Data / donnée conversationnelle

La data conversationnelle est un terme qui fait référence aux données collectées, analysées et utilisées dans le cadre des conversations menées par les consommateurs. Les conversations peuvent être une source de données très riche pour l'entreprise, mais elles nécessitent des procédures de traitement complexes et structurantes pour être transformées en sources de data exploitables.

Par extension, le terme peut également englober les données issues des conversations menées sur les médias sociaux, comme les conversations entre consommateurs captées par le biais de social listening ou encore les conversations entre un client et un agent.

Il est important de connaître ce terme pour comprendre comment les entreprises peuvent tirer parti des données issues des conversations des consommateurs. En effet, cela permet aux entreprises d'accroître leurs connaissances et insights sur leurs clients et d'améliorer leur relation client à travers des services personnalisés et ciblés. De plus, il est possible d'utiliser ces données pour améliorer leurs produits et services, et ainsi mieux répondre aux besoins et attentes de leurs clients.

Pour tirer parti de la data conversationnelle, il est important d'avoir une stratégie claire pour la collecter et l'analyser. Les acteurs européens à prendre en compte sont notamment les agences marketing, les start-ups spécialisées dans la data conversationnelle et l’intelligence artificielle, ainsi que les fournisseurs de services tels que Microsoft, IBM ou encore Oracle. Il existe également des experts du sujet qui sont spécialisés dans l’extraction des insights à partir de données non structurées.

Afin de pouvoir exploiter au mieux la data conversationnelle, il existe certaines bonnes pratiques à respecter : traiter les données avec respect pour la confidentialité des consommateurs, mettre en place un système de gestion des données efficace et bien planifier les étapes nécessaires à la collecte et à l'analyse des données. Enfin, il est important de prêter attention aux coûts liés à la collecte et à l'analyse de ces données car celles-ci peuvent s'avérer très onéreuses.

Pour illustrer concrètement l'importance des données conversationnelles, prenons l'exemple d'une entreprise qui décide d'utiliser un chatbot pour interagir avec ses clients sur son site web. En analysant les conversations entre l’utilisateur et le chatbot, l’entreprise peut identifier les points faibles du service client et y remédier rapidement afin d’améliorer l’expérience client. De plus, en analysant les données recueillies par le chatbot, elle peut mieux comprendre le comportement des consommateurs et ainsi adapter sa stratégie marketing en conséquence".