Il existe un challenge commun à de nombreux centres de relation client : mesurer efficacement la satisfaction de leurs clients.
Depuis de nombreuses années des méthodes servent à évaluer la qualité de service comme le questionnaire de satisfaction client, le client mystère, les bornes de sondage, les boîtes à idées et la mesure de Kpis connus comme le NPS (Net Promoter Score, la probabilité de recommander à un proche un produit ou une marque), le taux de réachat ou encore le CSAT (score de satisfaction par excellence, qui mesure la satisfaction globale).
La collecte de ces données se fait parfois au détriment d’une communication fluide, les clients arrivent à saturation face à ces techniques qui impliquent de passer du temps à répondre à des questionnaires qui ne tombent jamais au bon moment…
De leur côté les entreprises remarquent que les réponses ne sont pas toujours fiables, 1 client sur 10 partage son expérience. Peut-on alors considérer que les statistiques sont exhaustives et authentiques ?
Mais comment arriver à prendre une photographie fidèle de la réalité de la satisfaction client et l’exploiter efficacement ?
C’est encore la technologie de l’IA, grande tendance actuelle, qui à la réponse.
Actuellement, des solutions sont capables de produire des analyses émotionnelles en tenant compte de l’ensemble de vos interactions avec vos clients (vocales ou écrites). Ces analyses se font en temps réel et permettent de comprendre la perception des clients afin de réajuster et optimiser leur communication. Mais est-ce pertinent d’utiliser cette analyse dans tous types de centres d’appel?
A présent, nous allons découvrir la place de l’analyse des émotions dans votre stratégie de relation client et quels sont les intérêts et les limites pour un centre de contact de confier cette tâche à l’IA.
La place de l’émotion dans l’expérience client
L’émotion est omniprésente dans la relation avec une marque mais elle est encore peu comprise du grand public. Selon les circonstances, il n’est pas toujours facile de comprendre l’état d’esprit de notre interlocuteur même si celui-ci laisse échapper quelques indices (sourires, grimaces, temps de réponse, débit de parole etc.). En général l’émotion est une réaction à un élément déclencheur. Une discussion peut susciter diverses émotions et orienter l’échange de façon positive ou négative.
Exemple: Votre client souhaite connaître les délais de livraison d’un produit qui ne sera pas disponible avant 3 mois. Il est possible que cette information déclenche chez lui de la déception ou de l’impatience.
Pour mieux analyser l’émotion, elles sont répertoriées en deux grandes familles :
>Les émotions primaires sont au nombre de 4 : la joie, la tristesse, la peur et la colère. On accepte aussi parfois la surprise et le dégoût. Ces émotions sont dites primaires car elles sont présentes en nous depuis l’enfance, communes à tous sans distinction et elles peuvent facilement se lire sur un visage.
>Les émotions secondaires sont multiples : il peut s’agir du mépris, de la gratitude, de la fierté, de l’orgueil, la contrariété, le chagrin, la confiance etc. Elles viennent compléter et complexifier l’analyse des émotions.
Il est reconnu que les émotions désagréables (peur, colère, rage, ennui, appréhension etc.) sont plus nombreuses que les émotions agréables (joie, extase, admiration, sérénité etc.). Statistiquement, elles ont donc plus de chances d’intervenir lors d’une interaction avec un client. Notamment car elles servent à combler un besoin défini. C’est précisément l’analyse de ce besoin à combler qui peut faire avancer votre approche client. Si le déclenchement de certaines émotions ne peut être évité, il est possible d’arriver à mieux les identifier pour mieux les gérer.
Si la relation client est un enchaînement d’émotions, il vous est possible d’activer des leviers pour déclencher celles qui facilitent la prise de décision lors d’un achat ou compenser d’autres qui pourraient éloigner vos clients de votre marque.
La relation client se base donc sur une succession d’émotions qui ne sont rien d’autre que l’expérience client globale. Cette expérience est fondamentalement humaine et se cultive à chaque étape que vous placerez entre vous et votre client.
L’intérêt de confier l’analyse des émotions à l’IA
Les émotions sont les ressentis qui composent l’expérience client et qui sont également des informations précieuses utilisées pour mesurer la satisfaction client, la qualité des échanges et comment rendre la communication plus efficace. Si les émotions sont de l’ordre du subjectif, il est légitime de se demander comment “une machine” peut-elle efficacement analyser les émotions ?
Voici les 7 avantages qui font que l’IA a de l’avenir au sein des centres de contacts pour analyser les émotions et aider à améliorer les interactions :
>01 100% des conversations sont analysées. Toutes les conversations du centre de contact sont prises en compte peu importe le canal utilisé, les solutions d’IA font une veille sur les appels vocaux mais sur tous les échanges écrits également. La tendance de satisfaction n’est pas biaisée par une majorité de clients insatisfaits qui prennent nécessairement plus de temps à exprimer leur opinion que les clients satisfaits, mais sur l’ensemble de la base client.
>02 Une collecte de feedback plus qualitative. L’IA est capable d’analyser les écrits au même titre qu’une enquête de satisfaction classique mais permet grâce à de feedbacks vocaux, d’y associer le ton et l’émotion dans la voix. N’avez-vous jamais interprété un écrit de la mauvaise façon ? La façon dont nous interprétons un message lorsque nous le lisons n’est pas toujours fiable et ne reflète pas forcément le ton employé par son auteur.
>03 Une analyse en temps réel, une recherche d’informations rapide. Cela permet aux agents de comprendre plus rapidement les besoins et les émotions des clients, de vérifier leur bonne compréhension de la demande ou bien de détecter les signaux d’insatisfaction pour une meilleure résolution des problèmes et éviter qu’une situation tendue ne s’envenime. Les agents peuvent également demander une assistance en temps réel à leur superviseur qui peut prendre des décisions éclairées appuyées par les statistiques générées.
>04 Des agents encore plus performants. L’IA peut analyser les interactions passées entre les agents et les clients, en identifiant les points forts et les faiblesses de chaque agent. Cela peut aider à cibler la formation et le coaching pour améliorer les compétences en service client.
>05 Un centre d’appel avec des ressources optimisées. Les tâches répétitives que prend en charge l’IA, notamment avec la mise à disposition d’un bot, vont faciliter le travail des agents et leur dégager du temps. Le nombre d’appels entrant sera réduit et les clients témoigneront d’un meilleur accompagnement lors de la prise en charge de leur demande.
>06 Un CRM enrichit. L’IA va nourrir automatiquement votre CRM par les données collectées grâce aux interactions clients.
>07 Amélioration de la stratégie client globale. Mieux connaître ses clients c’est connaître leurs attentes et les points-clés qui stimulent leur satisfaction. Comment allez-vous générer de l’entrain durant votre prochain appel ? Cette richesse client accumulée va vous permettre de réaliser des ventes additionnelles et surtout de fidéliser vos clients.
Peut-on recommander l’analyse émotionnelle à tous types de centres de contact ?
En effet l’analyse émotionnelle vient apporter des informations précieuses au service client qui est dans une recherche perpétuelle d’amélioration. Néanmoins il est nécessaire de préciser que cette analyse est encore plus pertinente dans le cas de gros centres d’appels (par exemple 500 agents). Les gros centres de contacts gèrent un grand nombre d’interactions avec les clients chaque jour. Cela signifie qu’ils recueillent une quantité considérable de données vocales, textuelles et comportementales, ce qui constitue une base solide pour l’analyse émotionnelle. Plus le volume d’information est élevé, plus il est fiable.
De plus, la décision de procéder à cette analyse doit s’ancrer dans une stratégie globale d’amélioration de son activité de centre d’appel. Cela peut englober un investissement financier pour mettre en œuvre des solutions répondant aux besoins d’améliorations pointées par l’analyse émotionnelle (changement de stratégie ou d’organisation, recrutement etc.).
Certains centres de contacts se tournent plutôt vers des fonctionnalités de quality monitoring plus traditionnelles (contrôle de la qualité). Ce processus vise à s’assurer que les agents sont de bons ambassadeurs pour la marque et respectent les normes de service, fournissent des réponses précises, fassent preuve d’empathie envers les clients et offrent une expérience client cohérente et satisfaisante. Les superviseurs ou les évaluateurs écoutent ou examinent les interactions sur l’ensemble des canaux de communication et confrontent les données à des normes de qualité et des critères de performance spécifiques établie pour le service client. Après l’évaluation, les employés reçoivent des commentaires constructifs sur leurs performances. Le « Quality Monitoring » vise à identifier les forces et les faiblesses des employés afin de leur offrir une formation ou un coaching supplémentaire pour améliorer leurs compétences.
Si les données émotionnelles sont des richesses, l’IA est votre nouvelle arme pour aller à la conquête ou la reconquête de vos clients à travers une relation dictée par leurs émotions. Bien que subjective, la place de l’émotion est inévitable au sein d’une relation client composée de l’ensemble des ressentis issus des interactions avec l’entreprise.
Les nouvelles technologies permettent une analyse exhaustive et qualitative des émotions des clients permettant de réagir en temps réel et d’assurer de la bonne compréhension des demandes. Un centre de contact affinera sa stratégie client grâce à l’IA en se rapprochant davantage de sa clientèle. Néanmoins tous les contextes de centre d’appel ne sont pas pertinents pour passer à l’analyse émotionnelle. Ce sont surtout les plus gros centres de contacts franchissent le pas car ils ont le volume d’interactions nécessaires à une analyse exhaustive et les moyens de financement appropriés.
