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Proposer une expérience client gratifiante est un élément essentiel des stratégies des organisations pour séduire et fidéliser leurs clients. Pour ce faire, les entreprises sont de plus en plus nombreuses à combiner savoir-faire humain et technologies de pointe pour tirer profit des données à travers l’analyse des sentiments. L’objectif ? Mieux connaître leurs clients, car comprendre leurs besoins est le seul moyen de dépasser leurs attentes.
Sans données, pas de recours croissant à l’intelligence artificielle (IA) possible. En effet, les solutions d’IA doivent être « nourries » de données pour pouvoir réaliser des tâches. Plus la quantité de données est importante, mieux c’est. Par la suite, les moteurs de traitement du langage naturel (NLP), qui aident les algorithmes à traiter et à analyser de grandes quantités d’information, permettent à l’IA de comprendre et de communiquer efficacement sans assistance humaine.
Que veulent les clients, qu’attendent-ils des marques et de quoi ont-ils réellement besoin ? C’est la capacité à répondre correctement à ces trois questions qui détermine l’efficacité d’une campagne de marketing et de vente, voire même le succès d’une entreprise, et les dirigeants d’entreprise le savent. Compte tenu des outils disponibles sur le marché aujourd’hui, toutes les entreprises disposent d’une mine d’informations prêtes à être exploitées. De nos jours, l’exploitation réfléchie des données et l’analyse des sentiments sont essentielles pour fournir une expérience client moderne.
Bien conçue, l’IA est capable d’effectuer une analyse des sentiments (également connue sous le nom d’“opinion mining » ou d’IA émotionnelle), un type de data mining qui a la capacité d’analyser le langage et de reconnaître le ton de la personne qui parle ou écrit, grâce au NLP. L’analyse des sentiments permet à l’IA de comprendre non seulement les mots, mais aussi de discerner les émotions qui les sous-tendent.
Les programmes de NLP peuvent être employés pour la collecte, le stockage et l’utilisation des données. Et comme ils savent ce qu’ils cherchent, ces programmes peuvent automatiser le processus de collecte de données, en ciblant celles qui leur sont nécessaires pour répondre au mieux à un problème donné. Grâce à l’IA, et plus particulièrement à l’analyse des sentiments, il est possible pour les entreprises de faire le meilleur usage possible de leurs données. En bref, l’extraction de données par le biais du NLP rend l’IA plus performante et permet à cette dernière de venir en retour enrichir les données.
Les directions générales d’entreprises de tous secteurs se tournent vers l’IA pour améliorer leur efficacité opérationnelle et automatiser des tâches. Au-delà de vouloir exploiter au maximum l’IA pour en faire plus avec moins, les dirigeants ont compris la valeur des données pour la prise de décision. D’ailleurs, plus d’un dirigeant français sur deux se dit tenté par l’idée d’utiliser des robots capables de mettre en lumière les chiffres les plus pertinents pour aider dans la prise de décision, d’après une étude menée par Oracle Netsuite.
La combinaison de diverses méthodes telles que l’analyse augmentée, le traitement des flux d’événements et les systèmes de gestion de règles métier permettent d’obtenir des données à jour, essentielles pour prendre des décisions éclairées. Les problèmes sont-ils liés à un produit spécifique ? Un service s’avère-t-il problématique ? Les conseillers ont-ils besoin d’être formés ou assistés ?
Tous les problèmes auxquels les centres de contacts sont confrontés peuvent être résolus par l’analyse des données. L’obtention de faits tangibles n’est qu’une face de la médaille, la compréhension des émotions (sentiments) qui se cachent derrière ces chiffres en est une autre. Quel est le contexte ? Comment les clients se sentent-ils ? Pourquoi réagissent-ils de cette façon ? Est-il possible d’améliorer leur humeur ?
À une époque où le langage est condensé pour tenir dans un tweet ou un court message, il est vital de savoir extrapoler le sens et le ton des messages pour optimiser l’expérience client. Certains agents expérimentés sont en mesure de le faire, mais pas dans 100 % des cas. De plus, l’aide apportée par l’IA dans l’analyse et l’interprétation de la langue est précieuse à la formation des nouveaux employés et à la montée en compétences.
En matière d’analyse des sentiments, la première grande percée a été d’arriver à entraîner l’IA à comprendre et à reconnaître les connotations positives et négatives des mots – lesquels indiquent la satisfaction (extra, heureux, super) et véhiculent le mécontentement (mauvais, naze, terrible). Aujourd’hui, les progrès réalisés en matière de NLP permettent non seulement d’interpréter des phrases plus longues, mais aussi d’en saisir le ton. En effet, l’utilisation du sarcasme par les humains peut transformer un positif « super, merci beaucoup » en un ironique « super, merci beaucoup ». Le recours au NLP pour comprendre ces nuances peut aider à collecter des données qui auront un impact monumental sur le message d’une marque, le service client, ainsi que les performances et l’expérience des conseillers.
Les entreprises qui s’efforcent de mettre en place une approche data-driven sont conscientes des possibilités offertes par l’analyse des sentiments et le NLP. Les conseillers augmentés et les analyses avancées (en temps réel et/ou prédictives) sont deux des plus grands avantages, mais ils sont loin d’être les seuls. La nature dynamique du développement de l’IA fait que des progrès sont réalisés chaque semaine, ce qui signifie que l’analyse des sentiments devient de plus en plus performante. Selon Daniel Newman, analyste chez Futurum Research, « l’analyse des sentiments est capable d’une précision de 90 %. Ce n’est pas une technologie au stade embryonnaire, c’est une technologie à maturité, prête à être utilisée par les entreprises, les employés et les clients ».
Les programmes de NLP basés sur l’IA garantissent que l’analyse des sentiments fournit des données fiables et actionnables. À l’avenir, les directions d’entreprise doivent s’assurer que les équipes chargées des données et celles des ventes collaborent. Forrester révèle que « malgré des investissements continus dans les données et l’analyse, il y a un manque d’alignement entre les responsabilités des équipes commerciales et les métriques dont elles ont besoin pour prendre des décisions éclairées. Il est impératif de mettre fin à ce décalage pour améliorer les performances des entreprises ».
Aujourd’hui, la question que tout membre d’un conseil d’administration d’entreprise doit se poser n’est pas « serait-il intéressant d’avoir recours à l’analyse des sentiments ? », mais bien « quand allons-nous enfin utiliser l’analyse des sentiments ? ». L’importance des données est bien établie et leur enrichissement par l’analyse des sentiments devrait constituer le prochain objectif d’une stratégie data-driven.
Se tourner vers des prestataires avec une approche data-driven, comme Odigo, permet aux entreprises de confier les clés de leur transformation numérique à un leader fort d’une vision avant-gardiste et d’une expérience avérée. La preuve ? Odigo est l’un des premiers fournisseurs de solutions CCaaS à intégrer Dialogflow CX, la nouvelle solution de Google Cloud basée sur l’IA pour les centres de contacts.
Apprennez-en plus dans notre communiqué de presse :
La résolution au premier appel (FCR, pour First Call resolution, en anglais) est un indicateur de performance largement répandu dans les centres de contacts. Découvrez comment augmenter le taux de résolutions de votre centre de contacts grâce à des expériences de qualité axées sur la satisfaction client.
Dans quelle mesure la gestion du temps, la gestion des connaissances et la technologie peuvent –elles réduire le temps de traitement moyen sans impacter l’expérience client?. Le temps de traitement de moyen (AHT pour average handling time, en anglais) est un indicateur utilisé dans le call center.
