L’analyse du ressenti utilise l’IA et le traitement du langage naturel (NLP) pour détecter et interpréter automatiquement les émotions, le ton et l’attitude générale des clients et des agents lors des interactions. Cette technologie s’intègre aux différents canaux de communication (voix, chat, e‑mail, etc.) pour évaluer les conversations et les classer comme positives, négatives ou neutres.
Elle aide les entreprises à comprendre ce que ressentent les clients en temps réel et après l’interaction en générant de précieux insights sur la satisfaction, le mécontentement et la fidélité. De plus, elle permet aux superviseurs d’identifier les conversations « à risque », de proposer le bon coaching au bon moment et d’améliorer la qualité du service.
En analysant le ressenti client à travers des milliers d’interactions, les entreprises peuvent repérer les tendances et les problèmes récurrents, et utiliser ces données pour prendre des décisions qui améliorent vraiment l’expérience client. Dans un centre d’appel, l’analyse du ressenti s’intègre également aux processus d’évaluation des performances, d’assurance qualité et de formation personnalisée.
Aujourd’hui, l’analyse du ressenti est un outil puissant pour le centre de contact. En effet, elle optimise l’intelligence émotionnelle à grande échelle, favorise un engagement proactif et transforme les données d’interaction brutes en leviers d’amélioration de la satisfaction client et des performances opérationnelles.
« Face à un feedback plus honnête que jamais, l’analyse du ressenti est un outil puissant pour suivre et comprendre les opinions et les échanges des clients sur les réseaux sociaux. Ainsi, les marques peuvent déterminer les facteurs de satisfaction et de mécontentement, et adapter leurs produits et services en fonction des besoins clients. »
L’analyse du ressenti pilotée par IA analyse le ton, l’émotion et l’intention des interactions clients et agents sur les différents canaux (voix, chat, e-mail, etc.). Basée sur le traitement du langage naturel (NLP) et le machine learning, elle classe les conversations comme positives, négatives ou neutres et détecte les changements de ressenti tout au long de l’interaction.
Pour les grandes entreprises, qui gèrent des milliers d’interactions au quotidien, l’analyse du ressenti permet d’obtenir des insights en temps réel et post-interaction à grande échelle. Elle repère les conversations « à haut risque », optimise le coaching et identifie les problèmes systémiques qui impactent la satisfaction client. Ainsi, les superviseurs peuvent prioriser les demandes qu’ils reçoivent, surveiller les ressentis récurrents et remédier aux flottements dans la qualité du service avant que ceux-ci n’affectent les performances.
En intégrant l’analyse du ressenti au Workforce Management (WFM), à l’assurance qualité et aux plateformes d’expérience client, les entreprises optimisent leurs opérations et offrent un service plus empathique et personnalisé. L’analyse du ressenti favorise également la prise de décisions basée sur les données, de l’optimisation des scripts et des programmes de formation à l’amélioration des produits et des processus.
En transformant les données conversationnelles non structurées en leviers d’action, l’analyse du ressenti permet aux grandes entreprises d’améliorer leurs relations clients, les performances des agents et la cohérence du service à travers les différentes régions, équipes et canaux.
