La RATP : sur la voie du succès !

Artificial Intelligence
NLP
March 23, 2021 - 4 min read

Theobald Le louarn

Founder @Cobbaï
Que pensent les utilisateurs de transports en commun de la RATP ? 
 
Pour le découvrir, il faut se plonger dans les milliers de retours, feedback autres textes qu’ils ont générés ! 

Pas le choix, il va falloir analyser cette donnée pour comprendre comment améliorer son produit ou son service.
 
Nous nous sommes donc mis dans les bottes des product owners, growth hackers, COO de la RATP.
 
Notre objectif : Identifier les principales préoccupations des covoitureurs.
 
Top chrono, 15 minutes pour récupérer les reviews de la RATP sur l’Apple Store et sur Google Play. 

Puis direction la plateforme SaaS Cobbaï. 

C’est là qu’une IA se charge de regrouper automatiquement les milliers de reviews et de détecter par elle-même les sujets les plus intéressants ! 


Quelles données ont été analysées ?


Pour comprendre les utilisateurs nous avons étudié les reviews de janvier 2019 à mars 2021
Evolution des reviews RATP de janvier 2019 à mars 2021


On y voit déjà un gros pic en Juillet 2019... Mais que s'est-il passé ? 

Evidement pour avoir une analyse plus complète il serait intéressant d’y inclure des données de sources différentes :
  • Les échanges avec le customer care (chat,discussion,mail etc..)
  • Les enquêtes de satisfactions
  • Les réponses générées par les user research
  • Les commentaire sur les reseaux sociaux
  • La donne textuelle génère au sein même de l’application
  • Bref... tout est envisageable


Les thématiques les plus abordées par les utilisateurs de la RATP


A votre avis ? Quels sont les thèmes que les Product Owner, Growth Hacker, Customer Success devraient absolument traiter chez la RATP ?

Cartographie sémantique des reviews de la RATP

Voilà un léger aperçu de certains thèmes qui nous ont plu chez Cobbaï :
  • 17 % des utilisateurs insatisfaits critiquent les changements de version de l’application de la RATP en 2019
  • Près de 10 % des adeptes des transports en commun remettent en question la performance de l’entreprise parisienne suite à la perte des horaires et stations favorites.
  • De nombreux bugs, l'incapacité à ouvrir l’application ou encore des horaires peu précises poussent certains parisiens à trouver des alternatives tels que Google maps ou encore Citymapper
  • De nombreuses mises à jour perturbent l'expérience des utilisateurs habituels et déçoivent de nombreux adeptes par la perte de certaines fonctionnalités tel que la fonction de recherche.


La RATP sur la bonne voie : Une clientèle de plus en plus satisfaite.


Comment évoluent les reviews des utilisateurs chez la RATP ? Nouveaux bugs ? Demande de nouvelles fonctionnalités ? Satisfaction croissante ? 

Alors voilà un aperçu de l’évolution des tendances entre janvier 2018 et mars 2021.

Evolution des notes mises par les utilisateurs de la RATP entre janvier 2018 et mars 2021


On en parlait plus tôt, gros pic de commentaires en juillet 2019... Juste après le lancement et relifting de l'application !

Une vague énorme de déception dans un premier temps comme le montre la cartographie sémantique ci-dessous. Avec un taux de satisfaction de seulement 23%. 

Lors de cette période, la majorité des reviews aborde des sujets bloquants pour les utilisateurs tels que les pertes de favoris, les problèmes liés aux mise a jour…


Analyse des sentiments des utilisateurs de la RATP entre janvier 2019 et janvier 2020

Pas de panique, ils ont su se remettre sur la bonne voie (ahaha), comme on peut le voir sur le dernier semestre ! Ils atteignent 60% de satisfaction ! Bel exploit ... en seulement 1 an...

Challenge rempli de la part des équipes de Dev RATP ! Bravo à eux d'avoir écouté leurs utilisateurs !

Analyse des sentiments des utilisateurs de la RATP sur le dernier semestre 2020






Ce qu’il faut retenir ?


La donnée textuelle.... c'est une  réelle mine d’or ! Alors pourquoi se priver de l’exploiter ? La voix de vos clients peut être utilisée de 1000 et une façons pour booster la performance de votre produit.

Quelques idées en vrac de la manière d’utiliser sa donnée textuelle : 
  • Identifier les nouvelles fonctionnalités/bugs
  • Construire la roadmap produit
  • Prioriser le backlog
  • Améliorer les process
  • Analyser le besoin
  • Bref un tas de choses

Cependant cette mine d’or peut s'avérer être difficile à exploiter. Pourquoi ? A cause de la nature complexe de la donnée et le temps requis pour l’analyser. 

C’est pour transformer cette matière première en ressources exploitables que Cobbai existe. Un Saas basé sur une IA surpuissante en NLP et clusterisation non-supervisée qui permet d’automatiser et réduire le temps d’analyse de vos reviews, comments, feedbacks etc.. 

Si vous désirez accéder à l’analyse complète ou si vous voulez traiter contactez-nous !




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