Par Dave Hoekstra, évangéliste produit chez Calabrio
En ce qui concerne les centres de contact, j’ai pratiquement tout vu. J’ai commencé mon parcours dans les années 90 en tant qu’agent et je suis passé par pratiquement toutes les fonctions qu’un centre de contact peut offrir. Finalement, ce chemin sinueux m’a conduit à mon rôle préféré : Évangéliste produit chez Calabrio.
En tant qu’évangéliste, j’ai le plaisir de partager ce que j’ai appris avec les gens de cette industrie – oui, je dis « les gens », mais c’est ce qui arrive quand on est père, grand-père, bassiste, photographe, podcasteur… et texan. Après plus de 20 ans dans le monde des centres de contact, j’ai développé une perspective unique sur les outils, la technologie et les défis auxquels sont confrontées les équipes CX d’aujourd’hui, et je me réjouis de chaque occasion d’en parler.
Si vous m’aviez montré un centre de contact moderne en 1997, je ne suis pas sûr que je l’aurais cru. À l’époque, j’étais un tout nouvel agent qui prenait des appels pour Airtouch Paging, portait un casque filaire, regardait un écran CRT de la taille d’un micro-ondes et gérait des clients qui ne pouvaient pas encore payer leurs factures en ligne. Les téléphones étaient solidement posés sur les bureaux, les horaires étaient imprimés sur papier et les agents n’avaient aucune marge de manœuvre.
En 2025, les agents travaillent à domicile, les casques sont sans fil, les clients interagissent sur une demi-douzaine de canaux et l’IA peut résumer les interactions d’une journée entière plus rapidement que je ne pourrais trier ma boîte de réception.
Le monde a changé, et la technologie des centres de contact aussi.
Lors du récent Five9 CX Summitj’ai expliqué comment Calabrio s’est associé à un client en pleine croissance pour moderniser son système de gestion de la qualité (QM). gestion de la qualité (QM) et gestion du personnel (WFM) stratégie. Mais au-delà de la présentation d’outils, mon objectif était de montrer comment une véritable transformation se produit : étape par étape, intentionnellement, et avec la bonne stratégie à l’appui. Voici ce voyage.
Du manuel au moderne : les quatre étapes de l’évolution de la MQ vers l’intelligence de conversation
Étape 1 : Évaluation manuelle et vision limitée
Aujourd’hui encore, de nombreuses organisations vivent dans ce monde. Tout est enregistré, mais seuls 1 à 2 % des appels sont examinés. Les évaluations sont manuelles, prennent du temps et sont souvent biaisées. Et parce que vous n’entendez qu’une infime partie des interactions, vous passez à côté de la plus grande histoire.
Ce n’est pas une erreur, c’est simplement la limite de ce que les processus manuels peuvent accomplir.
Étape 2 : Introduction à la transcription
C’est ici que les choses commencent à devenir passionnantes.
Grâce à la transcription, chaque appel peut faire l’objet d’une recherche. Soudain, vous ne sélectionnez plus les interactions au hasard, vous les ciblez. Vous voulez retrouver tous les appels où un client se dit « frustré » ? Vous pouvez le faire. Vous souhaitez identifier les tendances en matière de sentiments ? Fait.
L’apprentissage automatique commence à mettre en évidence des modèles et les équipes obtiennent enfin une vue fiable de ce qui se passe dans toutes les interactions.
Étape 3 : Analyse omnicanale
La voix n’est plus le seul jeu en ville.
Les clients envoient des courriels, discutent, envoient des messages sur WhatsApp, parlent à des robots et interagissent même par l’intermédiaire des canaux sociaux. Pour comprendre l’expérience complète du client, l’analyse doit porter sur tous les points de contact.
À ce stade, les organisations adoptent intelligence conversationnelleen unifiant les signaux à travers les canaux et en exploitant des capacités telles que les résumés d’interaction alimentés par l’IA pour économiser des heures de travail manuel.
Étape 4 : Auto-QM et couverture à 100
C’est l’avenir, et il est disponible dès aujourd’hui.
L’IA évalue désormais chaque interaction sur les canaux vocaux et numériques, identifiant automatiquement les modèles, les opportunités de coaching et les risques de conformité. Au lieu de deviner les performances de vos agents, vous les connaissez. Au lieu de chercher des moments de coaching, ils font surface instantanément.
Auto-QM élimine totalement l’échantillonnage aléatoire. Elle est cohérente, impartiale et transformatrice.
Le voyage de la gestion du personnel : Des feuilles de calcul à Calabrio Workforce Intelligence
Étape 1 : Prévision et programmation manuelles
L’un de nos clients communs Calabrio x Five9 disposait d’une équipe de 225 agents, et son processus WFM était basé sur des feuilles de calcul.
Les feuilles de calcul sont puissantes, mais elles ne sont pas conçues pour les grandes opérations multicanaux. Avec l’augmentation des volumes, les effectifs sont devenus inégaux, les prévisions sont devenues aléatoires et la planification manuelle a pris des heures chaque semaine. Ils savaient qu’ils avaient besoin de quelque chose de mieux.
Étape 2 : Fondements de la gestion moderne des ressources en eau
Grâce à l’intégration prête à l’emploi de Five9 dans Calabrio, nous les avons aidés à se moderniser rapidement :
- Création automatisée de prévisions
- Génération de programmes sophistiqués
- Fonctionnalités en libre-service telles que les demandes de congés et les échanges d’équipes
- Suivi de l’observance en temps réel
- Outils de notification pour les superviseurs et les agents
Soudain, le WFM n’était plus réactif, mais stratégique.
Étape 3 : WFM amélioré par l’IA
Une fois les bases posées, la transformation s’est accélérée.
Les prévisions quotidiennes générées par l’IA sont devenues la norme. Les alertes intrajournalières ont permis aux équipes de réagir en quelques minutes au lieu de quelques heures. Le coaching des agents s’est automatisé. C’est alors qu’est survenu l’un des plus grands changements de jeu :
Programmation autonome de l’agent complet
En tant qu’ancien agent, permettez-moi de vous dire que le fait de pouvoir déplacer vos propres pauses et déjeuners est très important. Il responsabilise les agents, réduit la charge administrative et améliore la satisfaction sans sacrifier la couverture.
C’est là que la modernisation cesse d’être perçue comme un « nouveau logiciel » et commence à ressembler à un changement de culture.
Étape 4 : Calabrio Workforce Intelligence
Cette dernière étape réunit l’IA, l’analyse et la planification en un seul et même moteur puissant. Au lieu de prévoir uniquement par file d’attente ou par compétence, l’IA aide à prévoir par sujet – un niveau de visibilité totalement nouveau. Si le volume d’appels augmente soudainement entre 8h00 et 8h30, vous saurez pourquoi. Un magasin a peut-être fermé inopinément. Peut-être qu’une promotion a été abandonnée. Votre chatbot a peut-être rencontré un problème.
C’est la clarté que les équipes WFM souhaitaient depuis des décennies, et c’est enfin possible. Voici Calabrio Workforce Intelligence.
Réunir toutes les conditions : Un avenir où les équipes en font plus, pas plus de travail
En éliminant les tâches manuelles de gestion de la qualité et de gestion des ressources humaines, vous permettez à vos équipes de se concentrer sur l’essentiel :
- Améliorer l’expérience des clients
- Un coaching plus efficace
- Comprendre les tendances de la clientèle
- Contribuer à la stratégie de l’entreprise
L’IA ne remplace pas les personnes, elle supprime les tâches fastidieuses afin que les personnes puissent faire le travail qui fait avancer les organisations.
Vous voulez explorer les possibilités de votre équipe ?
Si vous êtes prêt à moderniser votre QM ou WFM, ou si vous êtes simplement curieux de savoir où se situe votre organisation sur la courbe de maturité, n’hésitez pas à nous contacter. Nous serions ravis de discuter avec vous.
Et juste pour le plaisir : Si vous m’envoyez un courriel à [email protected] et dire « J’ai lu cet article de blog – envoyez-moi mon cadeau ! », je vous enverrai quelque chose. Promesse !
Merci de votre lecture et merci à tous ceux qui nous ont rejoints au Sommet Five9. Continuons à transformer le centre de contact, une étape intelligente à la fois.
