Qu’est-ce que l’analyse conversationnelle ?

Gartner prévoit que d’ici 2026, les déploiements d’IA conversationnelle au sein des centres de contact réduiront les coûts de main-d’œuvre des agents de 80 milliards de dollars.¹ Alors que l’engagement client vis-à-vis des organisations est de plus en plus souvent géré par de telles applications, ce domaine est devenu un élément essentiel de la gestion de la relation client (CRM).

Ce type d’analyse vise à comprendre le contenu, le contexte, l’intention, le sentiment et d’autres aspects pertinents des conversations. L’objectif est d’obtenir des informations exploitables pour améliorer l’expérience client, renforcer la qualité des services et aider les responsables à prendre des décisions métier plus éclairées.

Les principaux éléments de l’analyse conversationnelle sont les suivants :

• Traitement automatique du langage naturel (NLP) : le NLP est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui aide les ordinateurs à comprendre et à interpréter le langage humain. L’analyse conversationnelle s’appuie fortement sur les techniques de NLP pour extraire le sens et le contexte à partir d’entrées textuelles ou vocales.
   

• Analyse des sentiments : il s’agit de déterminer le sentiment du client ou le ton intégré dans la parole humaine. Cela permet aux entreprises d’évaluer la satisfaction des clients et d’identifier les problèmes ou les préoccupations potentiels.
   

• Reconnaissance des intentions : la reconnaissance de l’intention consiste à comprendre le but ou l’objectif qui sous-tend la requête ou la demande d’un client. Il permet aux entreprises de fournir des réponses pertinentes et d’améliorer l’efficacité des interactions conversationnelles.
   

• Analyse du parcours client : l’analyse conversationnelle peut être utilisée pour analyser les interactions avec les clients sur plusieurs points de contact et obtenir des informations sur leur parcours avec l’entreprise.
   

• Suivi des performances : les entreprises peuvent utiliser des logiciels d’analyse conversationnelle pour suivre les performances de leurs interfaces conversationnelles, p. ex. des tableaux de bord en libre-service équipés de chatbots. Cela inclut la mesure des indicateurs de performance clés tels que les temps de réponse et les taux de résolution et l’identification des domaines à améliorer.
   

• Extraction des sujets : l’analyse conversationnelle permet d’identifier les principaux sujets des conversations. Cela aide les entreprises à se concentrer sur les problèmes les plus pertinents et à identifier les tendances ou les modèles dans les demandes des clients.
   

• Personnalisation et recommandations : en analysant les conversations, les entreprises peuvent personnaliser les réponses et les recommandations en fonction du comportement et des préférences des clients.

L’analyse conversationnelle permet aux entreprises de mieux comprendre les besoins des clients, d’optimiser les interactions et de prendre des décisions fondées sur les données afin d’améliorer l’expérience client et l’efficacité opérationnelle. Voici comment elle fonctionne.

Le processus commence par la collecte de données conversationnelles. Cela peut impliquer de multiples sources de données, notamment des journaux de discussions, des enregistrements d’appels, des interactions par e-mail, des messages sur les réseaux sociaux et des interactions avec des assistants vocaux. Une fois les données client collectées (une transcription est nécessaire pour les données vocales), elles font l’objet d’un pré-traitement pour nettoyer et normaliser le texte, en éliminant le bruit et les informations non pertinentes. Cette étape implique des tâches telles que la tokenisation (fractionner le texte en mots ou en phrases), tout écrire en minuscule et la suppression des mots vides (mots courants tels que « et », « le », etc.).

Des techniques NLP sont ensuite appliquées pour comprendre le contenu et le sens des conversations. Les algorithmes NLP analysent le texte prétraité pour identifier les entités, les sentiments, les intentions, les contextes et d’autres caractéristiques linguistiques.

Une fois que les algorithmes NLP et de machine learning ont traité les données, les plateformes d’analyse génèrent des informations et des indicateurs. Les entreprises peuvent obtenir des informations sur les préférences, les sentiments, les problèmes courants et les tendances des clients. Ces informations sont rapportées avec des outils de visualisation pour présenter les informations client de manière claire et intuitive, ce qui aide les utilisateurs à interpréter et à agir sur les informations. À mesure que de nouvelles données sont collectées, le système peut mettre à jour ses modèles pour fournir des réponses plus précises et personnalisées au fil du temps.

L’analyse conversationnelle trouve des applications dans de nombreux secteurs. Voici quelques cas d’utilisation :

L’analyse conversationnelle peut être utilisée pour analyser les interactions des clients avec des chatbots, des assistants virtuels ou des agents de centres d’appel. Il aide les entreprises à identifier les problèmes courants des clients, à surveiller les performances des agents et à améliorer les temps de réponse pour fournir un meilleur service client.

En analysant les commentaires des clients provenant de différents canaux de conversation, tels que les appels téléphoniques vers un centre de contact ou les interactions avec un chatbot, les entreprises peuvent obtenir des informations sur les préférences des clients, les points problématiques et le sentiment général envers les produits ou services.

L’analyse conversationnelle peut aider à comprendre les demandes des clients lors des interactions commerciales. Elle aide les entreprises à identifier les opportunités potentielles de vente incitative ou croisée et à optimiser les messages marketing en fonction des réponses des clients.

L’analyse des conversations avec les clients permet de créer des expériences personnalisées basées sur leurs préférences et leur comportement. Elle aide également à cartographier les parcours des clients pour améliorer l’engagement et la fidélisation.

Dans les institutions financières, l’analyse conversationnelle peut aider à détecter les activités suspectes ou les comportements frauduleux au cours des interactions avec les clients, ce qui renforce les mesures de sécurité.

Les outils d’analyse conversationnelle peuvent être utilisés pour surveiller la conformité aux réglementations et aux politiques internes pendant les interactions avec les clients afin de garantir le respect des normes du secteur.

L’analyse conversationnelle, bien que puissante et prometteuse, s’accompagne également de plusieurs défis à relever pour une mise en œuvre et une utilisation efficaces. Voici quelques-uns des principaux défis liés à l’analyse conversationnelle :

• Ambiguïté et variabilité du langage naturel : le langage naturel est intrinsèquement ambigu et peut considérablement varier d’un individu à l’autre. Les conversations peuvent impliquer de l’argot, du langage courant ou une grammaire non standard, ce qui complique la capacité pour les algorithmes NLP à interpréter avec précision l’intention et le sentiment.
   

• Sensibilité au contexte : la compréhension du contexte est essentielle pour obtenir des réponses pertinentes dans les conversations. Toutefois, la saisie et le maintien du contexte tout au long d’une conversation peuvent s’avérer complexes, en particulier dans le cas d’interactions à plusieurs tours.
   

• Qualité des données et bruit : les données conversationnelles peuvent être bruitées et contenir des erreurs, des fautes d’orthographe ou des informations incomplètes. Des données de mauvaise qualité peuvent affecter l’exactitude des modèles NLP et déboucher sur des informations erronées.
• Biais des données d’entraînement : les modèles NLP sont entraînés sur des données historiques, qui peuvent contenir des biais présents dans les interactions passées. Les données d’entraînement biaisées peuvent conduire à des réponses biaisées, ce qui peut causer des dommages ou renforcer les stéréotypes.

• Évolutivité et performances : la gestion d’un volume important de conversations en temps réel nécessite une infrastructure évolutive et performante. La vitesse de traitement des algorithmes NLP peut constituer un défi pour maintenir des interfaces conversationnelles réactives.
   

• Prise en charge multilingue : la prise en charge de plusieurs langues dans les analyses vocales introduit des complexités supplémentaires, car des langues différentes ont leurs propres caractéristiques linguistiques et structures syntaxiques.
   

• Confidentialité et protection des données : l’analyse conversationnelle consiste à étudier les interactions sensibles avec les clients. Il est essentiel de respecter la confidentialité des données et les réglementations en matière de protection des données, mais trouver le bon équilibre entre réponse personnalisée et protection des informations clients peut s’avérer difficile.
   

• Apprentissage et adaptation en continu : les systèmes d’analyse conversationnelle doivent s’adapter et s’améliorer en permanence en fonction des nouvelles données et de l’évolution du comportement des utilisateurs. Assurer une intégration transparente des nouvelles données et des mises à jour dans les modèles est un défi permanent.
   

• Confiance et acceptation des utilisateurs : les clients qui interagissent avec les applications de chatbot peuvent s’inquiéter de la confidentialité, de la sécurité des données ou de l’exactitude des réponses. Renforcer la confiance et l’acceptation des utilisateurs est essentiel au succès des initiatives d’IA conversationnelle.

Relever ces défis nécessite des recherches continues, des progrès dans les technologies NLP et IA, et une approche réfléchie de la collecte de données, de l’entraînement des modèles et de la conception des systèmes. En surmontant ces obstacles, les organisations pourront tirer parti des nombreux avantages des solutions d’analyse conversationnelle.