La transcription pour gagner en efficacité post-appel
Une fois l’appel terminé, un conseiller classique équipé d’un CRM standard, s’affaire à enregistrer la raison de l’appel, décrire les actions menées, définir les actions à faire ensuite et mettre à jour la fiche client et le CRM.
Réaliser toutes ces actions en moins d’une minute implique un traitement peu qualitatif, des informations oubliées et une satisfaction client moindre.
Grâce à l’intégration de la fonctionnalité de transcription d’appel de Diabolocom, l’agent bénéficie de l’intelligence artificielle pour transcrire en temps réel ou en post appel l’échange. Cette fonctionnalité de transcription réduit le temps perdu en documentation manuelle, ce qui lui permet de se consacrer à répondre au mieux aux besoins du client.
En plus d’améliorer les temps de traitement post-appel, la transcription permet de gagner en précision car elle reprend les mots exacts du client grâce à la reconnaissance vocale. Cette précision est cruciale pour mieux comprendre les demandes du client et proposer le suivi approprié.
Analyse de la satisfaction en cours d’appel et de son évolution
Un appel au service client n’est jamais un long fleuve tranquille. La satisfaction client, priorité absolue du conseiller, fluctue au fur et à mesure qu’il échange avec son interlocuteur. Sa finalité : transformer un client mécontent en un client satisfait au bout de quelques minutes.
L’intégration d’une solution d’intelligence artificielle en post-appel permet d’évaluer les fluctuations de cette satisfaction client à différents moments de la conversation pour mettre en place des actions préventives par exemple. En fin d’appel, non seulement chaque prise de parole du client est enregistrée avec son horodatage, mais la satisfaction associée à chaque intervention est également mesurée. Cette richesse de données permet aux entreprises d’adopter diverses approches analytiques, qu’il s’agisse d’une moyenne globale, d’une moyenne pondérée en privilégiant par exemple la fin de l’appel, ou encore d’une analyse comparative entre le début et la fin de la conversation.
Détection des sujets évoqués et veille
Dans le cadre du traitement post-appel, l’intelligence artificielle (IA) se révèle être un outil puissant pour identifier les thématiques abordées lors des échanges, grâce à sa capacité avancée de compréhension du langage naturel. Ces données génèrent un ensemble d’indicateurs pertinents qui révèlent les tendances et préférences manifestes des clients. Ces informations permettent alors de mieux saisir et anticiper les attentes et besoins des consommateurs, optimisant ainsi la stratégie de service client.
Détection de signaux faibles
En parallèle, l’IA joue un rôle crucial dans la détection de signaux faibles au cours des conversations téléphoniques. Ces signaux, souvent subtils et facilement négligés lors d’une analyse manuelle, sont des indices précieux reflétant les attentes ou les insatisfactions latentes des clients. Grâce à sa finesse d’analyse et à sa rapidité de traitement, l’intelligence artificielle est capable d’identifier ces nuances subtiles dans la communication, fournissant ainsi des insights profonds et pertinents sur l’expérience et le ressenti client.
Amélioration de la performance des agents en post-appel grâce à l’IA
- Préparation optimisée : L’IA, en fournissant des analyses détaillées des tendances des clients et en détectant les signaux faibles, prépare efficacement les agents avant chaque appel, renforçant ainsi leur confiance et leur efficacité lors des interactions.
- Formation personnalisée : Les informations générés par l’IA peuvent être utilisés pour développer des programmes de formation sur mesure. Ces programmes peuvent se concentrer sur les domaines où les agents ont besoin de s’améliorer, en se basant sur les défis et les tendances identifiés à partir des appels précédents.
- Support en temps réel : L’IA peut fournir un support en temps réel aux agents pendant les appels, en suggérant des réponses et des solutions basées sur les données analysées. Ce support instantané aide les agents à gérer des situations difficiles ou inattendues, améliorant ainsi leur performance et la satisfaction des clients.
- Meilleure allocation des ressources : Grâce à l’anticipation des besoins des clients et la compréhension des sujets qui seront probablement abordés, l’IA permet une meilleure allocation des ressources. Les agents experts dans des domaines spécifiques peuvent être assignés à des appels qui correspondent à leur domaine d’expertise, maximisant ainsi la probabilité de résoudre efficacement les problèmes des clients.
Génération de compte rendu d’appels
La génération de compte rendu d’appels grâce à l’intelligence artificielle transforme la manière dont les centres d’appels documentent et gèrent les informations tirées des interactions avec les clients.
Envoi d’Email automatique
Suite à un appel, un système basé sur l’IA peut générer et envoyer automatiquement un Email au client, sans intervention humaine. Cet Email peut contenir un résumé de la conversation, les points clés discutés et les éventuelles étapes à suivre. Les Emails générés automatiquement peuvent être personnalisés en fonction des spécificités de chaque client et de chaque interaction, ce qui permet de fournir une communication ciblée et pertinente. Les conseillers économisent un temps précieux puisqu’ils n’ont pas à rédiger manuellement ces Emails, leur permettant ainsi de se concentrer sur d’autres tâches importantes et d’autres appels, permettant ainsi la valorisation du conseiller et la hausse de son efficacité.
Récapitulatif des éléments majeurs évoqués
Les algorithmes d’IA avancés analysent la transcription de l’appel pour extraire et hiérarchiser les informations clés et les points principaux discutés lors de l’interaction. Ce récapitulatif sert de documentation concise et précise, facilitant la consultation rapide et la compréhension des aspects saillants de la conversation sans avoir à écouter ou lire l’intégralité de l’appel. Il fournit également une base structurée pour le suivi des appels, aidant les agents et les superviseurs à comprendre rapidement les besoins et les attentes des clients lors des interactions futures.
Détection des Next Best Actions (Actions suivantes optimales)
Des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) analysent les données extraites des appels pour prédire les meilleures actions à entreprendre pour maximiser la satisfaction du client et atteindre les objectifs de l’entreprise. Les agents reçoivent des recommandations sur les étapes à suivre après l’appel, basées sur l’analyse des interactions passées et des tendances observées, ce qui les guide vers des actions plus efficaces et des résultats positifs. La détection des Next Best Actions soutient la prise de décision en temps réel, permettant d’ajuster et d’optimiser les stratégies de service client de manière proactive et informée.
L’IA améliore significativement la productivité, la précision et l’efficacité des agents de centre d’appels dans le cadre du traitement post-appel. En outre, elle contribue à une expérience client plus cohérente et satisfaisante, renforçant ainsi les relations entre l’entreprise et sa clientèle. Pour en savoir plus sur notre solution IA, demandez une demo.
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