analyse automatique langage ameliorer service client - Blog SFAM

L’intelligence artificielle est un allié de poids pour l’optimisation du service client. Un nombre croissant d’entreprises utilisent notamment le traitement du langage naturel pour améliorer la communication avec leurs clients. Cette analyse permet à des chatbots de répondre directement aux clients d’une manière fine et précise. Limitant ainsi l’intervention des conseillers humains aux situations les plus complexes.

« Le conseiller de demain est mi-homme, mi-bot : il est hybride et beaucoup plus rapide et performant ! » Cette phrase de Franz Fodéré, fondateur de Zaion, spécialiste français de l’amélioration du service client par l’IA, sonne comme de la science-fiction. Mais c’est pourtant la réalité d’une majorité de grandes entreprises. Les chatbots prennent en effet une importance croissante dans la communication des sociétés avec leurs clients.

Le traitement naturel du langage permet à un chatbot de comprendre un humain

Une technologie est au cœur du développement des chatbots : le traitement naturel du langage, ou NPL (« Natural Language Processing » en anglais). Ce dernier est une branche de l’IA qui apprend aux ordinateurs à lire et à comprendre en temps réel des textes rédigés ou des paroles prononcées par des humains lambda. Puis à y réagir et à y répondre. Y compris en prenant en compte l’émotion de celui qui écrit ou qui parle. L’ordinateur est ainsi capable de détecter une situation d’angoisse, d’urgence, de tension, et de moduler sa réponse en fonction.

Ce NLP va ainsi permettre à un chatbot d’apporter une réponse la plus précise et la plus juste possible à une demande. Ce chatbot intervient à deux stades de la relation client. D’abord sur les sites Internet, via la communication écrite. La plupart des marques se sont dotées de ces outils, qui permettent de traiter un maximum des demandes des clients.

Pour que les conseillers humains se concentrent sur leur cœur de métier

La seconde étape est moins généralisée, mais ses résultats sont impressionnants, au niveau d’un centre d’appel. Le principe est simple. Un robot sert de « standardiste », en devenant le premier interlocuteur des clients. Il peut alors répondre lui-même aux questions les plus simples – premier gain de temps et d’efficacité.

Il peut ensuite, surtout, hiérarchiser les appels et leur degré d’urgence. En fonction de ce niveau d’urgence et de la disponibilité des conseillers, il propose une durée d’attente ou un rappel. Version intelligente d’un serveur d’appel, ce callbot permet une classification beaucoup plus fine et précise des appels. Donc une meilleure réponse et, in fine, une meilleure satisfaction des clients.

Cela permet ainsi au conseiller humain de se concentrer sur les situations complexes. Ce qui est à la fois plus efficace et plus valorisant pour lui, libéré des réponses répétitives à des problèmes simples. « C’est là toute l’intelligence et l’efficience d’un binôme téléconseiller-callbot : le callbot ne remplacera jamais l’expertise ni des années d’apprentissage et d’expérience-terrain du téléconseiller. Il s’applique seulement à des cas d’usage bien définis, modélisables et très répétitifs. Désormais, le conseiller peut se focaliser sur les clients qui requièrent une attention particulière et un savoir-faire spécifique », conclut Franz Fodéré.

 

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