Analyse du sentiment dans les appels grâce à l’IA

Amelie-latourelle

Latourelle, Amélie

Publié : mercredi, Juil 03
Analyse des sentiment

Avez-vous déjà souhaité pouvoir lire dans les pensées de vos clients lors d’un appel ? Savoir exactement ce qu’ils ressentent et ajuster votre approche en temps réel ? Grace à IA chez Fonvirtual, ce n’est plus un rêve. L’analyse du sentiment d’appel est un outil puissant qui peut transformer la façon dont vous interagissez avec vos clients. Chez Fonvirtual, nous sommes à la pointe de cette technologie, vous aidant à mieux comprendre vos clients et à améliorer leur expérience. Analyse du sentiment dans les appels grâce à l’IA est une avancée passionnante qui offre des perspectives plus profondes sur les émotions des clients lors des interactions. Dans cet article, vous découvrirez comment fonctionne cette nouvelle technologie et comment en tirer le meilleur parti.

Qu’est-ce que l’analyse des sentiments ?

L’analyse des sentiments, également connue sous le nom d’opinion mining, est le processus d’identification et de catégorisation des opinions exprimées dans un texte (ou dans la transcription d’une conversation, dans le cas d’un appel) afin de déterminer si l’attitude de l’interlocuteur envers un sujet particulier est positif, négatif ou neutre. Cette analyse est représentée par des émoticônes sur le panneau d’appel, afin que l’agent et le superviseur puissent identifier en temps réel l’attitude de l’agent et du client lors des conversations.

Bien qu’elles semblent similaires, il existe en réalité des différences importantes entre l’analyse des sentiments et l’analyse des attitudes. Les deux cherchent à comprendre les aspects émotionnels d’une interaction ; Cependant, l’analyse des sentiments se limite à identifier les émotions de base dans le texte, tandis que l’analyse des attitudes offre une vision plus complète en incorporant des éléments de communication non verbaux et contextuels.

Comment fonctionne l’analyse des sentiments ? 

Il analyse des sentiments Il utilise des algorithmes d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel pour analyser le langage utilisé dans une conversation et extraire des informations émotionnelles. 

Transcription de l’appel :

  • Tout d’abord, l’appel téléphonique est converti en texte grâce à la technologie de reconnaissance vocale (ASR – Automatic Speech Recognition).

Traitement du langage naturel (NLP) :

  • Le texte transcrit est analysé à l’aide d’algorithmes de traitement du langage naturel pour identifier les mots et les phrases qui indiquent des émotions.

Classification des sentiments :

  • Des modèles ou des techniques d’apprentissage automatique basés sur des dictionnaires contenant des mots chargés d’émotion sont appliqués.
  • Ces modèles classent le sentiment du texte comme positif, négatif ou neutre en fonction des mots et du contexte.

Avantages de l’analyse des sentiments sur les appels

Expérience client améliorée

L’analyse des sentiments offre un outil précieux pour améliorer l’expérience client en fournissant une évaluation rapide du ton émotionnel global lors des interactions. Cette approche permet :

  • Évaluation basée sur le contexte : les agents reçoivent des commentaires sur la perception globale du client en temps réel, sur la base de l’analyse du texte de la conversation téléphonique.
  • Guidage d’interaction : il permet aux agents d’ajuster plus facilement leur approche et leur ton de réponse en fonction des signaux émotionnels détectés.
  • Adaptation des stratégies : permet aux entreprises d’adapter leurs stratégies pour optimiser les interactions, en répondant de manière plus sensible et efficace aux besoins exprimés.

Formation d’agent personnalisé

L’analyse des sentiments vous permet de filtrer les appels qui ont reçu une évaluation positive de la part de l’agent, ce qui peut être utilisé pour former et former de nouveaux agents. Il s’agit de leur montrer comment gérer des situations difficiles et comment réaliser des ventes efficaces. En utilisant stratégiquement l’analyse des sentiments, l’entreprise s’assure qu’elle est prête à offrir un service client exceptionnel basé sur des exemples réels et des résultats positifs des interactions précédentes.

Surveillance

L’analyse des sentiments dans la gestion des performances des agents permet aux superviseurs d’évaluer les interactions avec les clients afin d’identifier les niveaux de performance les plus élevés et les plus bas. Cela leur donne un aperçu des problèmes spécifiques du service client et facilite le développement de stratégies d’amélioration personnalisées. De plus, il permet la mise en œuvre de programmes de reconnaissance et de récompense destinés aux agents les plus performants, basés sur des évaluations objectives de la satisfaction client.

Intégration avec le logiciel du centre d’appels et axes d’amélioration

L’intégration de l’intelligence artificielle à votre logiciel d’analyse des sentiments fournit des données précieuses sur la perception émotionnelle des clients. Cela inclut l’identification de modèles de sentiments positifs, négatifs ou neutres dans les interactions. Par exemple, vous pouvez analyser s’il y a des moments spécifiques de la journée où les clients affichent principalement des avis négatifs, ou si certains produits génèrent davantage d’avis positifs. Ces données aident à prendre des décisions éclairées pour optimiser continuellement l’expérience client.

Identification proactive des clients insatisfaits

L’outil permet aux superviseurs d’identifier rapidement les clients insatisfaits lors de l’appel et de résoudre leurs problèmes de manière proactive. Il est ainsi plus facile de résoudre les problèmes avant qu’ils ne deviennent de graves problèmes. Par exemple, si un client appelle pour se plaindre d’un produit défectueux, l’analyse des sentiments détecte la charge émotionnelle négative, alertant l’agent pour qu’il traite l’appel avec plus d’empathie et propose des solutions rapides, comme un remplacement ou un remboursement immédiat. De plus, le superviseur peut participer à l’appel et interrompre la conversation, donnant à l’agent des instructions sur la façon d’agir. Tout cela est possible grâce aux visages qui changent de couleur en temps réel, ce qui permet d’identifier si le traitement de l’agent s’améliore ou se détériore et si l’utilisateur est plus ou moins satisfait.

Dans Fonvirtuel, nous sommes là pour vous aider à mettre en œuvre cette technologie et à transformer la façon dont vous interagissez avec les clients. Prêt à commencer? 

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