Contenus et messages préconfigurés, segmentation plus efficiente des cibles, connaissance des besoins plus fine, nouvelles méthodes de travail… Depuis la sortie de ChatGPT en 2022, la relation client se transforme. L’intelligence artificielle (IA) permet en effet d’améliorer et de personnaliser l’expérience client. Par exemple : en analysant la voix du client de manière ciblée et élargie. Alors, en quoi consiste l’analyse de la voix du client avec l’IA ? Quels sont les bénéfices pour l’entreprise ? Quel outil utiliser ? Les explications de José Zullo, consultant formateur en communication interpersonnelle et en intelligence relationnelle.
C’est une révolte ?
Non, c’est une révolution Sire.
Telle fut la réponse du conseiller du roi à la question posée par Louis XVI.
L’intelligence artificielle (IA) ne cesse de révolutionner de nombreux secteurs. Et les entreprises, françaises notamment, ne s’y trompent pas : 30 % d’entre elles déclarent consacrer aux technologies dotées d’IA un budget supérieur à 1 million d’euros par an. Par ailleurs, 70 % de ces entreprises s’apprêtent à investir davantage dans l’IA à ce sujet dans les prochaines années.
IA, relation client, de quoi s’agit-il exactement ?
Technologie innovante, l’IA permet de traiter de grandes quantités de données, de comprendre le langage naturel, de dialoguer avec les utilisateurs et de prendre des décisions, parfois complexes, adaptées au contexte. Par exemple : adapter un produit ou un service, revoir un parcours client sinon en temps réel du moins dans des délais plus courts que ceux que l’on constate habituellement. L’IA est utilisée dans de nombreux domaines, dont la relation client, où elle offre des avantages considérables.
L’IA permet en effet d’améliorer et de personnaliser l’expérience client, en proposant des services accessibles 24/7, des conseils adaptés aux besoins et aux préférences de chaque client, ainsi que des solutions rapides et efficaces aux problèmes rencontrés.
Grâce à l’IA, les entreprises peuvent optimiser leurs processus internes en détectant les opportunités et les risques, et en aidant les collaborateurs à prendre les meilleures décisions, dans une qualité de service et relationnelle optimisée. Il est ainsi possible :
d’automatiser certains processus ;
Exemple
Génération automatique d’e-mails clients à l’issue de l’appel, résumé automatique de l’échange téléphonique avec le client et intégration de celui-ci dans le CRM.
d’analyser les documents ;
Exemple
Analyse sémantique des éléments clés contenus dans un e-mail, courrier ou avis client.
Dans le cadre d’une stratégie centrée sur le client, il est essentiel d’être à l’écoute de ce dernier et d’agir en conséquence. Il faut ainsi anticiper ou résoudre les obstacles et les écueils qui ne manqueront pas de venir obstruer le parcours client.
Un nombre croissant d’entreprises s’intéresse à la voix du client pour comprendre ses attentes et les prendre en compte dans l’évolution de leurs offres.
Écouter la voix du client (et pas seulement l’entendre)
Écouter, ce n’est pas seulement entendre, c’est mieux comprendre. Mieux comprendre pour mieux servir. Mieux servir pour satisfaire. Satisfaire pour mieux fidéliser.
L’attention portée à la voix du client doit être au cœur de tous les programmes d’expérience client.
Contrairement aux méthodes traditionnelles de recueil de l’information, elle peut désormais être traitée de manière automatique et en temps réel grâce à des logiciels de collecte des feedback. Ces outils d’analyse sémantique permettent d’analyser les écrits et les verbatims clients à chaud et de restituer ceux-ci dans des tableaux de bord générés quotidiennement, favorisant ainsi une meilleure connaissance client.
Exemples
La Banque Postale pour conseiller de nouveaux produits financiers à ses clients
Orange pour proposer des services plus adaptés
Pages Jaunes pour mieux comprendre les causes de l’attrition client
Les résultats contribuent à obtenir de précieuses informations concernant la réputation d’une entreprise, ses forces, ses faiblesses, ses opportunités concurrentielles ou sa position sur le marché.
L’analyse de la voix du client permet donc aux entreprises d’adapter rapidement leur stratégie à l’évolution des attentes des consommateurs, en définissant les actions à mettre en œuvre afin d’améliorer l’expérience client.
Speech analytics : au cœur du réacteur de l’analyse de la voix du client (VoC)
Quoi de mieux qu’un speech analytics pour analyser la voix du client ? Cet outil d’analyse est un traqueur de mots. Il collecte de nombreuses données sémantiques drainées au fil des interactions entre clients et entreprises : échanges téléphoniques, e-mails, enquêtes de satisfaction, avis sur les réseaux sociaux…
Speech Analytics permettant de mesurer les volumes de clients insatisfaits / très insatisfaits sur le nombre d’appels entrants par mois.
Le speech analytics cultive les champs lexicaux pour faire éclore une meilleure connaissance client. Cette IA permet ainsi de proposer au client une expérience plus agréable et des solutions répondant à ses besoins. Il suffit pour cela de configurer les catégories lexicales que l’on souhaite capter : motifs d’insatisfaction, de réitération, d’attrition potentielle… Par exemple, les irritants sont-ils dus à la promesse commerciale, à la performance du produit ou au retour sur investissement ? Ou encore, quelles seraient les évolutions nécessaires pour augmenter le taux de fidélisation client ?
Exemple de Speech Analytics permettant d’analyser le langage de l’attrition client.
Mais la relation client n’est pas uniquement une affaire de mots, c’est aussi une affaire de cœur. Et les émotions ne sont jamais très loin. C’est pourquoi le speech analytics s’accompagne de plus en plus de l’emotion analytics.
Cet outil mesure l’expérience émotionnelle du client et permet d’identifier plus facilement les clients fragiles, autrement dit ceux qui demeurent encore fidèles tout en manifestant un fort mécontentement oral ou écrit. Ce sont les churners de demain. En associant motifs d’appels et colère forte, les entreprises identifient les leviers sur lesquels agir en priorité. En effet, les nouveaux outils d’analyse sont en mesure de détecter les clients « très en colère » en fonction du ton, du volume et du débit de la voix du client. Et lorsque l’on rapproche ces derniers de motifs récurrents d’insatisfaction, alors les premiers leviers sur lesquels agir deviennent évidents.
L’agent « augmenté »
Cette technologie peut aller encore plus loin lorsqu’elle est associée au quality management. Il s’agit d’analyser la voix du conseiller en plus de celle du client. Elle permet ainsi d’automatiser les contrôles qualité et de conformité des interactions.
Par exemple, les collaborateurs ont-ils bien :
respecté la trame du discours ?
valorisé et proposé auprès du client l’enquête de satisfaction post-appel ?
veillé à s’assurer d’avoir répondu à la demande initiale du client ?
Mise en place d’un speech analytics : quels autres avantages ?
réduction du temps passé par les conseillers et superviseurs sur les appels à faible valeur ajoutée ;
amélioration de la productivité avec un processus qualité optimisé ;
gain de temps sur des actions de formation mieux ciblées.
Et cette liste est évidemment non exhaustive.
Le speech analytics est non seulement un outil d’amélioration de la connaissance client, mais c’est aussi une manière de mieux entendre ce qu’il dit afin de mieux le comprendre pour mieux le servir.
Ce que résume parfaitement Confucius dans un aphorisme visionnaire : « sans langage commun, les affaires ne peuvent être conclues ».
L’IA représente une véritable révolution. Certains parlent même de tsunami car l’IA déferle désormais sur les objets du quotidien. L’IA promet d’être partout : voitures, machines à laver, écouteurs, smartphones, appareils photos, haut-parleurs, engins de mobilité, appareils médicaux, téléviseurs… Associées aux outils d’analyse de la voix du client, ces nouvelles technologies prédictives ou connectées aux objets (IoT) semblent dessiner des expériences clients encore plus avancées et ouvrir des champs des possibles encore plus larges.
