Qu'est-ce que l'analyse conversationnelle et pourquoi devriez-vous vous en soucier ?

L'analyse conversationnelle représente une avancée technologique majeure, permettant de décrypter les opinions des clients sur votre marque à travers divers canaux de communication.

Avec l'essor de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), il est désormais possible d'exploiter des solutions logicielles, qu'elles soient hébergées dans le cloud ou sur site, pour analyser en quelques instants la multitude d'expressions de vos clients. L'analyse conversationnelle est au cœur de ces outils performants.

Poursuivez votre lecture pour approfondir votre compréhension de l'analyse conversationnelle. Ces connaissances vous seront précieuses pour intégrer cette technologie au sein de votre entreprise, développer des services externalisés pour d'autres organisations, ou même devenir un développeur spécialisé dans ce domaine.

Qu'est-ce que l'analyse conversationnelle ?

L'analyse conversationnelle s'appuie sur des logiciels capables de parcourir de vastes ensembles de conversations numériques concernant votre entreprise. Ces échanges incluent les publications sur les plateformes sociales, les interactions avec le service client (appels, chats), les commentaires sur les profils d'entreprise, les discussions sur les forums, et bien d'autres.

L'objectif principal de cette technologie est de traiter en quelques minutes des milliers de conversations où votre entreprise est impliquée ou mentionnée. Ensuite, elle extrait les informations cruciales qui peuvent vous aider à améliorer vos produits, services ou votre image de marque, en accord avec les attentes de vos clients.

L'IA et le ML sont les deux piliers du développement logiciel dans le domaine de l'analyse conversationnelle. En matière d'IA, le traitement du langage naturel (NLP) est l'algorithme fondamental qui sous-tend ces programmes.

Ces outils de pointe, combinant la technologie de l'information et les capacités du cloud computing, facilitent la compréhension des conversations, qu'elles prennent la forme d'e-mails, d'appels téléphoniques ou de messages textuels.

L'analyse conversationnelle élimine la nécessité d'une vérification manuelle des appels, des e-mails et des chats du service client. Un logiciel basé sur l'intelligence artificielle peut examiner des téraoctets de conversations en un temps record.

De plus, ces outils peuvent extraire diverses informations commerciales, telles que les politiques, les évaluations de risques, etc., à partir d'autres applications intégrées et suggérer des solutions rapides aux problèmes soulevés par les clients.

Si vous travaillez dans le secteur du service client, vous constaterez que cette technologie d'analyse de données est largement utilisée. L'industrie des services utilise principalement les deux types d'outils suivants pour l'analyse conversationnelle :

• Analyse vocale
• Analyse textuelle

Les entreprises exploitent ce concept de haute technologie pour analyser les interactions avec les clients, les employés, les partenaires, les fournisseurs, etc. Les organisations doivent respecter des réglementations de confidentialité telles que le CCPA et le RGPD lors de la collecte de données conversationnelles auprès de leur public cible.

Pourquoi est-il important d'analyser les conversations ?

#1. Obtenez une vision nuancée

Vous pouvez obtenir une partie des plaintes et de la satisfaction des clients à partir de leurs avis en ligne. Cependant, la source la plus fiable pour obtenir une vision complète est leurs conversations avec les agents du service client.

De nombreux clients de tous âges contactent le service client, et les entreprises peuvent obtenir une compréhension plus approfondie en analysant leurs conversations. En plus de fournir une analyse détaillée du comportement et du sentiment des clients, cela permet d'identifier des schémas et de prendre des mesures éclairées.

#2. Prédire le comportement des clients

Chaque client est unique, il est donc impossible de prévoir avec précision son comportement. Cependant, il est possible d'identifier des tendances en analysant des centaines ou des milliers de conversations avec les clients.

Grâce à cette analyse, vous pouvez anticiper les besoins des clients avant même qu'ils ne les expriment. Cela permet d'améliorer l'expérience client lors de leurs interactions avec votre service client.

#3. Obtenez des informations plus pertinentes que les commentaires des clients

Seule une petite partie des personnes ayant contacté votre service client prendront le temps de laisser un commentaire. Dans la plupart des cas, ce sont les personnes ayant eu une expérience extrêmement positive ou négative qui partagent leurs avis.

Par conséquent, les données que vous obtenez à partir des commentaires peuvent être biaisées. Si vous souhaitez obtenir des données précises sur la perception qu'ont les clients de votre marque et de votre service client, l'analyse conversationnelle est la meilleure méthode pour y parvenir.

#4. Réduire la charge de travail interne

L'analyse conversationnelle est un processus automatisé réalisé à l'aide de diverses applications. Il n'est donc pas nécessaire d'affecter un employé pour analyser manuellement les conversations, une tâche chronophage et complexe.

Au lieu de cela, les employés peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée qui génèrent plus de ventes et un meilleur retour sur investissement.

Par ailleurs, l'analyse permet d'identifier les questions ou les demandes récurrentes.

#5. Se baser sur les propres mots des clients

Les commentaires que les clients laissent sur vos produits et votre entreprise sont souvent brefs et non structurés. Il est donc difficile de les analyser pour en extraire les sentiments exprimés. De plus, il peut y avoir une limite de caractères ou de mots, ce qui empêche les clients d'exprimer pleinement leurs opinions.

Dans les conversations, il n'y a pas de telles restrictions, et vous pouvez également analyser les sentiments de manière précise.

#6. Obtenir directement les données nécessaires auprès des clients

La meilleure façon d'améliorer l'expérience client est de recueillir des données à partir de tous types de commentaires. Quels que soient les types de données que vous souhaitez obtenir, vous pouvez le faire en analysant des conversations qui reflètent les opinions des clients.

Comment fonctionne l'analyse conversationnelle ?

Cette technologie repose largement sur l'IA, et plus précisément sur le NLP. Elle nécessite également des bases de données contenant des informations textuelles, des archives d'appels téléphoniques, une intégration en temps réel avec les outils d'exploitation du service client, etc.

Intelligence artificielle

En utilisant le ML et le NLP, les développeurs de logiciels entraînent leurs applications à interpréter les langues écrites et parlées. Par exemple, Google Assistant ou Amazon Alexa sont des programmes d'IA capables de comprendre votre langage parlé et de le traduire en commandes pour le logiciel.

Le NLP utilise intensément des concepts linguistiques et phonétiques. Par exemple, l'algorithme NLP décompose les phrases en phonèmes. Ce sont des unités de son qui aident une machine à distinguer des millions de mots.

La langue anglaise compte 42 phonèmes. De même, d'autres langues ont des phonèmes spécifiques que l'algorithme NLP utilise pour comprendre les langages humains.

Accès aux données de première partie

Une fois le NLP opérationnel, vous devez connecter le programme à un flux constant de données client provenant de diverses sources internes.

Étant donné que vous collectez directement les données de vos clients par le biais d'appels téléphoniques, d'e-mails et de chats, et qu'ils acceptent votre politique de confidentialité, ces données sont plus fiables que les sources de données tierces.

Analyse des sentiments

Le programme NLP est également doté d'un algorithme d'analyse des sentiments. L'objectif est de déterminer l'état d'esprit ou l'intention du client lors de ses conversations et de ses appels téléphoniques.

Par exemple, si l'algorithme détecte des mots positifs tels que "Incroyable", "Superbe", "Fantastique", etc., cela signifie que l'utilisateur est satisfait. En revanche, des mots négatifs tels que "Inutile", "Pas bon", "Sans valeur", "Indésirable", etc., indiquent que l'appelant est mécontent.

En combinant toutes ces informations dans une seule application cloud, vous bénéficiez d'un outil puissant pour comprendre efficacement vos clients. Vous pouvez adapter votre service pour répondre à leurs besoins sans dépenses excessives.

Certains outils d'analyse conversationnelle sont si sophistiqués qu'ils peuvent informer les responsables d'équipe du service client de tout incident négatif en temps réel lors d'un appel ou d'un chat. Ainsi, le responsable ou le superviseur peut aider l'agent de support à offrir une expérience agréable à l'appelant.

Avantages

#1. Identifier les points de friction des clients

La satisfaction du client est le moteur principal de la réussite d'une entreprise. Si vous ne détectez pas leurs points faibles, il devient impossible pour une entreprise de les résoudre et de fidéliser ses clients.

L'avantage majeur de l'analyse conversationnelle est de vous aider à identifier les causes et les déclencheurs de la frustration des clients. Cela facilite la résolution rapide des problèmes et permet aux entreprises de prendre les mesures nécessaires pour les prévenir.

#2. Améliorer les taux de ventes et de conversion

Chaque entreprise aspire à améliorer la conversion du trafic et les ventes. C'est pourquoi il est essentiel d'analyser les conversations avec les clients.

Cela vous permet de connaître les fonctionnalités les plus demandées par les utilisateurs. Si certains aspects de votre produit ou service ne satisfont pas vos clients, l'analyse des données vous permettra de le découvrir.

#3. Obtenir des informations précieuses sur l'UX

Grâce aux données issues de l'analyse conversationnelle, vous pouvez obtenir des informations qui vous permettront de comprendre l'intégralité du parcours client. Cela vous permet également d'observer les changements de sentiment des clients au cours de ce parcours.

En comprenant mieux l'expérience digitale et téléphonique des clients, vous pouvez utiliser ces informations pour améliorer leur parcours utilisateur.

#4. Prendre des décisions éclairées

Chaque décision commerciale que vous prenez doit être étayée par des preuves solides. Étant donné que vos services visent à satisfaire les clients, il n'y a pas de meilleure preuve que leurs propres conversations.

Analysez les données issues des conversations pour savoir ce que les clients attendent de vos produits, ce qui vous aidera à prendre des décisions éclairées sur les prochains produits ou mises à jour que vous envisagez de lancer.

#5. Suivi en temps réel des agents

Les agents de support sont les représentants de votre entreprise qui interagissent avec vos clients. Certains outils d'analyse conversationnelle sont suffisamment performants pour fournir des informations en temps réel sur les performances des agents.

Les entreprises peuvent utiliser ces données pour former les responsables du service client en identifiant leurs points forts et leurs points faibles. De plus, ces mêmes données peuvent être utilisées pour développer une approche personnalisée pour interagir avec différents clients.

#6. Augmenter la productivité du centre de support

L'analyse conversationnelle dans un centre de support (appel et chat) peut également contribuer à accroître l'efficacité du système. Ces données peuvent être utilisées pour une meilleure catégorisation et un meilleur acheminement des requêtes.

Elle fournit des informations sur les agents spécifiques qui sont les plus compétents pour gérer certains types de problèmes. Ainsi, les entreprises peuvent orienter plus efficacement les chats et les appels des clients.

Cas d'utilisation concrets

#1. Recueillir les commentaires depuis de nombreux canaux

Un seul outil d'analyse conversationnelle peut couvrir tous les supports que vous utilisez pour échanger avec votre public. Vous pouvez ainsi collecter des informations utiles à partir des commentaires des clients sur les chats, les réseaux sociaux, les tweets, les appels téléphoniques, les e-mails, les avis en ligne, etc.

Par exemple, si un grand nombre de clients signalent un problème lié à un produit ou un service sur divers canaux, l'outil peut analyser rapidement cette avalanche de commentaires, identifier le problème et vous recommander une action corrective.

#2. Tests de produits

Si vous êtes une PME ou une startup et que vous n'avez pas les moyens de déployer un nouveau produit ou service à grande échelle en phase de test, un outil d'analyse conversationnelle peut vous être d'une grande aide.

Par exemple, vous pouvez déployer votre produit ou service auprès d'un petit groupe de clients. Surveillez ensuite leurs commentaires, réactions et interactions sur différentes plateformes. L'algorithme NLP vous aidera à évaluer les sentiments positifs, neutres et négatifs.

Vous pouvez ensuite évaluer statistiquement la probabilité de réussite du lancement.

#3. Assistant virtuel du service client

Les appels récurrents constituent un défi pour le secteur du service client. Ils se produisent souvent lorsqu'un agent n'a pas réussi à résoudre le problème de l'appelant dès le premier contact.

Un système d'IA d'analyse conversationnelle étudie les dialogues et les monologues de votre entreprise et de vos consommateurs.

Lorsqu'il détecte qu'un appelant contacte plusieurs fois l'équipe du service client, il peut signaler l'incident aux responsables. Un agent de support client expérimenté peut alors prendre en charge le problème.

#4. Conformité dans les centres d'appels

Les fraudes impliquant les cartes de crédit, les cartes de débit, les numéros de sécurité sociale et l'usurpation d'identité constituent des défis majeurs pour tout centre d'appels. Les entreprises peuvent gérer ces fraudes de manière efficace et abordable grâce à un outil d'analyse conversationnelle.

L'algorithme analyse tous les appels, e-mails et chats en temps réel. Chaque fois qu'il détecte la communication d'informations sensibles telles que des numéros de carte de crédit, de carte de débit ou de sécurité sociale, il peut immédiatement signaler l'incident.

L'équipe d'audit et de conformité de votre centre d'appels peut alors intervenir pour éviter la divulgation de données sensibles des clients.

#5. Évaluation des prospects

Les équipes marketing peuvent réaliser des économies substantielles en analysant les prospects à l'aide de l'analyse conversationnelle. L'algorithme peut aider votre équipe à évaluer le sentiment du prospect à l'égard de votre marque.

Si l'analyse révèle une attitude négative, vous pouvez interrompre le suivi de ce prospect, car il est peu probable qu'il se convertisse en client.

#6. Marketing personnalisé

Un algorithme d'analyse conversationnelle peut fonctionner en étroite collaboration avec un outil de marketing qui envoie des e-mails, des SMS, des appels téléphoniques IVR, des messages WhatsApp, etc., aux clients.

Par exemple, si un client contacte votre agent au sujet d'un nouveau smartphone que vous allez lancer, votre système CRM peut envoyer un e-mail personnalisé avec un lien de paiement pour ce téléphone à la date de lancement, suite à un déclencheur de l'algorithme.

Ainsi, les clients peuvent acheter l'appareil en un seul clic et vous aurez concrétisé plusieurs pistes.

En conclusion

L'analyse conversationnelle est une approche idéale pour exploiter les données clients au service de la croissance de l'entreprise. Cependant, vous devez vous assurer de collecter les conversations avec les clients, les employés ou les fournisseurs de manière éthique.

Indiquer que les chats, les appels ou les avis peuvent être enregistrés pour comprendre les besoins est un excellent moyen de respecter la réglementation en matière de confidentialité.

Vous avez désormais une compréhension de base de cet outil d'analyse de données d'entreprise en pleine expansion. Vous pouvez maintenant l'appliquer efficacement et en toute sécurité au sein de votre entreprise.

Par la suite, vous pouvez vous intéresser aux logiciels de fidélisation de la clientèle afin de générer plus de revenus à partir de votre clientèle existante.