Quels bénéfices d’une relation client boostée par l’analyse sémantique ?

Qu'est-ce que l'analyse sémantique et comment fonctionne-t-elle ? 

L’analyse sémantique vs analyse syntaxique

L’analyse sémantique est une technique qui permet d’analyser le « sens » d’un texte. Le mot « sens » est important car l’analyse sémantique ne va pas analyser la structure grammaticale, comme le ferait la technique d’analyse syntaxique mais plutôt l’intention sous-jacente d’une phrase. Cette intention peut aussi se caractériser par un ressenti ou une émotion. 

Nous pourrions dire que l’analyse syntaxique s’intéresse à la « forme » d’une phrase quand l’analyse sémantique s’intéresse au « fond », c’est-à-dire au message. 

Vous pensez alors qu’il est impossible pour la machine de déceler toutes les subtilités du langage humain ? Détrompez-vous ! Même s’il est encore impossible pour la machine d’interpréter le sarcasme par exemple, d’importants progrès ont été effectués dans ce domaine ces dernières années.  À tel point que vous utilisez déjà quotidiennement cette technologie (Natural Language Processing ou NLP) au travers de vos solutions de traduction ou de traitement de texte préférées.  

Source : 8 Business Examples of Sentiment Analysis in Action (repustate.com)

Traduction : c'est frustrant quand l'équipe de support continue à dire, "j'ai mis à jour manuellement votre campagne, cela se reflétera dans quelques heures" sans succès ! Dites simplement que cela prendra 24 à 48 heures, afin que l'on puisse planifier en conséquence.

Dans cet exemple, un processus automatique détecte de manière asynchrone les messages en fonction de certains mots clés sur des fils de discussion des réseaux sociaux. L’analyse sémantique intervient alors pour extraire le sujet et mesurer le sentiment général. Après cette étape, l’entreprise dispose d’informations clés pour adapter son traitement et ses stratégies de relation client dans le but de satisfaire ses objectifs – réputation, résolution, satisfaction client par exemple. 

Quel intérêt pour votre relation client ?  

L’utilisation de l’analyse sémantique dans votre relation client et dans votre centre de contact présente de nombreux avantages à court et long terme d’autant plus si vous gérez l’ensemble des canaux. Citons un exemple d’amélioration de la relation client et un exemple d’amélioration de la relation collaborateur :  

• Améliorer votre support client en détectant les opportunités de self-service. 
  L’analyse sémantique permet d'extraire des informations précieuses de données non structurées et constitue un avantage pour le déploiement d'une stratégie de self-service. Le but du self-service est de traiter certaines demandes des clients de manière autonome et en temps réel afin de décharger les conseillers qui réorientent leur temps sur des demandes à plus forte valeur ajoutée.  L’analyse de la récurrence de certaines questions va faciliter la mise en place et l’utilisation de chatbots et de FAQ dynamiques, efficaces et pertinents pour les clients. 
  Une autre application est de détecter les courriels qui ont la même demande et de créer et proposer des réponses types automatiquement, pour un impact favorable sur le délai de réponse.  

• Adapter les formations des conseillers  
  Lorsque vous pouvez décomposer l'interaction textuelle par sujet et par problème, les performances de vos agents deviennent assez évidentes. Vous pouvez rapidement et facilement identifier les problèmes et les domaines à améliorer, puis créer une formation et un encadrement pour ces questions spécifiques. Cela signifie que vous pouvez concentrer vos efforts sur certains thèmes.  

Quels impacts sur les performances du centre d'appels ? 

L’adéquation entre les demandes et les ressources disponibles est une question centrale pour tous les managers de centres de contacts. Avec un objectif  : minimiser les coûts (nombre d’agent en attente, temps de traitement, taux de transfert…) tout en maximisant la satisfaction client (net promoter score, taux d’attrition…).  

Vous l’aurez compris, c’est donc par ces indicateurs stratégiques que nous pouvons établir la performance d’un centre de contact et c’est également grâce à ces indicateurs que nous pouvons mesurer les améliorations. Dans cette optique, quel impact de l’analyse sémantique sur ces indicateurs clés ? Revue de quelques indicateurs majeurs des centres de relation clients :

• Diminuer le taux de transfert 

Grâce à une meilleure préqualification, les demandes entrantes (comme les courriels par exemple) seront redirigées vers les points de résolution les plus qualifiés à un instant T diminuant ainsi les transfert entre plusieurs personnes / services dont les champs de compétences sont parfois très cloisonnés. 

• Améliorer le taux de résolution au premier contact (FCR) :

Mon centre de contact est-il performant ? C’est sans doute en regardant à travers le prisme de cet indicateur que vous pourrez le dire. En effet la mise en place d’une solution d’analyse sémantique adaptée à votre activité devrait mécaniquement améliorer cet indicateur. Selon nos sources internes,  en moyenne 30% des interactions clients nécessitent une escalade ou un rappel ultérieur vers le client dans les centres de contact (tous secteurs confondus) non équipés d’analyse sémantique. Et vous, connaissez-vous votre FCR ? 

• Comprendre le taux d’attrition  

Utilisée dans de nombreux domaines d’activité, l’attrition désigne la perte de client sur une période donnée. L’analyse sémantique ne va pas traiter directement l’attrition mais va plutôt aider l’entreprise à identifier et à comprendre les raisons qui ont motivé les départs au travers des dernières interactions que les anciens clients ont eu avec l’entreprise en question. 

• Augmenter la Satisfaction du client (NPS) :   

La valeur ajoutée de la mise en place de l’analyse sémantique est multiple.

Dans un premier temps, cet outil sert à disposer d’une granularité de l’information sur votre activité plus fine grâce à la compréhension du sens des verbatims. Mieux cerner les attentes et demandes des consommateurs grâce aux nuages de mots mais aussi grâce à l’analyse des émotions permet d’identifier les points d’amélioration de manière plus précise.   

Dans un second temps, la mise en œuvre de plan d’actions correctives est ainsi facilitée par l’analyse sémantique, est plus facilement mesurable et se traduit alors par une meilleure satisfaction de vos clients.  

Prêts pour la mise en œuvre ?

Si vous êtes convaincu par ces technologies pour améliorer votre relation client, vous allez vite devoir faire un choix parmi les nombreux acteurs sur le domaine. Comment choisir celui qui vous accompagnera le mieux ? En prenant en compte l’expertise et les projets similaires réalisés car les contraintes peuvent être nombreuses.  

En voici quelques-unes : 

1. a.La qualité des données est très importante dans la mise en place de ces projets car plus la qualité des données est bonne, plus les utilisateurs auront confiance dans les résultats qu’ils produisent. 

1. b.L’annotation préalable des verbatims par les équipes métiers ayant une connaissance pointue du business est cruciale 

1. c.Il existe également de nombreuses contraintes réglementaires sur l’anonymisation des données (CNIL et RGPD) 

Vous souhaitez découvrir comment Worldline a implémenté ces technologies chez La Banque Postale : retrouvez ici le témoignage.  

Vous voulez en savoir plus sur la méthodologie Worldline autour de l’analyse sémantique, contactez-nous dès à présent.

L’analyse sémantique en pratique : découvrez notre solution Trusted Interactions