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Enreach

L'analyse conversationnelle en action

11 avr. 2023

Par Joni Martikainen, Responsable des Données et de l'IA, Enreach 

Sous toutes ses formes, le téléphone reste l'une des principales formes d'engagement client, c'est donc une source précieuse d'informations pour aider à comprendre leur comportement et soutenir la croissance de l'entreprise. Par exemple, les appels peuvent aider à comprendre s'il y a des problèmes de fonctionnement, à déterminer le degré de satisfaction et si une campagne de vente fonctionne. 

Bien sûr, écouter et analyser manuellement les appels vocaux prend du temps et reste un exercice laborieux. Pourtant, ne pas analyser les appels est synonyme d’informations perdues. 

La réponse est l'analyse conversationnelle, qui supprime l'effort manuel d'écoute de tous ces appels, en utilisant les technologies d'intelligence artificielle pour observer les mots clés, les phrases, le comportement et les sentiments. Les appels peuvent également être catégorisés et les exigences de conformité prises en charge. De plus, les avantages de l'analyse des conversations peuvent s'étendre au-delà du centre de contact à chaque département en tant qu'outil pour stimuler la croissance et la rentabilité. 

Avantages pour les distributeurs  

Pour les fournisseurs de services, l'analyse de la parole est un moyen de fournir des services supplémentaires aux clients nouveaux et existants et de tirer le meilleur parti de l'intérêt croissant pour l’expérience utilisateurs. D'un point de vue technologique, l'analyse de la parole ne doit pas être un processus exigeant ou complexe. 

Sans approfondir les détails techniques, l'analyse de la parole peut être divisée en trois catégories principales.

Le premier est la synthèse vocale, qui, comme son nom l'indique, convertit la voix en contenu lisible qui peut être analysé plus en détail, par exemple en recherchant des mots clés ou des phrases. 

La deuxième catégorie est l'analyse des sentiments, qui examine le ton de la voix de l'appelant, appuyée par l'identification de mots-clés pour aider à comprendre ce que cette personne ressent à propos d'une situation. Les résultats sont généralement notés comme positifs, négatifs ou neutres. 

Troisièmement, l'analyse de l'intention examine ce que le client voulait lorsqu'il a appelé : était-ce pour acheter quelque chose, déposer une plainte ou avait-il une question ? Une meilleure compréhension de l'intention des clients signifie que les améliorations de leurs besoins futurs peuvent être satisfaites avec plus de précision. 

Cinq cas d'utilisation 

Voici quelques exemples de scénarios d'analyse conversationnelle possibles. 

Un -  meilleure navigation pour les clients 

Une compagnie d'assurance a découvert que les clients n’arrivaient pas à trouver le bon endroit pour prendre rendez-vous sur son site web. Ce problème a été découvert grâce à l'analyse de la parole. Une fois le site web modifié, les réservations en ligne ont augmenté et les appels entrants pour demander des rendez-vous ont diminué. 

Deux - améliorations de l’expérience utilisateur 

La même entreprise pourrait également surveiller les interactions avec les clients et identifier les domaines où les agents pourraient s'améliorer. Les points de blocage les plus courants peuvent être découverts grâce à l'analyse conversationnelle, et les agents sont ensuite formés pour y remédier. De même, les signaux de désabonnement peuvent être signalés et les clients contactés de manière proactive pour les faire rester. 

Trois - augmentation des ventes  

Les informations basées sur l'IA peuvent aider les équipes commerciales à déterminer les méthodes d'engagement client les plus efficaces, puis à former les équipes en conséquence. Par exemple, l'analyse de la parole peut fournir un aperçu de l'intention de l'acheteur, des questions courantes ou des hésitations pour aider les commerciaux à conclure une vente. 

Quatre - efficacité opérationnelle améliorée 

L'analyse de la parole peut aider à réduire l'effort de surveillance de la qualité de l'interaction des agents avec les clients, à repérer les modèles et à identifier les domaines où les processus pourraient être améliorés. De plus, ces données peuvent être utilisées dans des manuels de formation personnalisés pour accélérer le processus d'intégration. 

Cinq - assistance à la conformité   

Enfin et surtout, l'analyse conversationnelle peut aider à garantir que les normes réglementaires sont respectées en repérant tout écart par rapport à des scripts prédéterminés et prêts pour la conformité. En outre, les informations personnelles identifiables (PII) de l'industrie des cartes de paiement (PCI) peuvent être automatiquement supprimées des enregistrements d'appels, par exemple déclenchés lorsque l'agent prononce des mots tels que "numéro de carte de crédit".

Ces exemples de scénarios démontrent que l'analyse de la parole offre de multiples avantages, éliminant une grande partie des problématiques concernant le service client, le marketing et les ventes. De plus, étant donné que cette mine d'informations est déjà enregistrée et stockée par de nombreuses organisations, tirer le meilleur parti de ces données relève du bon sens commercial. 

Questions Fréquentes

Qu'est-ce que l'analyse conversationnelle ?

L'analyse conversationnelle est une forme d'analyse avancée qui exploite les conversations entre les internautes et les marques afin de comprendre leurs motivations, leurs goûts et leurs préférences.

Elle sert à identifier des tendances et à déterminer l'engagement des clients et leur sentiment à l'égard d'une marque, en s'appuyant sur les conversations entre les internautes et les marques. En analysant ces conversations de manière systématique et cohérente, elle permet aux marques de mieux comprendre leurs clients et de prendre des décisions éclairées pour améliorer leur engagement.

Elle peut fournir des informations précieuses sur les produits, services et offres que les consommateurs apprécieront et s'attendent à trouver sur un site Web, une application ou dans un magasin.

Les entreprises peuvent également utiliser l'analyse conversationnelle pour créer des contenus personnalisés et spécialement conçus pour leurs clients, ce qui conduit à un engagement accru et à de meilleurs résultats commerciaux.

L'analyse conversationnelle est une forme de technologie analytique qui exploite des données textuelles et vocales pour analyser les conversations entre les marques et leurs clients.

En se basant sur ces conversations, elle permet aux entreprises d’accéder à des informations qu’elles n’auraient pas pu obtenir autrement.

Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour identifier les tendances et comprendre le comportement des clients, ainsi que pour mieux personnaliser leur expérience client et améliorer leurs performances commerciales.

Comment fonctionne l'analyse conversationnelle ?

L'analyse conversationnelle utilise des outils d'intelligence artificielle pour analyser les conversations entre une marque et ses clients. Ces outils permettent aux marques de voir quelles questions et réponses sont couramment demandées, comment leurs clients se sentent à propos de leurs produits et services, et quelles sont leurs préférences en matière de produits ou services.

En analysant ces conversaions, les marques peuvent comprendre comment améliorer la satisfaction des clients et ajuster leur stratégie marketing pour être plus efficace.

Les entreprises peuvent également utiliser l'analyse conversationnelle pour découvrir de nouveaux moyens de créer des relations plus durables avec leurs clients grâce à des expériences client personnalisées et spécialement conçues.

De plus, les entreprises peuvent utiliser cette technologie pour comprendre comment leurs concurrents répondent à certaines questions et interagissent avec leurs clients, ce qui leur permet de tirer parti des bonnes pratiques et d’améliorer leur stratégie de marketing et leurs services.

Comment l'analyse conversationnelle peut-elle aider à obtenir une image globale des clients ?

L'analyse conversationnelle peut aider les marques à obtenir une meilleure compréhension de leurs clients et des tendances qui affectent leur comportement. En analysant les conversations entre la marque et ses clients, elle permet aux marques d’identifier des motifs spécifiques et des tendances générales qui peuvent être utilisés pour améliorer leurs offres et leur engagement avec les clients.

Enfin, l'analyse conversationnelle permet aux marques de repérer les opportunités disponibles afin d'améliorer leurs services, de mieux répondre aux clients et de personnaliser leur expérience.

Quels sont les avantages de l'analyse conversationnelle dans le domaine de l'expérience client ?

L'analyse conversationnelle offre de nombreux avantages pour les entreprises qui souhaitent améliorer leur expérience client. En exploitant l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), elle permet d’analyser les conversations entre une marque et ses clients pour identifier des tendances et comprendre leurs sentiments à l’égard de la marque.

Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour optimiser leur offre et améliorer leur engagement avec leurs clients, en créant des contenus personnalisés et adaptés à leurs goûts.

De plus, l'analyse conversationnelle permet aux entreprises de surveiller les conversations avec leurs clients pour mieux répondre à leurs questions et à leurs inquiétudes, ce qui conduit généralement à une satisfaction et un engagement accrus.

Comment utiliser l'analyse conversationnelle pour améliorer l'expérience client ?

Pour améliorer l'expérience client, les entreprises peuvent utiliser l'analyse conversationnelle pour surveiller et analyser les conversations entre leurs marques et leurs clients. Elles peuvent également rechercher des mots-clés spécifiques pour comprendre leurs préférences et leurs besoins.

De cette façon, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients et adapter leur offre pour créer des expériences plus personnalisées. En outre, elles peuvent identifier des tendances et mieux répondre aux questions des clients, ce qui peut améliorer l'engagement et la satisfaction.

Les entreprises peuvent également utiliser les informations recueillies par l'analyse conversationnelle pour développer de nouvelles idées marketing, de nouveaux produits ou services et des campagnes publicitaires plus ciblées.

Enfin, les entreprises peuvent utiliser l'analyse conversationnelle pour surveiller leurs concurrents afin de comprendre ce qu'ils font bien et ce qu'ils font mal, et ainsi améliorer leurs propres stratégies.

Quelles sont les principales applications de l'analyse conversationnelle ?

L'analyse conversationnelle peut être utilisée dans une variété de domaines, notamment la vente au détail, le marketing et les services à la clientèle. Elle peut aider les entreprises à analyser les conversations entre elles et leurs clients afin de comprendre leurs préférences et leurs besoins, ainsi qu'à créer des expériences plus personnalisées.

Les entreprises peuvent également utiliser l'analyse conversationnelle pour surveiller les conversations de leurs concurrents et comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas pour eux.

Quelles sont les compétences requises pour effectuer une analyse conversationnelle ?

Pour effectuer une analyse conversationnelle, les entreprises doivent avoir des compétences en matière d'intelligence artificielle (IA), d'apprentissage automatique (ML) et de traitement du langage naturel.

De plus, elles devront disposer de ressources suffisantes pour gérer les données recueillies par l'analyse conversationnelle et pour analyser ces données avec des outils de visualisation.

Enfin, les entreprises doivent disposer d'un personnel qualifié pour développer des stratégies personnalisées et des solutions basées sur les données recueillies par l'analyse conversationnelle.

Comment choisir un logiciel d'analyse conversationnelle adapté à ses besoins ?

Pour choisir le bon logiciel d'analyse conversationnelle, les entreprises doivent prendre en compte leurs objectifs et leurs besoins. Elles devraient évaluer les différentes fonctionnalités proposées par chaque outil et vérifier si celles-ci répondent à leurs besoins.

Les entreprises devraient également vérifier la fiabilité et la sécurité du logiciel d'analyse conversationnelle. Elles peuvent consulter les avis des clients et des experts pour se faire une idée précise de la fiabilité et des performances du produit.

Enfin, les entreprises devraient évaluer le coût et l'utilisation de chaque outil et choisir celui qui offre le meilleur rapport qualité/prix. Une fois que le logiciel est sélectionné, les entreprises devront former le personnel à l'utilisation de ce dernier et veiller à ce qu'il fonctionne correctement.

En conclusion, l'analyse conversationnelle peut être un outil précieux pour les marques qui souhaitent mieux comprendre leurs clients et améliorer leur expérience. Elle peut aider les entreprises à analyser les conversations entre elles et leurs clients pour identifier des motifs spécifiques, à surveiller leurs concurrents et à développer de nouvelles stratégies. Pour choisir un logiciel d'analyse conversationnelle, les entreprises doivent prendre en compte leurs objectifs, leurs besoins et le coût de chaque outil, et veiller à ce qu'elles disposent de personnel qualifié pour l'utiliser.

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