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.

Par Christine Reynaud
Chef de projet contenus numériques

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Demande de mise en relation concernant l'étude de cas Orienter les demandes clients
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Synapse est expert en Intelligence Artificielle appliquée au texte. Notre raison d'être est d'accompagner nos clients dans la transmission de leurs connaissances. En ce sens, Synapse intervient tout au niveau de 3 leviers : - Créer de la connaissance, à travers un outil d'aide à l'écriture qui permet d'écrire l'esprit libre : Cordial. - Structurer de la connaissance, à travers des outils d'analyse sémantique. - Partager de la connaissance, à travers un chatbot capable de se connecter à la documentation d'une entreprise et de générer automatiquement sa base de connaissances.
 
Semantiweb apporte un décodage marketing des contenus conversationnels spontanés des internautes. Cette expertise donne une valeur stratégique aux annonceurs, permet de créer une intimité clients, détecte les tendances de consommation et traduit les insights des marchés en les rendant opérationnels pour l’entreprise, la marque et le produit.
 
QWAM développe des solutions logicielles d'intelligence artificielle appliquée au traitement du langage naturel. Nos solutions combinent les approches sémantiques, big data, machine learning et deep learning. QWAM intervient pour répondre aux besoins d'exploitation avancée des données textuelles existantes au sein des entreprises et organisations ou bien disponibles sur le web.
 
Kairntech développe une plateforme d'IA visant à démocratiser et accélérer le développement d'applications basées sur le TAL au sein de l’entreprise. L’objectif est de pouvoir créer rapidement et sans programmation des robots permettant d’analyser automatiquement de grandes quantités de texte avec une très grande précision, faisant économiser du temps et des efforts. Nous aidons les professionnels de l’information et les analystes (auditeurs, analystes marketing, chercheurs scientifiques, enquêteurs…) à bâtir des applications pour gagner en efficacité tout en prenant de meilleures décisions.
 
L'APIL, association à but non lucratif, rassemble l'expertise des personnes et des industriels du traitement automatique des langues. Elle a pour ambition de promouvoir le traitement automatique des langues auprès des utilisateurs, qu'ils soient industriels ou grand public. Nous animons un réseau d'expertise en collaboration avec les acteurs spécialisés du domaine : forum JeunesTalents en collaboration avec l'ATALA, les rencontres entre membres industriels, ou l'accompagnement de projets collaboratifs innovants en partenariat international.

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