Transcription des appels : améliorez le service client et augmentez les ventes

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La transcription des appels ou Speech to text est une technologie qui permet, en temps réel, de convertir l’audio en texte. Applicable à tout domaine ou niveau, il trouve son utilité maximale dans les communications professionnelles en entreprise.

Dans les logiciels de communication entièrement cloud tels que les standards virtuels et logiciel centre d’appels, les transcriptions complètent d’autres fonctionnalités qui facilitent la gestion telles que les enregistrements d’appels. De même, il offre aux agents et aux superviseurs un moyen plus simple et plus rapide d’analyser les informations obtenues à partir des appels.

Lorsque nous examinons comment cela peut aider à la fois dans le processus de vente et dans le service client, la transcription des appels permet aux agents de revoir rapidement et avec précision le contenu de la conversation avec le client. Contrairement à ce qui se passe avec un enregistrement, la retranscription elle-même permet une lecture « diagonale » du contenu de la conversation, étant beaucoup plus chirurgicale lorsqu’il s’agit d’extraire ce que l’on cherchait de la conversation.

Quelles utilités spécifiques pouvons-nous extraire de la transcription des appels téléphoniques ?

Fin de la barrière de la langue : assister dans n’importe quel pays

La possibilité de transcrire les appels ne se limite pas à l’espagnol (ou à toute autre langue maternelle de l’entreprise), mais à de nombreuses autres langues. Nous parlons ici de deux utilités très spécifiques : d’une part, le cas de l’agent qui, en répondant à l’appel, pourra voir transcrit en temps réel dans la langue d’origine ce que dit l’appelant. Supposons que l’agent parle bien l’anglais mais qu’il se trouve face à une personne ayant un accent très particulier ; la possibilité de pouvoir compter sur le soutien de la transcription de l’appel pendant qu’il parle au client, générera une grande valeur pour la meilleure attention qui peut être offerte.

D’autre part, imaginons l’utilisateur qui ne parle pas la langue. Dans un modèle où le dialogue par la voix sera un peu plus lent, vous pourrez voir ce que dit le client transcrit (et traduit) et, à votre tour, vous pourrez parler dans sa langue et demander au système de faire la procédure inverse (synthèse vocale) et traduire pour le client.

Améliore l’efficacité du service client

La possibilité de pouvoir lire ce qui a été dit dans la conversation rend l’ensemble du processus de collecte d’informations et de consultation beaucoup plus rapide. Nous pouvons détecter les mots qui nous semblent essentiels ou qui nous semblent familiers dans la conversation et les récupérer facilement.

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Analyse de données

Grâce à la possibilité de détecter tout contenu de la conversation elle-même convertie en mots, cela ouvre un univers de possibilités d’analyse. Quelles questions nous posent-ils le plus souvent ? À quelle fréquence nous disent-ils des mots comme « problème », «incident» ou «retour»? Quel stade de vente les commerciaux sont-ils capables d’atteindre s’ils ne prononcent presque jamais le mot «euro» ?Mes conseillers clientèle offrent-ils la possibilité de faire une «enquête de satisfaction» ?

Non seulement pouvons-nous identifier les appels dans lesquels se produisent ces types de mots ou de phrases qui peuvent être essentiels à notre entreprise, mais nous pouvons également les mettre en contexte avec le reste. Il permettra d’extraire des kpis du type « Ce n’est que dans 0,1% de mes appels que le mot bad ou bad apparaît ».

Améliorer l’expérience utilisateur et résoudre les problèmes

La capacité d’être si réactif grâce à la transcription des appels et grâce à la possibilité d’analyser les données de manière beaucoup plus précise, nous permet d’obtenir une meilleure expérience utilisateur dans notre service client.

De même, la capacité de l’équipe à résoudre les problèmes augmente.

La transcription des appels téléphoniques nous permettra d’élever à la fois notre service client et nos processus de vente à un autre niveau.

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