Les entreprises adoptent souvent une approche réactive face aux décisions importantes concernant leurs clients, car “le recul est toujours de 20/20”. Le problème avec le recul, c’est qu’il n’aide pas toujours les marques à résoudre les problèmes avant qu’il ne soit trop tard.
Pour anticiper les problèmes, de nombreuses entreprises utilisent l’analyse vocale dans leurs centres de contact afin d’examiner les données des conversations avec les clients avant de prendre des mesures. Mais au milieu de quantités massives d’informations, de nombreux indices verbaux peuvent parfois se perdre ou passer inaperçus, empêchant les entreprises d’avoir une vue d’ensemble. Et si les marques pouvaient déterminer des tendances apparemment imprévisibles avant même que les clients n’expriment spécifiquement un problème ?
Avec la modélisation des sujets, c’est possible, et c’est l’une des choses sur lesquelles nous travaillons ici à Calabrio.
Comment fonctionne la modélisation thématique
Avec l’analyse de la parole, les conversations avec les clients sont enregistrées, la parole est traduite en texte et les marques reçoivent des alertes lorsque des mots-clés ou des phrases prédéterminés sont prononcés. À partir de là, ils peuvent apporter les modifications appropriées à un produit, à un service ou à une campagne de marketing. Cependant, il est impossible de pré-classifier tous les mots-clés ou toutes les expressions qui pourraient être utiles. Cela signifie qu’il y aura toujours des lacunes, ce qui peut rendre difficile l’identification de certains problèmes jusqu’à ce qu’il soit trop tard.
Par exemple, plusieurs clients d’une chaîne de restaurants peuvent appeler le restaurant pour l’informer qu’ils ne se sentent pas bien. Ils peuvent dire certains mots comme “crampes”, mais tant qu’ils ne commencent pas à dire des mots et des phrases spécifiques comme “nausées” ou “intoxication alimentaire”, l’entreprise risque d’être déjà trop en retard pour contenir le problème.
La modélisation des sujets utilise l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour trouver des sujets abstraits dans de grands ensembles de données afin que les marques puissent identifier les grandes tendances au milieu des conversations, y compris les sujets qui ne sont même pas sur le radar.
Dans la modélisation thématique, les algorithmes analysent les appels transcrits, les courriels, les chats et d’autres données de communication textuelles, trouvent des mots apparentés et extraient des thèmes. Ces modèles statistiques déterminent les liens entre ces thèmes et leur évolution dans le temps. Au fur et à mesure que l’ensemble des données s’accroît, les algorithmes se développent, changent et apprennent à mieux traiter les informations, de sorte que les thèmes deviennent plus précis.
Ces modèles permettent aux marques de classer les données conversationnelles par concept plutôt que par mots-clés ou phrases, de sorte qu’elles peuvent agir plus tôt, plutôt que de regarder dans le rétroviseur.
Dans l’exemple de la chaîne de restaurants, l’épidémie d’intoxication alimentaire est déjà en cours lorsque les clients commencent à appeler. Toutefois, si l’entreprise utilise la modélisation thématique pour identifier les sujets liés à l’alimentation, les algorithmes remarqueront un changement dans les schémas lorsque des termes tels que “nauséeux”, “pas bien” ou “pas sûr de ce que j’ai mangé” commenceront à apparaître en relation avec la nourriture.
Ils peuvent alors utiliser ces informations pour trouver d’autres thèmes, comme isoler l’aliment consommé qui a finalement causé la maladie. Le restaurant peut alors cesser de servir ce plat de manière proactive et utiliser des canaux tels que les informations du programme de fidélisation pour contacter les clients qui ont peut-être mangé ce plat ce soir-là et leur proposer un bon ou une incitation pour qu’ils reviennent dîner dans le restaurant. Ces mesures peuvent être prises avant même que de nombreux clients ne ressentent pleinement les effets de la maladie.
Pour mettre en place des stratégies efficaces d’engagement et de fidélisation de la clientèle, les marques doivent continuellement chercher à améliorer la façon dont elles écoutent leurs clients. La modélisation des sujets permet aux marques d’avoir une vue d’ensemble en utilisant certains des indices verbaux les plus subtils qui se produisent au cours des conversations avec les clients, et donne aux centres de contact la possibilité d’obtenir des informations plus approfondies plus rapidement en identifiant les sujets et les tendances beaucoup plus rapidement. Grâce à ces informations essentielles, les entreprises peuvent mettre en place des stratégies d’endiguement pour éviter que les problèmes ne se propagent, être plus proactives avec les clients lorsqu’un problème a été détecté et améliorer l’expérience globale des clients.
Chez Calabrio, nous pensons que le centre de contact moderne évolue constamment pour répondre aux besoins des clients. La modélisation des sujets n’est qu’une des choses sur lesquelles nous travaillons pour garantir que les centres de contact puissent rester à l’affût des problèmes, des tendances et des souhaits et besoins des clients.
Découvrez les défis auxquels sont confrontés les centres de contact et la technologie qui leur donne les moyens d’agir dans notre Guide définitif du centre de contact moderne.
