Analyse vocale et textuelle

L’analyse des données d’un centre de contact consiste à collecter les données de vos clients à partir du plus grand nombre de sources possible. Celles-ci comprennent les canaux digitaux, les appels, le chat et les e-mails, et nécessitent l’utilisation d’une solution d’analyse pour interpréter toutes les données recueillies, de préférence en temps réel. Avec l’IA, cette analyse est encore plus simple, plus rapide et plus efficace. Les KPI tels que le temps de traitement moyen (AHT), la résolution au premier appel (FCR) et les scores de ressenti positifs et négatifs mettent en avant des points à améliorer pour vos conseillers et superviseurs.

L’analyse vocale et textuelle est un ensemble de fonctionnalités qui analyse automatiquement le contenu d’une interaction dès qu’elle se termine. Elle transcrit les interactions, identifie les sujets et les thèmes abordés, fournit une analyse des ressentis et plus encore.

L’analyse vocale et textuelle donne un aperçu des conversations entre clients et conseillers. Elle comprend la transcription des interactions vocales, l’analyse du ressenti client et l’identification des sujets. Ainsi, elle donne du sens à vos données non structurées, en particulier lorsque l’IA est intégrée à votre plateforme d’analyse. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour répondre à divers cas d’usage, comme l’amélioration des performances des conseillers, la conformité, la satisfaction client et la veille stratégique.

Les transcriptions vocales et digitales enregistrent les conversations pour comprendre qui dit quoi. Cela inclut les flux externes (client) et internes (conseillers, par exemple). Pour les interactions vocales, un moteur de transcription transforme l’audio en texte. L’interlocuteur interne peut être un serveur vocal interactif (SVI), un voicebot, un système de routage vocal entrant, un conseiller, l’intervenant d’une conférence ou encore une messagerie vocale.

Pour les interactions digitales telles que les e-mails, les messages ou le chat, l’interlocuteur interne peut être un bot ou un conseiller. Ces informations vous permettent d’améliorer le feedback et la formation des collaborateurs, et vous aident à identifier les problèmes de l’entreprise.

L’analyse vocale repose sur la reconnaissance vocale automatique (ASR) pour transcrire l’audio en texte. Elle utilise également la compréhension du langage naturel (NLU) pour décrypter ce que disent les deux interlocuteurs et analyser le ressenti que le texte transcrit laisse transparaître.

L’analyse du ressenti consiste à évaluer la qualité de l’expérience d’un client au cours d’une interaction. Elle s’appuie sur le langage utilisé par le client et utilise la transcription générée durant l’interaction comme base d’analyse.

En analysant le ressenti du client à travers ses mots et expressions, vous obtenez des informations concrètes sur ses opinions et ses expériences (positives et négatives). Vous pouvez ensuite utiliser ces informations pour améliorer la prestation de services.

L’analyse de l’empathie consiste à analyser les comportements des conseillers au cours d’une interaction grâce à l’intelligence conversationnelle. Vos conseillers comprennent-ils bien les besoins des clients ? L’aide qu’ils fournissent est-elle vraiment utile ? À partir des données obtenues, vous pouvez dresser un tableau plus détaillé des interactions et du langage de vos conseillers, personnaliser les performances et les formations, et approfondir les relations avec vos clients.

Ce score évalue les ressentis éprouvés par les clients après avoir interagi avec votre équipe de service client. Il s’établit en analysant les interactions : les clients sont-ils aimables, ou manifestement insatisfaits de leur service ? Le résultat révèle leur opinion sur un produit, un service ou leur ressenti général envers la marque. Le calcul du score et des tendances de ressenti global d’une interaction nécessite l’utilisation de toutes les valeurs liées au ressenti (par exemple les mentions de la marque).

Pour améliorer les scores de ressenti de votre centre de contact, commencez par utiliser le meilleur outil d’analyse du ressenti client à votre disposition. Plus vos données sont de bonne qualité, plus vous serez en mesure d’identifier et de résoudre les éventuels problèmes. Formez vos conseillers à répondre avec empathie aux appels des clients, par exemple en répétant ce que le client vient de dire pour s’assurer qu’ils répondent au bon problème. Utilisez également la recherche textuelle dans les transcriptions des interactions pour mieux comprendre ce que disent vos clients et ce que cela signifie pour vous.

Celui-ci doit pouvoir déterminer avec précision le ressenti du client (positif, négatif ou neutre) et son intensité. Il doit prendre en charge les langues dans lesquelles vous travaillez et être capable de comprendre des variantes telles que l’argot, les abréviations et les fautes d’orthographe. Il peut également proposer des fonctionnalités telles que la reconnaissance des entités (par exemple, l’identification des personnes, des lieux et des marques), la détection des états émotionnels et des intentions, et l’analyse des tendances. Les capacités d’intégration, la facilité d’utilisation et la qualité de l’assistance sont également essentielles à un bon outil d’analyse du ressenti.

Cela dépend de la tâche à effectuer. Les méthodes basées sur le machine learning (en particulier le deep learning) sont performantes, mais nécessitent beaucoup de données et de ressources IT. Les méthodes basées sur les règles sont efficaces pour effectuer les tâches plus simples ou lorsque les ressources sont limitées. Ainsi, les approches hybrides qui combinent le machine learning et les méthodes basées sur les règles offrent un bon équilibre.

La reconnaissance vocale transcrit les mots prononcés en texte. Le traitement NLP interprète et génère du langage humain. Le NLP fait d’ailleurs partie intégrante des capacités avancées d’analyse du ressenti.

Oui, le NLP diffère de l’analyse du ressenti. Le NLP est une technologie plus vaste qui implique l’utilisation d’ordinateurs pour comprendre, interpréter et générer du langage humain. L’analyse du ressenti est une application spécifique du traitement NLP qui consiste à déterminer le ressenti ou l’état émotionnel exprimé dans un texte.

L’analyse vocale et l’analyse de la voix (ou acoustique) se complètent pour fournir une vision holistique du contenu et de la qualité des interactions. L’analyse vocale se concentre sur ce qui est dit, les mots et les expressions utilisés à la fois par le conseiller et le client. L’analyse acoustique se concentre sur le temps de parole, les silences et la durée totale de la conversation. L’utilisation de ces deux méthodes permet d’analyser les demandes des clients, la manière dont ils obtiennent de l’aide et le ressenti des conseillers et des clients.

Oui ! L’analyse du contenu de chaque interaction vous permet d’établir des corrélations entre certaines actions et leurs résultats, positifs ou négatifs. Vous pouvez ainsi accentuer les aspects positifs et éliminer les aspects négatifs plus facilement.

L’analyse vocale et textuelle peut parfois rencontrer des difficultés à comprendre l’anglais non américain, mais les résultats s’améliorent avec le temps. Des entreprises du monde entier utilisent avec succès l’analyse vocale et textuelle avancée pour examiner et améliorer leurs interactions avec le service client.