Voix & Data : L’art d’exploiter les données vocales

Les datas de la voix, une mine précieuse d’informations pour améliorer l’expérience client

Les données vocales désignent toutes les informations utiles que l’on peut extraire des échanges téléphoniques avec ses prospects et ses clients. L’activité d’un centre de contacts ou d’un service client génère une quantité très importante de données vocales utiles pour améliorer le service client et l’expérience client.

Parler de données vocales, c’est considérer les conversations téléphoniques avec vos prospects et clients comme des sources d’informations et d’enseignements – qu’il s’agisse des appels sortants ou des appels entrants.

L’importance des données vocales réside dans leur capacité à révéler directement les attentes et les besoins des clients, sans le filtre des interactions écrites ou digitales. Chaque appel téléphonique est une occasion de saisir non seulement le contenu explicite de la demande du client mais aussi les subtilités émotionnelles et contextuelles qui l’accompagnent. Cette richesse d’information permet une compréhension plus fine et une réponse plus adaptée aux besoins réels des clients.

Une meilleure compréhension des besoins, des attentes, des challenges, des douleurs, des frictions clients permet en retour d’identifier des zones d’amélioration de l’expérience client.

Les données vocales permettent aussi d’anticiper les besoins des clients, en identifiant par exemple des questions récurrentes, des demandes fréquentes, des motifs de contact réguliers.

Le véritable défi pour les entreprises est de capter, d’analyser et d’exploiter ces données vocales pour en extraire des insights actionnables.

Les défis associés à l’analyse des données vocales

La personnalisation du dialogue repose sur une connaissance de ses prospects et clients. C’est une règle bien connue qui s’applique aussi bien au marketing qu’à la force de vente et au service client. La connaissance client est la condition de possibilité de la personnalisation.

La connaissance client est le produit de l’analyse de données variées, notamment :

• Les données socio-démographiques : âge, sexe, localisation géographique…
• Les donnés transactionnelles, c’est-à-dire l’historique des transactions du client, les produits achetés, les montants dépensés…
• Les données issues des interactions avec le service client.
• Les données de navigation web, par exemple les pages visitées par le client.
• Les données de campagnes, qui permettent de suivre l’engagement du client avec les emails, les publicités, les promotions.
• Les données issues des enquêtes de satisfaction.

Toutes ces données peuvent être agrégées pour fournir une vision 360 du prospect et du client, permettant derrière une personnalisation des actions de marketing-ventes, des échanges du service client…

Comme nous le rappelions en introduction, les données vocales ont longtemps été négligées et sous-exploitées. Encore aujourd’hui, beaucoup d’entreprises passent à côté d’une partie importante des informations issues des conversations téléphoniques.

Pour une raison simple : extraire et analyser les données issues des canaux vocaux soulève plusieurs défis. Les conversations vocales ne se prêtent pas facilement à une analyse structurée sans un traitement avancé basé sur des systèmes avancés de reconnaissance et de traitement du langage naturel (TLN).

Les principaux défis à relever sont :

• La variabilité de la parole : La parole humaine varie grandement d’une personne à l’autre en raison des accents, des dialectes, du débit de parole ou de l’état émotionnel. Cette variabilité représente un défi pour les systèmes de reconnaissance vocale qui doivent comprendre et transcrire avec précision une large gamme d’inputs vocaux.
• Le contexte et la sémantique : Comprendre le contexte dans lequel certains mots ou phrases sont utilisés est déterminant dans l’interprétation correcte des données vocales. Les nuances de langue, les expressions idiomatiques et le langage spécifique à un secteur peuvent compliquer l’analyse et nécessitent des modèles de traitement du langage naturel (NLP) sophistiqués.
• Le bruit de fond et la qualité de l’enregistrement : Les appels téléphoniques sont souvent affectés par le bruit de fond ou par une qualité de son médiocre entravant la reconnaissance vocale et l’analyse. La technologie doit être capable de filtrer ces perturbations pour capter clairement la voix de l’interlocuteur.
• L’intégration des données : La fusion des data de la voix avec d’autres sources d’informations, comme par exemple les données issues des canaux numériques ou des bases CRM, représente un défi en termes de compatibilité et de gestion des données. Cela nécessite des solutions technologiques capables de consolider et d’analyser des données hétérogènes pour obtenir une vision complète du client.
• Le respect de la vie privée et la conformité réglementaire : L’enregistrement et l’analyse des conversations téléphoniques doivent se faire dans le respect des lois sur la protection des données personnelles. Les entreprises doivent s’assurer que leurs pratiques en matière de données vocales respectent les réglementations en vigueur, ce qui ajoute une couche de complexité à leur exploitation.

La bonne nouvelle est que les progrès technologiques permettent aujourd’hui de résoudre en grande partie ces défis qui ont longtemps empêché l’exploitation des données issues des conversations téléphoniques.

L’analyse des data de la voix à l’heure des technologies de traitement de langage naturel

L’avènement des technologies de traitement du langage naturel (NLP) a révolutionné la capacité des entreprises à exploiter les données vocales. Ces progrès technologiques rendent possible ce qu’il était difficile de faire par le passé : transformer des conversations téléphoniques en données analysables et exploitables.

Voici les principaux cas d’usage des technologies de traitement du langage naturel pour l’analyse des datas issues de la voix :

• Transcription (Speech to Text) : La transcription automatique des appels est le fondement de l’analyse des données vocales. Grâce au NLP et à la reconnaissance vocale avancée, les systèmes peuvent maintenant convertir la parole en texte avec une précision élevée, même dans des conditions loin d’être idéales. Cela permet une analyse quantitative et qualitative des conversations et rend les données enfin accessibles pour des analyses plus approfondies.
• Analyse de sentiments : Les outils de NLP peuvent évaluer le ton et l’émotion qui se cachent derrière les mots. L’analyse de sentiments aide les entreprises à comprendre non seulement ce que les clients disent mais aussi comment ils se sentent.

• Extraction d’informations clés : Les technologies de NLP peuvent identifier et extraire automatiquement des informations importantes à partir de conversations, comme par exemple les noms de produits ou les problèmes spécifiques mentionnés. Cette capacité permet en aval un triage plus efficace des appels et une meilleure allocation des ressources.
• Catégorisation automatique des appels : En analysant le contenu des conversations, les systèmes de NLP peuvent classer les appels en catégories prédéfinies permettant ensuite d’organiser et de prioriser les réponses. A la clé, une meilleure efficacité opérationnelle : les appels sont dirigés vers les agents ou les départements les plus appropriés.
• Synthèses de conversations avec l’IA : L’intelligence artificielle peut générer des résumés des conversations, des synthèses permettant de capturer les points clés et d’identifier les prochaines actions. Cela permet de ne passer à côté d’aucunes informations clés et d’éviter les erreurs d’interprétation.

Ces applications des technologies d’analyse de la voix donnent un bon aperçu de ce qu’il est possible de faire aujourd’hui. Désormais, l’analyse des données vocales permet de transformer chaque interaction client en opportunités d’apprentissage et d’amélioration. Le logiciel de gestion des centres de contacts développé par Diabolocom met à votre disposition les fonctionnalités nécessaires à l’exploitation des données de la voix.

Quelques conseils pour exploiter les données vocales

Voici quelques conseils utiles si vous envisagez d’exploiter les données vocales issues des échanges téléphoniques avec vos prospects et clients :

Priorisez la qualité de l’enregistrement

La précision de l’analyse dépend étroitement de la qualité de l’enregistrement des échanges téléphoniques. Nous vous conseillons d’investir dans une solution de haute qualité. Cela garantira que les données vocales capturées sont claires et exploitables par les outils d’analyse. Opérateur télécom, Diabolocom propose des solutions professionnelles de téléphonie cloud répondant à cette exigence.

Investissez dans le bon logiciel

Vous devez sélectionner un logiciel de gestion des appels intégrant des technologies de traitement du langage naturel et d’intelligence artificielle. Notre logiciel Diabolocom vous permet de réaliser les applications présentées plus haut : transcriptions des appels et messages vocaux, génération de résumés d’appels, analyse du sentiment et détection des signes d’irritation chez le client, catégorisation des appels…

Formez vos équipes

L’efficacité de l’utilisation des données vocales dépend largement de la capacité des équipes à interpréter correctement les informations extraites. Nous vous conseillons d’organiser des formations régulières pour vos équipes afin qu’elles savent comment exploiter au mieux les données issues des conversations clients.

Respectez la confidentialité et la réglementation

Assurez-vous que toutes les pratiques d’enregistrement et d’analyse des données vocales respectent les lois locales et internationales en matière de confidentialité et de protection des données. En France et en Europe, c’est le règlement général sur la protection des données (RGPD) qui s’applique. Il oblige les entreprises à recueillir le consentement explicite des clients pour l’enregistrement de leurs voix et l’utilisation de leurs données.

Au-delà des données vocales : l’intégration avec d’autres types de données

Les données vocales deviennent une composante importante de la connaissance prospect et client. Un enjeu est de réussir à combiner ces données issues de la voix avec les autres données prospects et clients.

Les données vocales, bien qu’essentielles, ne fournissent qu’une partie de l’histoire. Pour obtenir une vue à 360 degrés du client, les agents doivent avoir accès à d’autres données, comme par exemple les historiques d’achat, les interactions sur les réseaux sociaux, l’engagement vis-à-vis des campagnes marketing, les données démographiques…

C’est la combinaison et la consolidation de toutes ces informations qui permet une personnalisation avancée des interactions et un service client plus pertinent.

La consolidation des données suppose de parvenir à intégrer l’ensemble des données. A cet égard, la plateforme de gestion du centre de contacts développée par Diabolocom propose de multiples intégrations, notamment avec les principales solutions CRM du marché : Salesforce, Microsoft Dynamics, Oracle, Zendesk. Nous mettons aussi à disposition une API permettant de connecter vos autres sources de données.

Conclusion

La data et la voix font bon ménage ! Les nouvelles technologies d’analyse de la voix renforcent la capacité des entreprises à enrichir la connaissance de leurs prospects et clients. Les systèmes de traitement du langage naturel et l’intelligence artificielle permettent de transformer le magma des conversations téléphoniques en informations structurées et exploitables par les agents du centre de contacts.

Une boucle se met ainsi en place : la voix du client est source de données – données qui peuvent ensuite être utilisées pour améliorer la voix des agents. La relation entre la voix et la data est réciproque. Diabolocom accompagne les organisations dans cette intégration avancée des données vocales au service d’une meilleure expérience client.