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Problématique client
Cas client : Exploitation automatisée des retours utilisateurs pour une entreprise média
Cette entreprise du secteur des médias éducatifs recevait chaque semaine un flot continu de retours clients :
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Avis sur Trustpilot,
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Réponses à des formulaires de satisfaction,
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Raisons de désabonnement exprimées par les utilisateurs.
Avec le temps, ces retours se sont accumulés… jusqu’à former une véritable montagne de commentaires.
Le problème ?
Ces données étaient éparpillées sur plusieurs outils, non structurées, et donc quasiment impossibles à exploiter de façon claire afin de s'améliorer de façon continue.
L’équipe voulait pourtant mieux comprendre les attentes, les frustrations et les points forts perçus par leurs utilisateurs. Mais sans équipe dédiée à la donnée, ni solution centralisée, il était très difficile de prendre des décisions à partir de ces retours.
Contexte
Dans une entreprise B2C à forte croissance, le feedback client est essentiel pour faire évoluer le produit.
Mais quand les informations sont fragmentées entre plusieurs sources (plateformes d’avis, outils internes, emails…), il devient compliqué de repérer les tendances, ou même de savoir quoi prioriser.
Travail effectué par ActivDev
Défis
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Trop de sources différentes → Trustpilot, formulaires internes, pages de résiliation, etc.
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Pas de structure claire → difficile de savoir de quoi parlent les utilisateurs (prix ? bugs ? contenu ?)
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Aucune analyse de sentiment → impossible de savoir ce qui est globalement positif ou négatif
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Pas de suivi dans le temps → aucune vue d’ensemble sur l’évolution des retours
Outils utilisés
Nous avons mis en place une solution automatisée, simple à maintenir, sans code, qui combine plusieurs outils puissants :
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n8n : automatisation de la collecte et du traitement des données
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OpenAI : pour analyser le ton des retours (positif, neutre, négatif), attribuer une catégorie, et extraire des mots-clés
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Airtable : pour centraliser les données enrichies et créer un tableau de bord visuel
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APIs natives : pour connecter Trustpilot, les outils internes et Airtable
Ce que nous avons mis en place
1. Collecte automatique, chaque jour
Tous les jours, un scénario n8n récupère automatiquement les nouveaux retours via API :
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Nouveaux avis Trustpilot
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Réponses aux enquêtes de satisfaction
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Raisons de résiliation renseignées par les utilisateurs
2. Analyse intelligente et enrichissement
Chaque retour est traité automatiquement :
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Sentiment : positif, neutre ou négatif
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Catégorie : interface, prix, bugs, contenu, support, etc.
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Mots-clés : identification des termes récurrents (via IA)
3. Stockage dans Airtable + tableau de bord
Les données sont enregistrées dans une base Airtable claire et consultable par toute l’équipe.
4. Rapport hebdomadaire visuel
Chaque semaine, un tableau de bord met en avant :
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Nombre total de retours
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Répartition sentiments positifs vs négatifs
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Évolution des catégories les plus citées
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Une section « Quick Wins » pour les améliorations simples à mettre en place
- Une section analyse des problèmes de fonds, des mots clés récurrents et de leur contexte afin d’améliorer la catégorie concernée.
Résultats obtenus
Vision claire des priorités : les problèmes les plus mentionnés sont identifiés en un coup d’œil
Réactivité améliorée : plusieurs irritants détectés ont pu être corrigés rapidement
Décisions basées sur des faits, pas sur des impressions
Temps économisé : plus besoin de lire manuellement chaque avis ou de faire des synthèses à la main
Résultats
Automatisation des retours clients de 0 à 100%