Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
La structuration des données est une étape cruciale dans le processus d'analyse des feedbacks clients. Une fois les données collectées et nettoyées, il est important de les organiser de manière à faciliter leur analyse ultérieure. La structuration permet de transformer des informations brutes en données exploitables, offrant ainsi une base solide pour des analyses qualitatives et quantitatives.
Structurer les données permet de : Faciliter l’analyse en organisant les données selon des critères précis. Gagner du temps en rendant les données plus accessibles et plus faciles à manipuler. Assurer une cohérence dans les données, ce qui améliore la qualité des analyses.
Catégorisation : Classifier les données en catégories spécifiques. Par exemple, classer les feedbacks clients par produit, service, ou type de problème rencontré.
Étiquetage : Ajouter des étiquettes aux données pour identifier des thèmes ou des sujets récurrents. Il peut s’agir de
Normalisation : Uniformiser les données pour éliminer les variations linguistiques ou terminologiques. Cela peut inclure la correction des fautes d'orthographe, la conversion de synonymes en termes uniformes, et la standardisation des abréviations.
Hiérarchisation : Organiser les données en une structure hiérarchique, avec des catégories principales et des souscatégories. Par exemple, sous une catégorie principale “Service Client”, on peut avoir des souscatégories comme “Réactivité”, “Qualité de l’interaction”, et “Résolution des problèmes”.
Encodage : Convertir les données textuelles en une forme codée pour faciliter leur manipulation et leur analyse statistique. Par exemple, attribuer des valeurs numériques à des réponses qualitatives.
Les outils suivants peuvent être utilisés pour structurer les données efficacement : Feuilles de calcul : Outils comme Microsoft Excel ou Google Sheets permettent de trier, filtrer et organiser les données. Logiciels de gestion des données : Outils comme SQL ou des systèmes de gestion de bases de données (SGBD) permettent de conserver, structurer et interroger les données de manière plus avancée. Outils de text mining : Les logiciels d’analyse de texte peuvent aider à identifier automatiquement des thèmes et à structurer les données en conséquence.
En conclusion, une bonne structuration des données est essentielle pour garantir des analyses de qualité. Elle permet non seulement d'optimiser le processus d'analyse mais aussi de tirer des insights plus précis et pertinents des feedbacks clients.