La voix est encore et toujours prépondérante dans les échanges entre les entreprises et les consommateurs. Selon la dernière étude LSA Akio, le téléphone reste un moyen privilégié de contacter une marque pour 53% des particuliers avant l’e-mail (38%). L’ensemble de ces interactions représentent une vraie mine d’or. Pourtant, elles restent encore sous-exploitées, alors que des technologies telles que le Speech Analytics existent.
Certes, la plupart des entreprises ont mis en place des solutions de feedback management pour analyser la voix du client. Or, avec un taux de retour moyen de 15% aux enquêtes et études, le résultat n’est ni représentatif ni exhaustif. Et pourtant, ce sont à partir de ces retours que les entreprises prennent leurs décisions, impactant ainsi 100% de leur base clients. Même constat pour les avis clients déposés sur le Web : ils présentent souvent un défaut d’authenticité et de représentativité.
Une analyse sémantique et émotionnelle
Pourquoi dans ce cas, ne pas exploiter la totalité des interactions téléphoniques ? Elles permettent d’avoir une visibilité totale sur la typologie des demandes, des requêtes, le ressenti ainsi que les motifs de satisfaction et d’insatisfaction des clients. D’autant que le Speech Analytics peut s’étendre à l’ensemble des canaux de contact dont dispose l’entreprise.
Bien évidemment, il convient d’avoir une solution et une méthode pour mener à bien un tel projet. Ce que permet une solution de Speech Analytics. Le conseiller et le client étant dans des postures naturelles, et ce dernier n’étant pas sollicité pour donner son avis, le dispositif n’est pas invasif et ne biaise pas la mesure.
Par ailleurs, la technologie de Speech Analytics permet de procéder à des analyses très poussées, à la fois sémantiques et émotionnelles, de chaque conversation. Ensuite, en combinant l'analyse des interactions (parole et texte) et l'analyse prédictive, les entreprises peuvent utiliser les données pour faire des prédictions plus puissantes des comportements clients.
Il existe deux approches du Speech Analytics :
- L’approche visionnaire : disruptive, elle consiste à analyser les interactions via l'IA pour transformer le management des opérations et créer des leviers de valeurs instantanés pour les clients, les agents et les consommateurs : écoute client et agent, arbre de décisions et marketing.
- L’approche pragmatique : le Speech Analytics est perçu comme un moyen d'innover en matière d'assurance qualité : écoute et mesure qualité, réduction des motifs d’appels et des appels répétés.
Optimiser de nombreux enjeux opérationnels
Contrairement à ce que l’on pourrait penser, le Speech Analytics n’est pas réservé aux data scientists. Il vise surtout à optimiser les enjeux opérationnels en matière de relation client, de politique commerciale et de stratégie marketing. En clair, il aide toute l’entreprise à mieux piloter ses activités :
- Pilotage du call center via l’identification des motifs de contact
- Amélioration des compétences des conseillers via l’automatisation du contrôle qualité
- Optimisation du cross-sell et up-sell
- Renforcement de la connaissance client et du mapping des parcours client
- Réduction des appels répétés, des transferts d’appels et du risque de churn
- Diminution des risques de fraudes et d’impayés
Un écart de satisfaction entre les entreprises utilisant ou non le Speech analytics
Parmi les bénéfices de l’analyse sémantique et émotionnelle des conversations à chaque étape du cycle de vie client, on observe : Une amélioration de la fidélisation (-37% de réclamations)
- Une transformation des taux de conversion (+50%)
- Une diminution des appels répétés (-10%)
- Une diminution des appels répétés (-10%)
- Une augmentation des scores d’Assurance Qualité (+25%)
Par ailleurs, selon une étude réalisée par Aberdeen Group, il existe un réel écart de satisfaction entre les entreprises qui utilisent ou non du Speech Analytics
Comment fonctionne concrètement un moteur d'analyse conversationnelle? A quoi ressemble une plateforme d'analyse des conversations et quel niveau de détail peut-on en attendre ? Quels bénéfices et ROI retirer du Speech Analytics et en combien de temps ?
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