L’analyse conversationnelle est la technologie de nouvelle génération qui vous aide à extraire ce que le client dit de votre marque à partir de nombreux canaux.
Avec la croissance de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML), vous pouvez désormais compter uniquement sur des applications cloud ou sur site capables de déchiffrer toutes ces voix de clients en quelques minutes. L’analyse conversationnelle est la technologie derrière ces outils.
Lisez la suite pour apprendre l’analyse conversationnelle de l’intérieur. Il vous aidera à mettre en œuvre cette technologie dans votre entreprise, à développer des services gérés pour d’autres organisations ou à devenir un développeur de cette technologie.
Table des matières
Qu’est-ce que l’analyse conversationnelle ?
L’analyse conversationnelle utilise un logiciel qui peut parcourir diverses conversations à partir de sources numériques concernant votre entreprise. Ces conversations incluent les publications sur les réseaux sociaux, les appels téléphoniques/chats du service client, les avis sur les profils d’entreprise, les discussions sur les forums, etc.
Essentiellement, cette technologie vise à lire des milliers de conversations de clients avec ou à propos de votre entreprise en quelques minutes. Ensuite, extrayez des informations vitales qui pourraient vous aider à improviser votre produit, service ou marque selon les goûts de vos clients.
L’IA et le ML sont les deux principales technologies de développement logiciel derrière l’analyse conversationnelle. En IA, le traitement du langage naturel (NLP) est l’algorithme clé derrière de tels programmes.
Ces outils avancés de technologie de l’information et ces capacités de cloud computing vous aident à comprendre les conversations sous toutes leurs formes, comme les e-mails, les appels téléphoniques et les SMS.
L’analyse conversationnelle remplace le besoin d’audit manuel des appels, des e-mails et des chats du service client. Un logiciel d’intelligence artificielle peut parcourir des téraoctets de conversations en quelques minutes.
En outre, les outils peuvent collecter diverses données commerciales, telles que les politiques, l’évaluation des risques, etc., à partir d’autres applications intégrées et suggérer des solutions immédiates aux problèmes des clients.
Si vous êtes dans le secteur du service client, vous trouverez une utilisation abondante de cette technologie d’analyse de l’information. L’industrie des services utilise principalement les deux types d’outils suivants pour l’analyse conversationnelle :
- Conversation vocale
- Conversation textuelle
Les entreprises utilisent ce concept de haute technologie pour analyser les conversations avec les clients, les employés, les clients, les fournisseurs, etc. Les organisations doivent respecter le CCPA, le RGPD, etc., les réglementations en matière de confidentialité tout en collectant des données conversationnelles auprès de leur public cible.
Pourquoi est-il important d’analyser les conversations ?
#1. Obtenez l’histoire nuancée
Vous pourriez obtenir une partie des griefs et de la satisfaction des clients à partir de leurs avis en ligne. Pourtant, le meilleur endroit pour obtenir l’histoire la plus complète est leur conversation avec les agents du service client.
De nombreux clients de tous âges contactent le service client, et les entreprises auront une meilleure vue en analysant leurs conversations. En plus de vous offrir une vue détaillée du comportement et du sentiment des clients, il vous permet d’identifier des modèles et d’agir.
#2. Prédire le comportement des clients
Chaque client est différent – il est impossible de prévoir complètement comment un client se comportera. Mais vous pouvez identifier des modèles au fil des centaines et des milliers de conversations avec les clients.
Avec son aide, vous saurez ce dont les clients ont besoin avant même qu’ils ne le sachent. En conséquence, les clients auront une meilleure expérience après avoir contacté votre support client.
#3. Obtenez de meilleures informations que les commentaires des clients
Seul un petit nombre de personnes ayant contacté votre service client partageront des commentaires. Dans la plupart des cas, les personnes ayant des expériences extrêmement positives ou négatives trouvent le temps de vous faire part de leurs commentaires.
Pour cette raison, les données que vous obtenez des commentaires peuvent être faussées à l’extrême. Si vous souhaitez obtenir des données précises sur ce que les clients pensent de votre marque et de votre service client, l’analyse des conversations est le meilleur moyen d’y parvenir.
#4. Réduire la charge de travail interne
L’analyse de conversation est un processus automatique effectué à l’aide de diverses applications. Par conséquent, il n’est pas nécessaire de nommer un employé pour parcourir les conversations manuellement, ce qui prend du temps et est mouvementé.
Au lieu de cela, ils peuvent se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée qui génèrent plus de ventes et de retour sur investissement.
D’autre part, l’analyse permet d’identifier les questions ou demandes courantes.
#5. Compter sur ses propres mots
Les commentaires que les gens font sur vos produits et votre entreprise sont brefs et non structurés. Par conséquent, il n’est pas facile de les analyser pour l’exactitude sentimentale. De plus, il peut y avoir une limitation de caractères ou de mots qui rend difficile pour les clients d’écrire ce qu’ils ressentent.
Dans les conversations, il n’y a pas de telles restrictions, et vous pouvez également analyser correctement les sentiments à partir de là.
#6. Obtenez les données nécessaires des clients eux-mêmes
La meilleure façon d’améliorer l’expérience client est de recueillir des données à partir de toutes sortes de commentaires. Quelles que soient les données client que vous souhaitez collecter, vous pouvez le faire à partir de conversations impliquant leur propre opinion.
Comment fonctionne l’analyse conversationnelle ?
La technologie s’appuie fortement sur l’IA, en particulier sur la PNL. En dehors de cela, vous avez besoin de bases de données de données textuelles, d’archives d’appels téléphoniques, d’une intégration en temps réel avec les outils d’exploitation du service client, etc.
Intelligence artificielle
En utilisant ML et NLP, les développeurs de logiciels entraînent leurs applications à comprendre les langues écrites et parlées. Par exemple, Google Assistant ou Amazon Alexa sont des programmes d’intelligence artificielle qui peuvent comprendre votre langue parlée et la convertir en commandes pour le logiciel.
La PNL utilise excessivement les concepts linguistiques et phonétiques. Par exemple, l’algorithme NLP décompose les phrases prononcées en phonèmes. Ce sont des unités sonores 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 qu’un algorithme NLP utilise pour comprendre les langues humaines.
Accès aux données de première partie
Une fois le NLP prêt, vous devez connecter le programme à un flux constant de données client provenant de plusieurs sources propriétaires.
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 accord de protection de la vie privée, il est plus sûr que les sources de données tierces.
Analyse des sentiments
Le programme NLP est également livré avec un algorithme d’analyse des sentiments. L’objectif est de capturer les conversations et les appels téléphoniques des clients qui indiquent le mode ou l’intention du client.
Par exemple, si l’algorithme trouve des mots positifs comme Incroyable, Superbe, Fantastique, etc., cela signifie que l’utilisateur est satisfait. D’un autre côté, des mots négatifs comme Inutile, Pas bon, Sans valeur, Indésirable, etc., signifient que l’appelant n’est pas content.
Maintenant, une fois que vous combinez tout cela dans une seule application cloud, vous obtenez un pouvoir énorme pour comprendre efficacement votre client. Vous pouvez modifier votre service pour leur faire plaisir sans vous ruiner.
Certains outils d’analyse conversationnelle sont si puissants qu’ils informent les chefs d’équipe du service client de tout incident négatif en temps réel sur les appels ou les chats. Par conséquent, le responsable ou le superviseur peut aider l’agent de support à offrir une expérience agréable à l’appelant.
Avantages
#1. Localisez les points douloureux des clients
La satisfaction du client est le principal moteur de la réussite d’une entreprise. À moins que vous ne découvriez leurs points faibles, il devient impossible pour toute entreprise de les résoudre et de fidéliser les clients.
L’avantage le plus crucial de l’analyse des conversations est de vous aider à identifier les causes et les déclencheurs des frustrations des clients. Ainsi, il devient plus facile de résoudre les problèmes dès que possible tandis que les entreprises peuvent prendre les mesures nécessaires pour les prévenir.
#2. De meilleurs taux de ventes et de conversion
Chaque entreprise vise à améliorer la conversion du trafic et les ventes. C’est pourquoi vous devez analyser la conversation avec le client.
Il vous permet de connaître les fonctionnalités les plus demandées par les utilisateurs. Si quelqu’un n’est pas satisfait de certaines fonctionnalités de votre produit ou service, vous pouvez apprendre cet outil à partir des données d’analyse.
#3. Obtenez de meilleures informations sur l’UX
Grâce aux données d’analyse des conversations, vous pouvez obtenir des informations qui vous permettront de comprendre l’intégralité du parcours client. Cela vous permet également de prendre conscience des changements de sentiment des clients au cours du parcours.
Comme vous pouvez en apprendre davantage sur les informations exploitables sur l’expérience numérique et téléphonique des clients, vous pouvez les utiliser pour améliorer l’expérience utilisateur.
#4. Prendre des décisions éclairées
Chaque décision commerciale que vous prenez doit être bien informée et étayée par des preuves. Étant donné que vos services visent à satisfaire les clients, il ne peut y avoir de meilleure preuve que la conversation avec les clients.
Parcourez les données d’analyse pour savoir ce que les clients attendent de vos produits afin de prendre des décisions concernant la prochaine gamme de produits ou de mises à jour que vous êtes sur le point de mettre sur le marché.
#5. Surveillance en temps réel des agents
Les agents de support sont les représentants de votre entreprise qui traitent avec vos clients. Certains outils d’analyse de conversation sont également suffisamment capables pour offrir des informations sur les performances en temps réel des agents.
Les entreprises peuvent utiliser ces données pour former les responsables du service client en déterminant leurs forces et leurs faiblesses. En outre, les mêmes données peuvent être utilisées pour développer une stratégie improvisée pour traiter avec différents clients.
#6. Augmentez la productivité du centre d’assistance
L’analyse de la conversation dans un centre de support (appel et chat) permet également de rendre le système plus productif. Ici, on peut également utiliser les données d’analyse pour une meilleure catégorisation et un meilleur routage.
Il partage des informations sur des agents spécifiques capables de gérer certains problèmes. Ainsi, les entreprises peuvent acheminer plus efficacement les chats et les appels des clients.
Cas d’utilisation exploitables
#1. Recueillir les commentaires de nombreux canaux
Un seul outil d’analyse conversationnelle peut couvrir tous les supports que vous utilisez pour échanger des mots avec votre public. Ainsi, vous pouvez collecter des informations exploitables à partir des commentaires des clients sur les chats, les commentaires sur les réseaux sociaux, les tweets, les appels téléphoniques, les e-mails, les avis commerciaux, etc.
Par exemple, les clients signalent de manière excessive un problème de produit ou de service dans divers canaux. L’outil peut analyser instantanément ces rafales de commentaires, comprendre le problème et vous recommander d’intervenir avec une résolution.
#2. Essais de produits
Si vous êtes une PME ou une startup et que vous ne pouvez pas vous permettre la sortie à grande échelle d’un produit/service à l’essai, un outil d’analyse conversationnelle peut vous aider.
Par exemple, vous pouvez déployer le produit/service auprès d’un petit groupe de clients. Surveillez ensuite leurs commentaires, leurs retours et leurs engagements sur diverses plateformes. L’algorithme PNL vous aidera à recueillir des sentiments positifs, neutres et négatifs.
Ensuite, vous pouvez mesurer statistiquement si le déploiement sera réussi ou non.
#3. Assistante virtuelle du service client
Un problème pour l’industrie du service à la clientèle est les appels répétés. Cela se produit lorsque le premier agent ne traite pas efficacement l’appelant.
Une IA d’analyse conversationnelle analyse divers dialogues et monologues de votre entreprise et de vos consommateurs.
Lorsqu’il remarque qu’un appelant appelle plusieurs fois l’équipe du service client, il peut signaler les incidents aux responsables. Ensuite, un agent de support client expérimenté peut gérer délicatement le problème.
#4. Conformité dans les centres d’appels
Les fraudes impliquant les cartes de crédit, les cartes de débit, les SSN et l’identité sont quelques-uns des grands défis pour tout centre d’appels. Les entreprises peuvent gérer ces fraudes de manière efficace et abordable à l’aide d’un outil d’analyse conversationnelle.
L’algorithme analyse tous les appels, e-mails et chats en temps réel. Chaque fois qu’il détecte une présentation d’informations de carte de crédit, de carte de débit ou de SSN d’un client, il peut immédiatement signaler l’incident.
Ensuite, l’équipe d’audit et de conformité de votre centre d’appels peut intervenir pour empêcher que les données sensibles des clients ne soient rendues publiques.
#5. Évaluation des prospects
Les équipes marketing peuvent économiser beaucoup en analysant les prospects grâce à l’analyse conversationnelle. L’algorithme aidera votre équipe à analyser le sentiment du prospect sur votre marque.
Si l’analyse trouve quelque chose de négatif, vous pouvez arrêter de poursuivre la piste, car elle ne se convertira pas.
#6. Commercialisation personnalisée
Un algorithme d’analyse conversationnelle peut travailler en étroite collaboration avec un outil marketing qui envoie des e-mails, des SMS, des appels téléphoniques IVR, des messages WhatsApp, etc., aux clients.
Par exemple, un client a contacté votre agent au sujet d’un prochain smartphone que vous lancez. Après l’appel, dès réception d’un déclencheur de l’algorithme, votre CRM marketing peut envoyer un e-mail personnalisé avec un lien de paiement pour le téléphone à la date de lancement.
Par conséquent, les clients peuvent acheter l’appareil en un seul clic et vous avez assuré plusieurs conversations principales.
Derniers mots
L’analyse conversationnelle est une excellente approche pour exploiter les données client pour la croissance de l’entreprise. Cependant, vous devez vous assurer que vous capturez de manière éthique les conversations avec les consommateurs, les employés ou les fournisseurs.
Déclarer que le chat, l’appel ou les avis peuvent être enregistrés pour comprendre les besoins est un excellent moyen d’éviter toute violation de la réglementation sur la confidentialité.
Jusqu’à présent, vous avez appris cet outil d’analyse de données d’entreprise à croissance rapide à partir d’un niveau de base. Vous pouvez désormais appliquer cette technologie dans votre entreprise de manière efficace et sécurisée.
Ensuite, vous pouvez consulter un logiciel de fidélisation et de fidélisation de la clientèle pour tirer davantage de revenus de la clientèle existante.