Comment le traitement du langage naturel (NLP) aide les centres d'appel à devenir plus intelligents

La technologie qui sous-tend les centres d’appel est en constante évolution, et en tant que consommateur, vous avez sans doute remarqué certains de ces changements. L’un des plus grands changements dans le secteur a été l’utilisation de plus en plus répandue des préposés aux appels. Ces automates, alimentés par des algorithmes utilisant le traitement du langage naturel (NLP), dirigent automatiquement les appels vers des opérateurs humains.

Ils contribuent à améliorer l’efficacité du lieu de travail et à réduire le coût du capital humain. Ils sont utilisés dans un large éventail de secteurs pour les appels entrants et sortants. Ce n’est pas la seule façon dont la PNL aide les centres d’appels à devenir plus intelligents.

Dans cet article, nous nous concentrerons sur la manière dont la PNL est utilisée par les centres d’appel pour accroître l’efficacité et améliorer le service à la clientèle. Avant d’aller trop loin dans l’article, définissons rapidement la PNL.

Qu’est-ce que le PNL ?

Le traitement du langage naturel ou PNL est une branche de l’intelligence artificielle. C’est un système qui apprend aux machines à lire, à comprendre, puis à réagir en utilisant des textes et des paroles dignes de l’homme. Il nous permet essentiellement de communiquer avec les ordinateurs.

Source : Clevertap

Les algorithmes de PNL tirent profit de la internet des choses (IOT) et alimentent nombre de nos applications quotidiennes. Voici quelques exemples de la façon dont vous avez probablement rencontré la PNL :

1. Les assistants personnels avec lesquels vous pouvez parler comme Siri et Alexa
2. Les correcteurs grammaticaux utilisés par des logiciels comme Microsoft Word
3. Des outils comme Google Translate qui vous permettent de traduire instantanément un texte dans d’autres langues
4. Filtres antispam qui détectent les spams dans votre boîte de réception
5. Fonction de saisie automatique utilisée par les moteurs de recherche comme Google

Vous avez donc maintenant une idée de ce qu’est la PNL et de certains des endroits où vous la rencontrez dans votre vie quotidienne. Dans la suite de cet article, nous allons examiner comment la PNL est utilisée dans les centres d’appel.

Comment les centres d’appel utilisent la PNL pour les préposés aux soins automobiles

Comme mentionné dans l’introduction, l’un des moyens les plus courants de contacter un centre d’appel est de passer par un standardiste automatique. Le standardiste automatique interprète les commandes vocales. Selon la façon dont le système de réceptionniste automatique est géré, deux choses se produiront à ce stade :

• L’appel est dirigé vers un assistant humain d’un service compétent
• Le préposé automatique fournit une réponse automatisée à la demande du client

Dans un premier temps, un assistant automatique peut classer et prioriser les appels en fonction de leur urgence. Cela se fera sur la base d’un ensemble de règles établies par le centre d’appel concernant la manière dont les appels doivent être acheminés.

Dans le second cas, les questions et réponses sur l’information

Le deuxième cas signifie que les préposés à l’entretien des véhicules sont programmés pour répondre aux questions fréquemment posées. Les banques utilisent souvent cette fonction pour leurs appels téléphoniques : les clients posent leurs questions et, en fonction de leur réponse, reçoivent un ensemble de réponses préenregistrées. Il s’agit d’un service à la clientèle en libre-service.

Les préposés à l’entretien des véhicules comme les chatbots peuvent sauver les entreprises jusqu’à 30 lorsqu’il s’agit de l’assistance à la clientèle. Ces représentants automatisés peuvent travailler 24 heures sur 24 et fournir aux clients un service 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, quand ils en ont besoin.

Les centres d’appel qui utilisent le PNL pour les préposés à l’automobile constatent une amélioration du niveau service clientèle.

Il en résulte :

• Amélioration de la satisfaction des clients – Les temps d’attente sont réduits et les taux de résolution sont largement améliorés. Grâce au libre-service interactif et à l’acheminement intelligent, les appelants sont dirigés vers les bons gestionnaires d’appels, le cas échéant.
• Augmentation de la productivité des agents – Les appels sont acheminés vers des gestionnaires d’appels qui peuvent fournir les meilleures solutions en fonction des problèmes spécifiques du client. Le temps des agents est également utilisé de manière plus efficace, en traitant les demandes auxquelles le libre-service ne peut pas répondre.
• Coûts d’exploitation réduits – Il est possible de s’adresser à un plus grand nombre de clients dans un délai plus court. Les machines peuvent diriger rapidement les appels vers le bon service. En attendant, les opérateurs peuvent concentrer leur temps et leurs efforts là où ils sont le plus utiles.

Soutien aux agents

La PNL n’est pas seulement un outil utile pour les clients, mais elle apporte aussi aux agents un soutien indispensable pendant leurs heures de travail. Les clients se précipitent souvent pour aller au fond de leur problème, Invoca a constaté que 53 % des répondants attendront jusqu’à 5 minutes d’attente avant d’abandonner. La rapidité est donc essentielle.

Source : Superoffice

Une fois que les clients ont fait part de leurs préoccupations, le logiciel de PNL est en mesure de fournir rapidement un ensemble de solutions. Cela réduit le temps que les agents auraient passé à chercher des réponses et permet d’offrir un service plus rapide et de meilleure qualité.

Comment les centres d’appels utilisent le PNL pour l’analyse des données des enregistrements d’appels

Pour créer une expérience plus personnalisée, la technologie de la PNL peut être utilisée pour l’analyse des données des relevés d’appels en relation avec les clients. La PNL permet d’organiser automatiquement un grand nombre d’appels téléphoniques et de données de messages texte.

En enregistrant et en conservant les données du service clientèle, le technicien peut même évaluer et analyser les émotions et les intentions d’un client. Il peut ensuite utiliser ces données qualitatives pour prévoir les tendances et l’insatisfaction potentielle du client. Cela permet aux agents du service clientèle de réduire considérablement le taux de plaintes des clients.

Comme cette évolution profite à la fois à l’entreprise et au client, la technologie de la PNL actualisée continue d’être très demandée.

Comment les centres d’appel utilisent la PNL pour l’analyse des sentiments

Bien sûr, les commentaires des clients sont des données précieuses pour le fonctionnement des centres d’appel. C’est ce qui permet aux entreprises de reconnaître si elles font les choses correctement. Et si ce n’est pas le cas, c’est la façon dont elles déterminent où elles ont le plus besoin d’améliorations.

Les entreprises avaient l’habitude de s’appuyer sur des groupes de discussion et des enquêtes post-appel pour évaluer l’efficacité de leur service à la clientèle. Dans un enquête récente95% ont déclaré que le manque de données sur les clients est le plus grand défi à relever pour la commercialisation de leurs produits.

La PNL peut désormais accéder aux commentaires des clients et les analyser à partir de différents canaux. C’est ce qu’on appelle l’analyse des sentiments.

L’analyse des sentiments est le processus qui consiste à analyser les émotions et les intentions d’un client, en les traduisant en données en temps réel. Et elle ne se déploie pas seulement pour détecter les sentiments dans les appels téléphoniques.

Non, cette technologie peut également être utile en ce qui concerne le retour d’information en ligne, linéaire ou autre. Par exemple, elle est capable de prendre des mots couramment utilisés comme « génial » ou « rapide » dans les formulaires de commentaires des clients et de les interpréter comme des émotions.

Les centres d’appel peuvent utiliser ces informations pour obtenir des informations précieuses sur les clients. Les compagnies aériennes ont utilisé ces informations pour connaître le sentiment des clients lorsqu’ils appellent le service clientèle afin d’améliorer la manière dont ils gèrent le service en vol, les équipements ou les retards.

L’analyse du sentiment peut également permettre aux entreprises d’étudier le taux de désabonnement des clients en analysant les expériences négatives auxquelles les clients sont confrontés lors des appels.

Ces tendances sont importantes parce qu’elles brossent un tableau plus personnel que les enquêtes après appel. Ce type de données peut aider l’entreprise à trouver des moyens plus spécifiques d’améliorer le service à la clientèle.

Le système est alors en mesure de déterminer les données, dans leur contexte, qu’elles soient positives ou non. Cela permet à un centre de contact du nuage de passer en revue leurs services sans avoir à passer au peigne fin des heures de commentaires des clients sur le réseau lui-même.

Source : Voixen

Comment les centres d’appel utilisent le PNL pour les applications de conversion de la parole en texte

Comme nous l’avons vu plus haut, l’une des applications les plus courantes de la PNL est la recherche vocale à l’aide d’appareils comme Alexa et Siri. Mais cette technologie s’est davantage développée ces dernières années.

Les centres d’appel peuvent désormais utiliser la PNL pour un certain nombre d’applications de conversion de la parole en texte.

Voici quelques exemples :

• Les clients peuvent accéder à leurs comptes en utilisant leur propre voix
• Les données en temps réel, comme les noms et les adresses, peuvent être collectées rapidement
• Les appels téléphoniques effectués dans différentes langues peuvent être automatiquement traduits
• Les documents peuvent être créés plus rapidement grâce à la dictée
• La sécurité peut être améliorée en réduisant le traitement des données des agents des centres d’appel

Conclusion

La PNL, comme toute forme d’intelligence artificielle, existe pour faciliter la vie de l’homme. Bien que sa technologie soit encore en développement constant, elle a déjà fait de grands progrès dans l’amélioration de la satisfaction globale des clients des centres d’appel.

Aujourd’hui, la PNL ne se contente pas de réacheminer les appels vers les agents. Elle propose désormais l’analyse des données, l’analyse des systèmes et même la reconnaissance vocale, tout en étant capable de communiquer avec les clients dans la langue qui leur convient le mieux.

De plus, les entreprises sont en mesure de réduire leurs coûts opérationnels sans compromettre la qualité du service. Et comme les entreprises sont constamment à la recherche de moyens de fournir plus de résultats à moindre coût, un système de PNL efficace garantit le succès des centres d’appel de la manière la plus efficace possible.

Sam O’Brien est le responsable principal de l’optimisation des sites web et de l’expérience utilisateur pour l’EMEA chez RingCentral, un fournisseur mondial de VOIP et de vidéoconférence. Il est passionné par l’innovation et aime explorer les moyens de collaborer davantage avec des équipes dispersées.