Le nom du jeu est la satisfaction du client, en particulier dans l’industrie du transport aérien où les entreprises tentent constamment de faire des affaires en promettant un meilleur service que leurs concurrents. Aujourd’hui, un professeur de l’Université du Missouri a utilisé l’intelligence artificielle pour trier des milliers d’avis de clients et identifier les lacunes des compagnies aériennes.
Sharan Srinivas, professeure adjointe avec une nomination conjointe au Département d’ingénierie industrielle et des systèmes et au Département de marketing, a utilisé l’IA pour analyser près de 400 000 avis clients uniques et accessibles au public de six compagnies aériennes à travers les États-Unis. Après avoir trié les informations, il a développé des algorithmes qui ont identifié les thèmes les plus courants abordés dans les avis, puis déterminé le sentiment du client (positif ou négatif) envers chacun des thèmes identifiés, permettant aux compagnies aériennes de mieux comprendre le point de vue de leurs clients. et expérience.
Les résultats ont montré que la plupart des commentaires négatifs concernaient des bagages perdus, des sièges inconfortables et des annulations de vols ; tandis que les clients ont une opinion plus positive des divertissements en vol, du service du personnel au sol et en cabine et du service dans les sièges de première et de classe affaires.
Sur la base de ces retours, Srinivas a émis 11 recommandations pour améliorer l’expérience client :
Srinivas a déclaré que les compagnies aériennes peuvent utiliser ces informations pour déterminer leurs prochaines étapes en tant qu’entreprise.
« Le but ultime est d’aider à informer ces compagnies aériennes de ce que le client pense réellement », a déclaré Srinivas. « Il est impossible d’entendre la voix de chaque client et client potentiel, en particulier pour les grandes compagnies aériennes, mais notre logiciel et nos recommandations aideront considérablement les compagnies aériennes à penser les choses du point de vue du consommateur. »
Srinivas a été inspiré pour poursuivre cette recherche par un incident en 2017, au cours duquel un représentant de la sécurité d’United Airlines a traîné un passager hors d’un avion alors qu’il refusait de partir parce que le vol était en surréservation. Les responsables d’United Airlines ont déclaré avoir choisi le passager au hasard, mais la quantité d’indignation qui s’est répandue via les avis des clients et sur les réseaux sociaux était stupéfiante.
Par conséquent, il était difficile pour United Airlines de passer au crible tous les commentaires des clients. Srinivas a déclaré que le logiciel d’IA de cette étude permettrait à des entreprises comme United Airlines de trier les commentaires des clients et de répondre plus rapidement aux problèmes lorsqu’ils surviennent.
« L’utilisation de notre approche proposée pourrait permettre aux entreprises de digérer les informations textuelles de manière beaucoup plus automatisée et rationalisée », a déclaré Srinivas. « Sans un processus automatisé, il serait beaucoup plus difficile et fastidieux d’examiner chaque avis individuel et de repartir avec quelque chose que les compagnies aériennes peuvent utiliser pour améliorer leur activité. »
Alors que les parties prenantes et les employés peuvent avoir une meilleure compréhension du fonctionnement de l’entreprise, Srinivas a déclaré qu’en ce qui concerne le produit – les voyages en avion dans ce cas – connaître vos clients est essentiel.
« Les utilisateurs d’un produit sont ceux qui peuvent vous donner le meilleur aperçu de ce qui doit être amélioré », a déclaré Srinivas. « Ils sont le public cible. Ce sont eux qui utilisent le produit avec un parti pris limité et il y a beaucoup d’informations inexploitées dans ce qu’ils disent. »
Srinivas a utilisé différentes versions de l’intelligence artificielle pour suivre l’approbation des clients dans de nombreux secteurs différents, notamment les assurances, les vêtements adaptés et les collèges. Srinivas a déclaré qu’il pouvait également être utilisé pour interpréter les notes du médecin et les avis des patients.
La recherche a été publiée dans Annales de la recherche opérationnelle.
Plus d’information:
Sharan Srinivas et al, L’intelligence des passagers comme opportunité concurrentielle : analyse de texte non supervisée pour découvrir des informations spécifiques aux compagnies aériennes à partir d’avis en ligne, Annales de la recherche opérationnelle (2023). DOI : 10.1007/s10479-022-05162-9