Dans l’univers ultra-concurrentiel des centres d’appels, offrir une expérience client exceptionnelle est un impératif. Pour y parvenir, les entreprises ont désormais un atout de taille : l‘analyse des sentiments.
Cette technologie d’intelligence artificielle permet de comprendre en profondeur les émotions exprimées par les clients lors des appels téléphoniques. En détectant automatiquement la tonalité et l’intensité des sentiments, cet outil promet de révolutionner la relation client.
Qu’est ce que l’analyse des sentiments, comment fonctionne-t-elle, quels sont ses avantages concrets et comment le mettre en place pour optimiser votre service client ? Découvrons-le sans plus attendre.
Qu’est ce que l’analyse des sentiments ?
L’analyse des sentiments, aussi appelée “opinion mining” ou “sentiment analysis” en anglais, est une technologie issue du traitement automatique du langage naturel (TAL) et de l’intelligence artificielle. Son principe est d’analyser des données textuelles ou vocales pour en extraire les opinions et les émotions exprimées.
Concrètement, un logiciel d’analyse des sentiments va être capable de déterminer si un commentaire ou une conversation est de tonalité positive, négative ou neutre. Pour cela, il s’appuie sur des algorithmes d’apprentissage automatique qui ont été entraînés à reconnaître le sens des mots et des expressions dans leur contexte.
Au-delà de la polarité, les outils les plus avancés peuvent aussi évaluer l’intensité et la nuance des émotions véhiculées :
- satisfaction,
- frustration,
- colère,
- enthousiasme, etc.
Pourquoi analyser les sentiments pendant les appels téléphoniques ?
Dans un centre d’appels, la voix est le principal vecteur de communication avec les clients. Chaque conversation téléphonique est une mine d’informations sur leur état émotionnel, leurs perceptions et leurs attentes. Mais comment exploiter efficacement ces données qualitatives à grande échelle ?
C’est là que l’analyse des sentiments entre en jeu. En appliquant cette technologie d’intelligence artificielle aux appels, on peut automatiser la compréhension des émotions exprimées par les clients. On obtient ainsi des insights précieux pour améliorer l’expérience, et cela de manière beaucoup plus rapide et exhaustive que par des écoutes manuelles.
Comment fonctionne l’analyse des sentiments ?
Pour analyser les sentiments exprimés dans un texte ou une conversation orale, les algorithmes d’IA s’appuient sur différentes techniques de traitement automatique du langage :
- L’analyse lexicale : chaque mot est catégorisé selon sa nature (nom, verbe, adjectif…) et son sens (positif, négatif, neutre). Des dictionnaires de sentiments permettent d’attribuer un score à chaque terme.
- L’analyse syntaxique : les relations entre les mots sont prises en compte pour affiner la compréhension. Par exemple, une négation inversera la polarité (“pas satisfait” sera négatif).
- L’analyse sémantique : le sens des phrases et des expressions est interprété en fonction du contexte. Des modèles de langage pré-entraînés sur de vastes corpus permettent de saisir les nuances.
- L’analyse du discours : les liens logiques entre les phrases sont pris en compte pour avoir une vision globale de l’opinion. Des changements de ton peuvent être détectés.
En combinant ces différents niveaux d’analyse, les modèles d’IA sont capables de détecter avec une grande précision les sentiments et les émotions contenus dans les échanges avec les clients. Plus ils sont entraînés sur des données spécifiques au domaine, meilleurs sont les résultats.
Comment mettre en place l’analyse des sentiments ?
1- Choisir un outil performant et adapté
La première étape consiste à sélectionner une solution d’analyse des sentiments qui soit à la fois puissante, fiable et adaptée aux spécificités de votre activité de centre d’appels.
Chez Axialys, nous avons développé une solution d’Intelligence Artificielle spécialement conçue pour les centres d’appels. En plus de détecter les émotions et analyser les sentiments de vos conversations téléphoniques, IA by Axialys offre des fonctionnalités avancées telles que :
- La retranscription automatique des appels téléphoniques en temps réel,
- Le résumé des conversations avec les informations clés,
- L’ajout de tags automatiques pour catégoriser les appels.
Notre outil d’IA s’intègre de manière transparente à notre solution globale de téléphonie cloud pour les centres d’appels. Axialys est en effet une suite logicielle complète qui vous permet de centraliser l’ensemble de votre gestion de la relation client, en s’interfaçant nativement avec vos outils métiers comme votre CRM ou votre système de ticketing.
Spécialisée dans le canal vocal, notre solution permet à vos équipes de répondre aux appels directement depuis leur navigateur web, sans changer d’environnement. En plus de son offre IA, Axialys offre de nombreuses fonctionnalités avancées pour optimiser le traitement des interactions téléphoniques :
- Appels entrants illimités
- Remontée de fiche contact et horodatage des appels dans le CRM
- Enregistrement des conversations et retranscription automatique
- Qualification des appels avec des tags automatiques ou manuels
- Envoi de SMS aux clients et prospects
- Création de SVI interactifs de manière autonome et illimitée
2 – Paramétrer et entraîner le modèle
Une fois l’outil d’analyse des sentiments sélectionné, il faut le paramétrer pour l’adapter à votre contexte de centre d’appels. Cela inclut notamment :
- La définition des catégories d’émotions et de sentiments à détecter en priorité lors des appels. Chez Axialys, ces termes sont organisés sous formes de tags qui vous permettent de classer efficacement et d’analyser les interactions clients de manière exhaustive et pertinente.
- L’ajout de termes spécifiques à votre domaine d’activité ou à votre entreprise.
👉Voici un exemple concret de prompt pour le tag “’IA_SENTIMENT_URGENCE” :
Assigner le tag uniquement lorsque des indicateurs clairs et forts d’urgence sont présents.
Ces indicateurs comprennent des phrases répétées exprimant un besoin immédiat d’assistance, comme :
- “je ne peux pas attendre“,
- “c’est extrêmement urgent“,
- ou “j’ai besoin d’une solution tout de suite”.
Pour éviter les surclassifications, ce tag ne doit être attribué que lorsque de tels motifs d’urgence sont exprimés de manière intense ou à plusieurs reprises tout au long de la conversation, indiquant que le client ne peut absolument pas se permettre d’attendre pour une solution.
Cette phase de paramétrage est cruciale pour obtenir des résultats pertinents et exploitables. Les équipes d’Axialys sont disponibles pour accompagner personnellement chaque utilisateur et optimiser le processus de paramétrage.
3- Suivre les indicateurs et ajuster
Une fois l’analyse des sentiments activée au sein de votre service client, il est essentiel de suivre ses performances et son impact dans la durée. Des indicateurs clés doivent être mis en place pour mesurer par exemple :
- Le taux de détection des émotions sur les appels,
- La répartition des appels par tonalité dominante,
- L’évolution des motifs d’insatisfaction,
- La progression des scores de satisfaction client.
Les avantages et les limites de l’analyse des sentiments dans la téléphonie
Voici les quatre principaux avantages de l’analyse des sentiments pour votre centre d’appels :
- Une meilleure compréhension des clients et de leurs attentes grâce à une vision fine des besoins, des préférences et des irritants des clients ;
- Une amélioration de la qualité du service grâce à l’adaptation en temps réel : si un client exprime de la frustration, vous pouvez par exemple faire preuve de plus d’empathie ou proposer un geste commercial ;
- L’identification des problèmes récurrents et des axes d’amélioration : en priorisant des actions correctives à mener sur les produits, les services ou les processus du centre d’appels.
- Une augmentation de la satisfaction et de la fidélité des clients en délivrant une expérience personnalisée et en répondant précisément aux attentes exprimées lors des appels.
Mais si l’analyse des sentiments présente de nombreux avantages pour améliorer l’expérience client dans les centres d’appels, il convient aussi d’en souligner quelques limites et points de vigilance :
- Le risque d’erreurs d’interprétation : malgré les progrès de l’IA, la compréhension des subtilités du langage et du contexte lors d’un appel reste un défi. Des expressions ironiques, des sous-entendus ou des accents prononcés peuvent induire l’algorithme en erreur.
- Le besoin de données volumineuses et de qualité : pour être performants, les modèles d’analyse des sentiments doivent être entraînés sur un grand volume de données représentatives des appels et annotées.
- Les enjeux éthiques et de confidentialité : analyser les émotions des clients lors des appels téléphoniques soulève des questions sur le respect de leur vie privée et le consentement. Il faut être transparent sur l’utilisation de ces données et offrir des garanties sur leur protection.
