Vous avez probablement mal interprété plus d’un message parce que vous n’arriviez pas à déterminer l’émotion qui se cachait derrière les mots. L’expéditeur était-il sérieux ? Sarcastique ? Flippant ? À moins que vous ne connaissiez la personne et son utilisation des émojis, il peut être difficile de comprendre ce qu’elle veut vraiment dire.
Dans le centre de contact, l’analyse des interactions avec les clients peut se heurter au même problème lors de l’analyse d’un appel vocal. Il ne suffit pas que les outils analysent et comprennent ce que les clients disent – le logicieldoit également comprendre ce que le client veut dire.
Bien qu’elles s’appuient sur des enquêtes et des groupes de discussion, ainsi que sur des outils tels que l’analyse des sentiments dans les centres de contact, de nombreuses organisations ont du mal à se faire une idée précise de ce que ressentent les clients. Qui plus est, ils ont du mal à traduire en actions les informations sur les sentiments.
En conséquence, les interactions clés avec les clients perdent un élément essentiel : leur humanité.
Même avant l’essor de l’IA dans les centres de contact, une étude a révélé que 59 % des consommateurs estimaient que les entreprises avaient perdu le contact avec l’élément humain de l’expérience client.
Aujourd’hui, cependant, le vent tourne. Grâce à des technologies de plus en plus puissantes permettant d’interpréter les données de la voix du client (VoC), les centres de contact sont dans une position unique pour déchiffrer à la fois le sens et le contexte des interactions. Mais pour accompagner leurs outils d’analyse et d’analyse des sentiments, les équipes ont besoin d’une stratégie adaptée.
Alors, creusons un peu. Nous avons rassemblé ci-dessous toutes les informations nécessaires sur les outils d’analyse des sentiments dans les centres de contact, ainsi que les cas d’utilisation et les meilleures pratiques dont votre équipe a besoin pour les réunir dans une approche efficace d’amélioration de la qualité de la relation client.
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Qu’est-ce que l’analyse des sentiments dans les centres de contact ?
L’analyse des sentiments dans les centres de contact, également appelée analyse des sentiments dans les centres d’appel ou simplement analyse des sentiments dans les appels, est le processus automatisé d’identification, d’extraction et de quantification de la tonalité émotionnelle (ou sentiment) exprimée dans les interactions avec les clients. Au-delà de la simple transcription des mots, il s’agit de comprendre les sentiments sous-jacents – qu’ils soient positifs, négatifs ou neutres – exprimés par un client ou un agent.
Il s’agit d’une « analyse de l’humeur » assistée par la technologie. Évolution des logiciels d’analyse de la parole, l’analyse des sentiments est aujourd’hui un élément essentiel des programmes complets de voix du client, ainsi que des stratégies globales d’expérience du client dans les centres de contact.
En règle générale, son objectif premier est d’interpréter systématiquement les sentiments des clients à l’égard des produits, des services, des agents ou de l’expérience globale de la marque, en se basant sur le langage qu’ils utilisent lors des appels vocaux. Aujourd’hui, l’analyse des sentiments est utilisée pour analyser les interactions sur différents canaux, ainsi que pour mieux comprendre les sentiments des agents , ce qui permet auxentreprises d’avoir une vue d’ensemble des deux aspects de leurs interactions humaines à grande échelle.
Ces informations sur les sentiments des clients et des agents sont utilisées pour améliorer la compréhension de la productivité globale du centre de contact et de la performance des agents offerte par les outils d’optimisation de la main-d’œuvre du centre de contact (WFO). Dans le contexte de cette visibilité élargie, le sentiment peut être mis en corrélation avec des mesures telles que la durée des appels, le temps d’attente, les temps de traitement, les scores de satisfaction de la clientèle, etc.
Ainsi, l’analyse des sentiments constitue un lien essentiel entre la compréhension quantitative des performances et l’aspect qualitatif et humain qui est au cœur des interactions avec les clients.
Comment fonctionne l’analyse des sentiments dans les centres de contact ?
Les outils d’analyse des sentiments s’appuient fortement sur des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) pour interpréter automatiquement le langage humain et les signaux vocaux. Les étapes fondamentales de l’analyse des sentiments sont généralement les suivantes :
- Acquisition de données : Collecte de données d’interaction brutes, telles que des enregistrements d’appels, des transcriptions de chats, des textes d’e-mails ou des réponses à des enquêtes, à l’aide d’une solution dédiée à l’enregistrement des interactions dans les centres de contact.
- Prétraitement : Préparer les données pour l’analyse. Pour l’analyse du sentiment des appels vocaux, il s’agit de convertir les enregistrements audio en transcriptions textuelles (speech-to-text). Cette étape consiste également à nettoyer les données en supprimant les informations non pertinentes ou le bruit.
- Extraction et analyse des caractéristiques : Application d’algorithmes NLP et ML sophistiqués aux données préparées.
- Pour les interactions textuelles : Identifier les mots-clés, les phrases, les modèles grammaticaux et le contexte qui indiquent des émotions spécifiques.
- Pour l’analyse des sentiments lors des appels vocaux : Analyse des caractéristiques acoustiques telles que les variations de hauteur, le ton de la voix, le débit, les changements de volume et les périodes de silence, en plus des mots transcrits. Ces biomarqueurs vocaux fournissent un contexte émotionnel crucial qui échappe souvent à l’analyse textuelle.
- Classification des sentiments : Attribution d’un label de sentiment (par exemple, positif, négatif, neutre, ou même des émotions plus granulaires comme la colère, la joie, la frustration) à l’ensemble de l’interaction ou à des segments spécifiques de celle-ci.
- Agrégation et génération d’informations : Compilation des données classées sur le sentiment afin de calculer les mesures globales du sentiment des clients, d’identifier les tendances dans le temps, de corréler le sentiment avec d’autres indicateurs clés de performance et de visualiser les résultats à l’aide de tableaux de bord et de rapports.
Ces étapes essentielles du processus d’analyse des sentiments permettent aux entreprises de transformer de grandes quantités de commentaires non structurés en informations structurées et exploitables sur les sentiments et les expériences des clients.
Les principaux avantages de l’analyse des sentiments pour le service client
L’analyse des sentiments dans les centres de contact automatise la compréhension des émotions des clients, ce qui permet d’économiser d’innombrables heures par rapport à la surveillance manuelle des appels ou à l’examen des transcriptions. Mais les avantages vont bien au-delà de l’efficacité, car ils permettent d’obtenir des informations stratégiques qui peuvent transformer vos opérations et vos relations avec les clients.
Voici cinq avantages clés de l’analyse des sentiments dans les centres d’appels :
1. Amplifiez la véritable voix du client
S’appuyer uniquement sur des enquêtes post-interaction, c’est n’entendre qu’une petite partie, souvent biaisée, de vos clients. L’analyse du sentiment d’appel capture les commentaires non sollicités et les indices émotionnels de pratiquement toutes les interactions analysées (appels, chats, e-mails), fournissant ainsi une mesure continue et plus authentique des indicateurs du sentiment d’appartenance des clients. Cela vous permet de comprendre ce que ressentent réellement les clients dans leur ensemble, et pas seulement les opinions de ceux qui sont suffisamment motivés pour répondre à une enquête.
2. Optimiser les performances des agents, le coaching et la gestion de la qualité
Les indicateurs de performance traditionnels tels que le temps moyen de traitement (AHT) ou la résolution au premier appel (FCR) ne donnent pas toujours une image complète de la situation. Un appel plus long, par exemple, peut représenter un agent traitant habilement un problème complexe, ce qui donne lieu à un sentiment positif élevé. L’analyse des sentiments permet d’identifier les agents qui obtiennent régulièrement des résultats positifs, révélant ainsi les meilleures pratiques qui méritent d’être partagées. Inversement, il signale efficacement les interactions ou les agents associés à un sentiment négatif, ce qui permet aux équipes de gestion de la qualité et aux superviseurs de cibler les évaluations et les efforts de coaching précisément là où ils sont le plus nécessaires, ce qui conduit à des évaluations plus équitables et à un développement plus efficace des agents.
3. Identifier les causes profondes de la frustration et de l’enchantement
Pourquoi les clients sont-ils vraiment frustrés ? Quelles sont les actions ou les caractéristiques spécifiques qui les séduisent réellement ? L’analyse de l’humeur des appels vous permet d’aller plus loin que les capacités traditionnelles d’analyse de la parole dans les centres de contact et de dépasser les hypothèses. En corrélant les scores de sentiment avec les sujets spécifiques abordés (par exemple, les caractéristiques des produits, les problèmes de facturation, la navigation sur le site Web), les actions des agents ou d’autres indicateurs clés de performance (comme les taux de désabonnement ou les contacts répétés), vous pouvez identifier avec précision les causes profondes des expériences négatives et positives. Cela permet de prendre des décisions fondées sur des données afin de résoudre les problèmes et de reproduire les succès.
4. Améliorer les produits, les services et les processus
Obtenez un aperçu direct de la manière dont les clients perçoivent des produits spécifiques, des fonctionnalités récemment lancées, des messages marketing ou des processus opérationnels. Une nouvelle invite IVR est-elle source de frustration ? Une ligne de produits particulière suscite-t-elle des réactions exceptionnellement positives ? L’analyse des sentiments fournit des informations spécifiques et exploitables aux équipes chargées du développement des produits, du marketing, des opérations et de l’accueil, ce qui leur permet de hiérarchiser les améliorations, d’affiner les stratégies et de prendre des décisions commerciales éclairées sur la base des réactions réelles des clients.
5. Permettre une résolution proactive des problèmes et améliorer l’expérience client (CX)
N’attendez pas que des tendances négatives apparaissent dans des indicateurs retardés tels que les scores NPS ou les rapports sur le taux d’attrition des clients. L’analyse des sentiments en temps quasi réel peut servir de système d’alerte précoce. Il permet de détecter les problèmes émergents, la confusion généralisée ou les changements soudains d’humeur des clients liés à des pannes, des changements de politique ou des bogues. Cela permet aux entreprises de traiter les problèmes de manière proactive, d’atténuer les effets négatifs avant qu’ils ne s’aggravent, et donc de protéger et d’améliorer l’expérience globale du client.
Mise en œuvre d’une analyse de sentiments efficace : Meilleures pratiques clés
Pour vraiment exploiter la puissance de l’analyse des sentiments dans les centres de contact et traduire les informations en une amélioration de l’expérience des agents et des clients, suivez ces bonnes pratiques essentielles :
Intégrez l’analyse des sentiments à votre stratégie de communication vocale élargie
Ne traitez pas l’analyse des sentiments comme une mesure isolée. Définissez des objectifs clairs quant à la raison pour laquelle vous mesurez le sentiment (par exemple, identifier les facteurs de désabonnement, améliorer les performances des agents, recueillir des commentaires sur les produits).
Intégrez l’analyse des sentiments dans vos programmes globaux de VoC, CX et de gestion des effectifs, en veillant à ce qu’elle complète d’autres sources de retour d’information telles que les enquêtes et les évaluations, ainsi que les mesures de productivité et d’engagement des effectifs. Cette vision holistique permet une compréhension plus riche de la prise de décision stratégique.
Adoptez une approche omnicanale pour une vue d’ensemble
Les clients interagissent sur plusieurs canaux – appels vocaux, chat, courrier électronique, médias sociaux. Mettez en place des systèmes permettant de recueillir et d’analyser les sentiments de manière cohérente sur tous les points de contact pertinents.
En même temps, la centralisation de ces données est essentielle pour obtenir une compréhension unifiée du parcours du client et vous assure de ne pas manquer un retour d’information critique ou un contexte basé sur la préférence du canal. L’analyse en temps réel ou quasi réel des différents canaux permet de réagir rapidement aux tendances émergentes ou aux problèmes urgents.
Tirez parti de l’IA avancée pour plus de clarté et de précision
Les principaux outils modernes d’analyse du sentiment s’appuient sur une IA sophistiquée, y compris l’apprentissage automatique et potentiellement l’IA générative. Ces technologies permettent aux outils d’aller au-delà du simple repérage de mots-clés et d’expressions pour comprendre le contexte, les nuances linguistiques plus profondes, le sarcasme et même les émotions contradictoires. Veillez à ce que vos outils exploitent l’analyse acoustique (ton, hauteur, silence) dans les appels vocaux parallèlement à la transcription pour une précision maximale, car les indices vocaux ont un poids émotionnel important. L’IA avancée peut également aider à résumer les principaux facteurs de sentiment au sein d’interactions complexes.
Personnalisez la configuration des sentiments en fonction du contexte de votre entreprise
Définissez ce que signifie un sentiment « positif », « négatif » et « neutre » en fonction de votre secteur d’activité, de vos produits et des types d’interaction les plus courants. Choisissez une solution qui vous permet d’adapter ou de configurer votre modèle d’IA pour qu’il reconnaisse votre lexique commercial spécifique et vos scénarios clients, et de l’affiner au fur et à mesure qu’il évolue dans le temps.
Analysez l’évolution des sentiments dans les interactions
Ne vous contentez pas d’attribuer une seule note globale à l’ensemble du contact. Suivez l’évolution du sentiment des clients au cours d’ une interaction, par exemple du début à la fin ou au cours de phases clés (accueil, découverte, résolution).
Cette « trajectoire » ou « flux » de sentiments est cruciale pour évaluer l’efficacité réelle de la résolution. Observer si un sentiment initialement négatif devient positif est un indicateur fort de la compétence de l’agent et d’une gestion réussie. L’examen des flux de sentiments permet également d’identifier les moments spécifiques, les sujets ou les actions de l’agent au sein d’une interaction qui causent des frictions ou créent de l’enthousiasme, ce qui permet un coaching très ciblé et révèle les problèmes de processus sous-jacents ou les réussites qui méritent l’attention.
Analyser les sentiments des clients et des agents
Bien entendu, le client n’est pas le seul à fournir des informations précieuses sur les sentiments. Idéalement, votre solution d’analyse des sentiments vous permettra d’examiner et de suivre les flux de sentiments des clients et de vos agents, ensemble et séparément.
En plus d’analyser les émotions des clients, surveillez le langage et les signaux vocaux de l’agent pendant les interactions. Cela peut révéler le stress des agents, le manque de confiance ou le risque d’épuisement professionnel qui alimente l’attrition des agents, indiquant la nécessité d’un soutien supplémentaire, d’une formation ou d’une modification des processus.
En outre, comme nous l’avons vu plus haut, il peut contribuer à mettre en évidence les meilleures pratiques et les enseignements qui peuvent être appliqués à l’ensemble de votre personnel. L’intégration des sentiments des agents dans votre programme de gestion de l’ engagement et de la qualité globale favorise le bien-être des agents et améliore la cohérence de la prestation de services.
Transformez vos connaissances en améliorations concrètes
La collecte de données sur les sentiments n’est qu’une première étape ; il est essentiel d’agir en conséquence. Établissez des flux de travail clairs pour examiner régulièrement les tendances et les rapports sur les sentiments. Utilisez les informations pour :
- Identifier et traiter les causes profondes des frictions avec les clients.
- Priorisez de manière proactive les problèmes les plus courants ou les plus importants, et prenez de l’avance sur les problèmes émergents.
- Informez vos sessions de formation d’agents avec les meilleures pratiques nouvellement identifiées et fournissez un coaching sur place pour répondre à toute préoccupation ou opportunité d’amélioration immédiate.
- Guider le développement des produits, les ajustements du service à la clientèle et l’amélioration des processus.
Concentrez-vous sur la création d’une boucle de rétroaction fermée dans laquelle les idées débouchent sur des changements tangibles. Pour rationaliser ce processus, assurez-vous que votre solution d’analyse des sentiments s’intègre parfaitement à vos plateformes de gestion de la qualité et des effectifs, ou qu’elle en constitue une fonction essentielle.
Cette intégration étroite permet de réagir plus rapidement, par exemple en déclenchant des examens ciblés de la gestion de la qualité sur la base d’indicateurs de sentiment, en programmant un coaching ou une formation spécifique directement dans le calendrier des effectifs, ou en communiquant facilement les mises à jour et les meilleures pratiques à travers les groupes et les équipes concernés.
Affiner, auditer et éduquer en permanence
Pour tirer le meilleur parti de l’analyse des sentiments au sein du centre d’appels, votre équipe ne peut pas se permettre de s’en tenir au même processus. Veillez à ce que votre stratégie d’analyse des sentiments soit dynamique et efficace :
- Affiner l’IA : le langage et les attentes des clients évoluent, de sorte que les modèles d’IA doivent faire l’objet d’une attention constante. Mettez régulièrement à jour les modèles (ou affinez les configurations/prompts pour Gen AI) afin de maintenir leur précision.
- Auditer vos flux de travail : Vérifiez périodiquement votre processus d’analyse des sentiments et les résultats obtenus afin d’identifier les points à améliorer.
- Équilibrer l’IA et l’expertise humaine : Il est essentiel d’équilibrer les données quantitatives et les données de sentiment générées automatiquement avec un examen qualitatif et humain pour obtenir une image complète.
- Fournir une formation ciblée: Veillez à ce que votre équipe soit formée à l’interprétation correcte des mesures du sentiment des clients et à leur intégration dans leur processus décisionnel.
Ce qu’il faut rechercher dans une solution d’analyse des sentiments pour les centres de contact
Pour améliorer la relation client, il est essentiel de passer des mesures opérationnelles de base à une véritable compréhension des émotions des clients, mais les outils existants et les processus manuels ne suffisent pas toujours à fournir une image incomplète ou peu fiable.
Pour obtenir des informations approfondies et exploitables à partir de vos interactions avec les clients, il est essentiel de choisir une solution moderne et robuste d’analyse des sentiments dans les centres de contact. Ne vous contentez pas d’un simple score positif/négatif pour trouver une plateforme capable d’apporter une réelle amélioration.
Lorsque vous évaluez des solutions potentielles, classez ces capacités par ordre de priorité et demandez aux fournisseurs de répondre aux questions clés ci-dessous :
Spécialisation en centre de contact
Posez la question : La solution est-elle conçue pour comprendre le contexte unique et les nuances des interactions du centre de contact ?
Par exemple, il devrait reconnaître qu’un client qui appelle pour un problème n’équivaut pas automatiquement à un sentiment négatif global si le problème est bien géré.
Détection avancée de l’IA et de Nuance
Posez la question : La plateforme peut-elle interpréter avec précision un langage humain complexe à l’aide de modèles d’IA/ML sophistiqués ?
Il s’agit notamment de comprendre la négation (« pas heureux » vs. « heureux »), le sarcasme, les émotions mixtes et le contexte environnant. L’analyse des sentiments lors d’un appel vocal doit intégrer efficacement l’analyse acoustique (ton, hauteur, silence) et la transcription pour une interprétation précise des émotions. Recherchez des capacités qui vont au-delà du simple positif/négatif/neutre et qui permettent une détection plus granulaire des émotions.
Une véritable capacité omnicanale
Posez la question : La solution analyse-t-elle de manière cohérente les sentiments sur l’ensemble de vos principaux canaux d’interaction avec les clients – voix, chat, e-mail, messagerie, médias sociaux, etc.
Il doit fournir une vue unifiée plutôt que d’analyser les canaux en silos.
Précision et transparence démontrables
Posez la question : Comment le fournisseur mesure-t-il et valide-t-il la précision de la solution ?
Demandez des références, des détails sur leurs méthodes de validation (par exemple, l’évaluation humaine en boucle) et la transparence concernant les taux de précision attendus pour vos types spécifiques d’interactions et de données.
Ecosystème d’intégration transparente
Posez la question : Dans quelle mesure la solution s’intègre-t-elle à la technologie existante de votre centre de contact ?
Il est essentiel de rechercher des intégrations étroites, de préférence natives, avec vos outils de gestion de la qualité, de gestion de la main-d’œuvre, de gestion de la relation client (CRM), de reporting et de veille stratégique du centre de contact, afin de permettre des flux de travail automatisés et le partage des données.
Actionnabilité et automatisation des flux de travail
Posez la question : Dans quelle mesure la plateforme vous aide-t-elle à traduire vos idées en actions concrètes ?
Évaluez sa capacité à signaler automatiquement les interactions pour un examen QM basé sur le sentiment, à fournir des points de données spécifiques pour un coaching ciblé de l’agent, à identifier et à mettre en évidence les meilleures pratiques ou à déclencher des alertes avec un minimum d’effort manuel.
Corrélation et profondeur de l’analyse avancée
Posez la question : Pouvez-vous facilement établir une corrélation entre les scores et les tendances des sentiments et d’autres points de données essentiels ?
Cela inclut les KPI opérationnels (AHT, FCR, CSAT), les résultats commerciaux (fidélisation, ventes), les sujets et moteurs d’interaction, l’engagement et la performance des agents/équipes, et les étapes du parcours client afin de découvrir des causes profondes et des informations.
Évolutivité, performance et facilité d’utilisation
Posez la question : La solution peut-elle traiter efficacement votre volume d’interactions actuel et prévu sans dégradation des performances ?
Posez également la question suivante : la plateforme est-elle intuitive et conviviale pour les différents rôles (analystes, spécialistes de la gestion de la qualité, superviseurs), et ne nécessite-t-elle qu’un minimum d’installation complexe ou de configuration manuelle permanente ?
Mais surtout, vous voudrez une solution qui facilite l’analyse et le compte rendu des résultats. La facilité d’utilisation et le délai d’impact sont généralement les meilleurs indicateurs de l’adoption. Les meilleures solutions d’analyse des sentiments vous donnent la possibilité de.. :
- Utilisation prête à l’emploi, sans besoin de configuration ou de mise en place de tâches.
- Visualisez les tendances des sentiments au fil du temps, ainsi que des flux de sentiments distincts pour les clients et les agents au sein des conversations.
- Définissez des filtres que vous pouvez utiliser pour visualiser les sentiments par agent, par équipe ou par groupe, ou appliquez-les à n’importe quel autre de vos rapports d’indicateurs clés de performance couramment utilisés dans les centres de contact.
- Personnalisez les rapports et les tableaux de bord pour répondre aux besoins de votre centre de contact.
- Exporter des données dans d’autres rapports ou analyses existants
- Cliquez simplement sur les rapports ou les tableaux de bord pour obtenir des détails sur les données.
- Amplifiez la voix du client et obtenez plus rapidement l’adhésion des entreprises.
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Choisir la bonne solution d’analyse des sentiments dans un centre de contact est plus qu’un simple achat technologique ; il s’agit de sélectionner un partenaire stratégique qui s’engage à vous aider à obtenir des informations essentielles sur la perception des clients et la performance des agents.
La bonne plateforme, lorsqu’elle est mise en œuvre efficacement en utilisant les meilleures pratiques décrites ci-dessus, permet à votre organisation d’identifier avec précision les points de friction, de coacher les agents plus efficacement, d’optimiser les processus et, en fin de compte, d’améliorer l’expérience client, ce qui se traduit par des améliorations tangibles de la satisfaction, de la fidélité et de votre résultat net.
