Orienter les demandes clients
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Le besoin
La relation client multicanale : comment équilibrer le service entre coût et opportunités ?
La relation client : une exigence de réactivité
La multiplicité des canaux de vente et de communication avec les clients (points de vente, mail, téléphone, réseaux sociaux, site Internet) est une opportunité de nourrir la connaissance client, de promouvoir la marque et de dynamiser les ventes. Toutefois, elle génère également une sollicitation considérable des ressources de l'entreprise auxquelles il faut répondre par des outils adaptés.
La satisfaction client exige une très grande réactivité et un haut niveau de qualité des réponses apportées. L'encombrement des canaux de contact, avec des temps d'attente importants et des parcours fastidieux par des serveurs vocaux, peuvent générer du mécontentement.
La masse de demandes à traiter est coûteuse en ressources pour mon entreprise. Si certaines demandes nécessitent un examen approfondi, la très grande masse est constituée de problématiques répétitives, mais sous une expression très diverse.
Est-il possible d'automatiser le traitement des demandes ? les orienter vers le bon service ? Comment nourrir un tableau de bord ?
Une opportunité inestimable pour la connaissance client
Au-delà du traitement unitaire des sollicitations en temps quasi-réel, il est également fondamental de pouvoir analyser massivement les demandes a posteriori, afin d'améliorer la qualité de notre service et celle de nos offres.
La masse des demandes et des données relatives à leur traitement est une source que j'aimerais exploiter davantage pour la connaissance client et l'orientation de la stratégie marketing et commerciale.
Puis-je attendre également ce service du traitement de la langue ?
La solution
Orienter la demande pour un traitement immédiat, analyser a posteriori : les apports du traitement de la langue
Analyse du langage et classification automatique
L'intelligence artificielle permet d'analyser le contenu des demandes clients, écrites ou orales avec les objectifs suivants :
- orienter les demandes des clients vers le bon service de traitement
- proposer des réponses adaptées
- analyser a posteriori les contacts pour améliorer la connaissance de l'expérience client
Orienter les demandes client
Chaque message est analysé afin de repérer la thématique de la demande (au travers de mots-clefs) mais aussi sa nature exacte (est-ce une question, une réclamation, ...). C'est ici qu'interviennent la syntaxe et la phraséologie.
La première étape, fondamentale, est de classer la demande client dans une typologie préétablie par l'entreprise en fonction du traitement à apporter.
L'analyse linguistique doit être suffisamment puissante pour reconnaître des catégories sous des expressions les plus variées, incluant souvent un langage familier, des fautes de prononciation, d'orthographe, de syntaxe ou de typographie, la reconnaissance d'émoticônes, l'analyse de sentiments, l'identification de tournures ironiques.
Souvent, le système prévoit de retourner un score de fiabilité estimée du classement opéré, permettant d'apporter un traitement différencié à des cas simples ou plus complexes.
Cette première qualification permet d'orienter rapidement la demande vers le bon gestionnaire, mais également de proposer à ce dernier des modèles de réponses qui lui faciliteront la tâche et assureront un discours normalisé, conforme à la politique du service client.
Génération de réponses ou rédaction assistée
Selon le canal de communication, le classement permet aussi d'apporter une réponse-type, éventuellement personnalisée par les données en possession de la plateforme : agent conversationnel, serveurs vocaux interactifs, courriers ou mails-types. Selon les cas, on peut donc intégrer une solution de génération de texte ou de génération de la parole.
Analyse a posteriori de l'expérience client
En complément, la catégorisation des messages est exploitée a posteriori de manière statistique pour produire des restitutions utiles à l'amélioration de la connaissance client, de la qualité, de l'offre de produits ou services :
- quels sont les motifs de contact les plus fréquents,
- quels sont les produits ou services qui génèrent le plus de demandes,
- comment la ventilation des demandes entre ces catégories évolue dans le temps,
- existe-t-il des phénomènes saisonniers, des pics corrélés à des phénomènes internes ou externes à l'entreprise,
- comment ces catégories se ventilent parmi les profils clients,
- quel est le nombre moyen d'interactions avant résolution du problème,
- quelles demandes génèrent le plus d'interactions, etc.
Points d'attention
Tant pour le traitement optimal des demandes que pour l'analyse a posteriori de l'expérience client, une part du succès des technologies linguistiques réside dans leur interfaçage optimal avec l'ensemble des systèmes impliqués dans la relation client, en particulier avec l'outil de CRM et, pour l'analyse a posteriori, avec la solution de BI.
La valeur apportée par une intégration réussie des technologies linguistiques est à rechercher très directement en termes de productivité du service client, de satisfaction client et d'amélioration de la qualité.
Le projet ODISAE, auquel l'APIL a collaboré dans le cadre d'un consortium français, visait, au-delà de l'analyse de courriels, à prendre en compte, l'ensemble des suites d'interactions avec l'utilisateur.