27 Juil 2020 - 5 min

Le NLP et l’analyse des sentiments vont révolutionner l’expérience client

Proposer une expérience client (CX) 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.

Agent console provides insights about customer's sentiment during the interaction

Quels sont les souhaits, les attentes et les besoins des clients ? Tous les dirigeants d’entreprise savent que les réponses à ces trois questions simples détermineront aussi bien l’efficacité des campagnes de marketing que les revenus des ventes, voire la réussite d’une entreprise. Grâce à la palette d’outils modernes présents sur le marché aujourd’hui, toutes les entreprises ont à disposition un précieux réservoir d’informations sur leurs clients, qui ne demande qu’à être utilisé pour répondre à ces questions. Faire bon usage des données et avoir recours à l’analyse des sentiments permet aujourd’hui à une entreprise de pleinement comprendre la nature des défis et des opportunités qui se présentent à elle en terme d’expérience client. Les données permettent de connaître les faits, l’analyse des sentiments les émotions.

 

Les données rendent possible l’analyse des sentiments grâce au NLP

 

Sans données, pas d’IA. En effet, les solutions d’IA sont « nourries » de données avant de pouvoir réaliser des tâches. Plus la quantité de données est importante, mieux c’est. Par la suite, le Machine Learning (ML) – la capacité des programmes à apprendre de manière autonome –, et les moteurs de traitement du langage naturel (NLP) – qui aident les programmes à traiter et à analyser de grandes quantités d’information –, permettent à l’IA de comprendre et de communiquer efficacement sans assistance humaine.

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 s’attaquer 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.

 

Améliorer les processus opérationnels grâce aux données et à l’analyse des sentiments

 

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 SMS, il est vital de savoir extrapoler le sens et le ton des messages pour sublimer 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.

 

Le NLP et l’analyse des sentiments permettent d’améliorer l’expérience client

 

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.

 

 

Analyse des sentiments – que nous réserve l’avenir ?

 

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 ».

 

L’analyse des sentiments sublime l’expérience client

 

Aujourd’hui, la question que tout membre d’un conseil d’administration d’entreprise doit se poser n’est pas « serait-il intéressant de se livrer à l’analyse des sentiments ? », mais bien « quand nous livrerons-nous enfin à 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 leurs transformations numériques à un leader fort d’une vision avant-gardiste et d’une expérience avérée. Découvrez comment les solutions cloud d’Odigo peuvent vous aider à tirer parti de l’analyse des sentiments pour améliorer les performances de votre centre de contacts et, in fine, votre expérience client en cliquant ici.

 

Article co-écrit par Paul Egret, Odigo eXperience Services Director, et Jean-François Teissier, Manager Odigo eXperience Services

 

 

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