Contexte

Q°emotion est une plateforme SaaS d’analyse sémantique et émotionnelle qui permet aux entreprises d’analyser automatiquement les avis, messages et retours de leurs clients ou collaborateurs grâce à l’intelligence artificielle.

La solution traite de grands volumes de verbatims (avis clients, enquêtes, messages support, commentaires) afin d’identifier les émotions exprimées — par exemple la joie, la colère ou la frustration — et d’en extraire des insights exploitables pour améliorer l’expérience client.

Grâce à cette technologie, les entreprises peuvent notamment :

• analyser automatiquement les retours clients
• identifier les irritants dans les parcours utilisateurs
• suivre l’évolution du NPS et de la satisfaction client
• prioriser les actions d’amélioration de l’expérience.

Dans un contexte où l’expérience client devient un levier stratégique de différenciation, Q°emotion souhaitait développer sa prospection B2B afin d’identifier davantage d’entreprises cherchant à exploiter les données clients pour améliorer leur relation client.

Objectif

La collaboration avec Oliverlist avait pour objectif de générer des opportunités commerciales auprès d’entreprises souhaitant analyser et améliorer leur expérience client grâce à l’intelligence artificielle.

Les priorités étaient :

• générer des rendez-vous avec des décideurs expérience client, marketing et data
• cibler des entreprises disposant d’un volume important de feedback clients
• positionner Q°emotion comme une solution d’IA capable de transformer les données clients en insights stratégiques

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Cibles adressées

La stratégie de prospection s’est concentrée sur les profils responsables de l’expérience client et de la donnée :

• Directeurs expérience client (CX)
• Responsables service client / support
• Responsables marketing
• Responsables data ou innovation
• DSI

Les organisations ciblées incluaient notamment :

• entreprises e-commerce
• banques et fintech
• entreprises SaaS
• organisations disposant de volumes importants de feedback clients ou d’enquêtes satisfaction

• la conversion en rendez-vous commerciaux qualifiés.

Ce que nous avons mis en œuvre

Identification d’entreprises avec des enjeux d’expérience client

Oliverlist a construit des audiences d’entreprises collectant régulièrement des feedback clients (NPS, avis, support client, enquêtes).

Ciblage des décideurs CX et data

Les campagnes ont ciblé les responsables impliqués dans l’amélioration de l’expérience client et dans l’analyse des données utilisateurs.

Prospection multicanale

Nous avons déployé des campagnes combinant :

• email outbound
• cold call
• séquences de relance automatisées

afin de multiplier les points de contact avec les décideurs.

Messaging orienté insights clients

Les messages mettaient en avant :

• la compréhension des émotions clients
• l’identification des irritants dans le parcours client
• l’amélioration du NPS et de la fidélisation.

Optimisation continue

Les campagnes ont été optimisées en continu afin d’améliorer :

• les taux de réponse
• la pertinence des audiences