Avec ce chapitre sur la relation entre satisfaction client et l'IA, Keley participe à la 10ème édition du Digital Benchmark Yearbook édité par l'EBG. Retrouvez dans ce livre blanc, basé sur des retours d'expérience, comment l'IA peut devenir un levier puissant pour améliorer la satisfaction de vos clients.
Comment optimiser ses revenus en modélisant la satisfaction client ?
De nombreuses tendances business (intensification du niveau de concurrence, digitalisation, expérience client comme élément différenciant, culture du feedback et de la notation, etc.) contribuent effectivement au caractère stratégique de l’optimisation de la satisfaction client.
Or, pour assurer la meilleure attribution des ressources humaines et financières sur ce point, il est primordial d’identifier :
• La façon la plus objective et opérante possible de mesurer la satisfaction client,
• Les différents facteurs qui vont influencer cette satisfaction et comment ils l’impactent
01. Introduction
Comment optimiser ses revenus en modélisant la satisfaction client ?
02. Les enjeux de la modélisation : choisir le bonne métrique “cible” et identifier les variables explicatives
2.1 Définition et qualification de la satisfaction client
2.2 Choix des variables explicatives
2.3 “Explicabilité” et performance des modèles
03. Les classiques data revisité grâce à l’IA
3.1 La place des data sets
3.2 Rendre le modèle opérationnel par l’utilisation de l’IA et une régression linéaire
3.3 Best of both worlds : À la recherche du compromis performance/explicabilité idéal
3.4 Une méthode qui n’exige pas l’usage d’outils complexes ou onéreux
3.5 Le résultat : une politique de service client optimisant le LTV
3.6 Les points-clé méthodologiques
04. Conclusion
Une méthode actionnable et applicable à de très nombreux cas d’usage
Modéliser et optimiser la satisfaction client grâce à la Lifetime value et à l’IA
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