Le Net Promoter Score est mort. Vive le Predicted CSAT Score

Nous l’avons déjà tous vécu : vous avez passé 15min avec l’agent d’un center de contact et quelques heures plus tard, vous recevez une simple question : « Quelle est la probabilité que vous nous recommandiez sur une échelle de 0 à 10 ? »

L’entreprise a pris en charge mon problème, mais s’en est-elle souciée ? Si c’était le cas, elle connaîtrait déjà la réponse à cette question.

En lisant la conversation (ou sa transcription), n’importe qui sait si un client est « susceptible » de recommander votre service (ou non). Pourquoi une entreprise doit-elle poser une question à un consommateur pour confirmer ce qu’elle devrait déjà savoir ?

Le NPS est utilisé depuis plus de 20 ans dans tous les secteurs d’activité, il sert à calculer la rémunération des PDG, des managers ou des agents de centers d’appels et il a été accepté comme une corrélation directe entre la satisfaction client et la croissance des revenus. Mais il présente des défauts et des limites :

• Dans le meilleur des cas, le taux de réponse à l’enquête se situe entre 5 et 30 %.
• Les réponses collectées sont orientées par rapport aux questions posées par l’entreprise.
• Le client doit faire l’effort de résumer sa pensée fondée sur une conversation non structurée avec l’agent et il doit apprécier son degré de satisfaction en donnant une note que l’on appelle un score (NPS).

La question est donc

Comment l’entreprise peut-elle « comprendre » la conversation à très grande échelle ?

• Et si vous pouviez obtenir un score CSAT sur 100% de vos interactions avec les clients ?
• Et si votre score CSAT pouvait être calculé pendant que la conversation se déroule ? Et non pas finalement après la fin de la conversation ?
• Et si vous pouviez utiliser ce score CSAT en temps réel pour passer à un superviseur pendant l’incident ?

Voici Sprinklr Predicted CSAT Score

La note CSAT prédite mesure le niveau de satisfaction d’un client en fonction du contexte de la conversation. Le score CSAT est piloté par l’IA et est calculé sur une échelle de 1 à 100. En prédisant le score, le modèle d’IA prend en compte plusieurs caractéristiques des conversations des clients, comme le sentiment, le type de message, l’intensité et le CSAT du dernier message du client.

Pourquoi cela serait-il important pour moi, en tant qu’entreprise ?

• Étant donné que nous ne posons pas de question, vous avez un aperçu de 100% des conversations. Pas seulement un échantillon. Votre ensemble de données est donc impartial et non polarisé.
• En outre, ni le répondant ni l’entreprise ne peuvent modifier les résultats.
• L’agent du center de contact peut voir le niveau de satisfaction en temps réel et y répondre, si nécessaire.
• Le système peut même faire remonter le cas à un superviseur si le niveau de CSAT baisse.

Sprinklr fournit ce score CSAT prédit à travers les langues et les secteurs d’activité pour comprendre ce qui est dit et dans quel contexte. Ce score est actuellement utilisé par certains des plus grands centers de contact au monde.

Il est temps de s’intéresser à ce que vos consommateurs vous ont dit, sans qu’ils aient à se répéter. Le Net Promoter Score est mort. Vive le Predicted CSAT Score

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