NLP analyse verbatims réclamations

Contexte

Assureur IARD (5 000 employés, 2,5 Mds€ CA). 50 000 réclamations par an traitées manuellement. Aucune analyse systématique des verbatims clients. Causes racines des insatisfactions inconnues. Direction Qualité veut exploiter ce gisement de données textuelles pour améliorer le NPS. Le client cherche un partenaire opérationnel capable de mettre en production rapidement.

Problème & Défi

– 50K réclamations/an : verbatims non analysés, causes racines d'insatisfaction inconnues – NPS en baisse de 10 points en 3 ans - aucune donnée pour comprendre pourquoi – Analyse manuelle par échantillonnage (5%) – non représentative et biaisée – Direction Qualité aveugle : pas de vision des sujets de friction prioritaires – Temps de réponse aux réclamations non corrélé à la satisfaction : aucun insight actionnable – Benchmarks sectoriels indisponibles. impossible de se comparer aux concurrents

Solution & Livrables

– Solution NLP en service (classification automatique + analyse de sentiments) sur 100% des 50K réclamations/an – Taxonomie de 45 catégories de réclamations avec scoring de sévérité → vision complète des irritants – Top 5 causes racines identifiées. représentant 65% des réclamations, plans d'action ciblés lancés – Dashboard Qualité temps réel → suivi NPS par produit, canal, région avec drill-down sur les verbatims – Détection automatique des signaux faibles - alertes précoces sur les sujets émergents – NPS amélioré de 8 points en 6 mois grâce aux actions correctives piloté par les données

Technologies