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Comment analyser des verbatims client?

Last updated 
October 26, 2025
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Analyse de retours client automatisée
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Frequently asked questions

Qu'est-ce que l'analyse de retours client automatisée?

L'analyse de retours client automatisée utilise des outils et algorithmes pour traiter rapidement un grand volume de verbatims clients, identifier les sujets récurrents et associer des émotions comme la satisfaction ou le mécontentement, permettant ainsi une compréhension approfondie des perceptions clients sans intervention manuelle intensive.

Comment débuter l'analyse des verbatims clients manuellement avec Excel?

L'analyse manuelle avec Excel, appelée codification, consiste à lire chaque verbatim, repérer les sujets récurrents, les étiqueter selon un plan de codification défini au préalable, et utiliser des compétences avancées en Excel, notamment les macros VBA, pour classer les données, bien que cette méthode soit longue et adaptée uniquement à des volumes de données réduits.

Pourquoi est-il important de croiser les sujets évoqués dans les verbatims clients?

Croiser les sujets évoqués permet d'effectuer des analyses plus pertinentes en identifiant les thèmes communs et les liens entre différentes préoccupations clients, ce qui aide à mieux comprendre les facteurs impactant la satisfaction et à orienter efficacement les améliorations produits ou services.

Quels sont les avantages d'une analyse sémantique automatisée des verbatims?

L’analyse sémantique automatisée offre la possibilité de traiter rapidement de grands volumes de feedback, d’identifier automatiquement les sujets et émotions exprimés, de suivre en temps réel l’évolution des retours clients, et de détecter rapidement les problèmes émergents ou les attentes nouvelles sans le temps et la fatigue liés au traitement manuel.

Quand est-ce que la codification manuelle devient inefficace pour analyser les retours clients?

La codification manuelle devient inefficace lorsque le volume de verbatims dépasse quelques centaines par mois, car elle nécessite un travail laborieux et long, ne permet pas une automatisation suffisante, et ne facilite pas les regroupements sémantiques, rendant les analyses lourdes et peu réactives face à l’évolution rapide des commentaires clients.

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