Relation client : quand l’intelligence artificielle analyse ce qui n’est pas dit

Pour aider ou convaincre, l’essentiel est d’entendre ce qui n’est pas dit

Par Jean Luc Marini, directeur du Lab IA de Axys Consultants

Quel est l’apport de l’IA pour analyser ce qui n’est pas dit ? C’est en partant de ce postulat que nous avons développé Smart Customer Care Insight.

Accompagner et améliorer l’expérience client au sein des centres de relation clients est une préoccupation constante des principaux opérateurs de ce secteur. Pour ce faire, de nombreux centre de relation clients analysent constamment l’ensemble des interactions entre les appelants et les téléconseillers. Mais le volume d’enregistrement est difficile à traiter rapidement et nécessite de nombreux opérateurs humains pour transcrire chaque enregistrement.

Pour pallier ce travail manuel, nous faisons appel à l’intelligence artificielle pour à la fois transcrire les appels, mais aussi pour en faire une synthèse automatique. Ce travail automatisé apporte de nombreux bénéfices. À la fois bien sûr sur le coût, mais surtout sur l’apprentissage issu de ces milliers d’heures d’enregistrements. Ces synthèses automatiques nous permettent en effet d’analyser finement les interactions et en extraire des enseignements utiles pour nourrir l’intelligence artificielle afin d’optimiser les relations entre clients et opérateurs.

Cette optimisation nous permet en effet d’analyser :

Le texte et la voix
La tonalité de la discussion : positive, négative, agressive. En un mot l’atmosphère générale de l’échange.
L’état d’esprit des locuteurs

Pour une entreprise de centre de relation clients (CRC), tenter de modéliser ces meilleures pratiques est une sorte de Graal. Peut-on le faire ?

Modéliser les meilleures pratiques des téléconseillers

Ces informations une fois formalisées nous donnent de précieuses indications sur les attentes des clients. Pour ce faire, nous nous appuyons à la fois sur l’explicite, mais surtout l’implicite en étudiant les diverses émotions et leur évolution au gré de l’échange et des modalités d’expression du locuteur. Au final, nous tentons de comprendre l’état d’esprit du client quand il raccroche : est-il frustré ou satisfait. A-t-on répondu à ses attentes ou non ?

De la même façon, l’analyse porte aussi sur les répondants afin de déterminer les bonnes pratiques. Certains affichent de réelles performances dans le traitement des problématiques complexes et désamorcent des situations explosives en remettant l’appelant dans une trajectoire positive. Pour une entreprise de centre de relation clients (CRC), tenter de modéliser ces meilleures pratiques est une sorte de Graal. Peut-on le faire ?

Notre approche permet de développer des robots, chatbots et voicebots qui prennent en compte ces phénomènes d’escalade et passent le relais à des opérateurs humains pour amener une réponse concrète. Si cela est possible, il faut effectivement accompagner cet opérateur à décoder l’état d’esprit du locuteur afin de pouvoir répondre sereinement à des problématiques complexes. Cela demande une approche psychologique fine de l’interlocuteur que nous pouvons accompagner par l’analyse de son état d’esprit.

Cet apport de l’intelligence artificielle est d’autant plus nécessaire que les bots traiteront de plus en plus les demandes courantes, laissant aux humains les problèmes complexes (changement d’adresse de livraison, problème d’accès, etc.) et les doléances.

Se synchroniser avec son interlocuteur

Cela passe par exemple par l’identification des sous-modalités des représentations mentales : visuelle, auditive, ou kinesthésique. Selon les sous-modalités à l’œuvre, il est plus aisé d’accompagner l’opérateur. Nous savons que le phrasé d’un visuel est très rapide alors que celui d’un auditif sera plus lent et plus cadencé, qu’un kinesthésique aura besoin d’exemples, etc. Doté de ces informations remontées par le smart customer care insight, le téléconseiller pourra s’ajuster à son interlocuteur.

Pour autant, il ne faut pas éradiquer toute spontanéité, mais cette aide est un accompagnement vers une synchronisation avec le mode de communication de l’interlocuteur. Un moyen pour le téléconseiller de s’adapter à l’état d’esprit et mode de représentation de son appelant afin de mettre en place un canal de communication sans interférence. Cette démarche peut aussi pallier le défaut d’écoute parfois constaté.

Cet apport de l’intelligence artificielle est d’autant plus nécessaire que les bots traiteront de plus en plus les demandes courantes, laissant aux humains les problèmes complexes (changement d’adresse de livraison, problème d’accès, etc.) et les doléances. Autant de demandes où entendre ce qui n’est pas dit est essentiel.

Article initialement publié sur mydigitalweek