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Comment l'IA appliqué au langage améliore-t-il l'expérience client ?

Comment l'IA appliqué au langage améliore-t-il l'expérience client ?

Candice Lemaire

Consultante Avant-Vente & Business Development

Le langage naturel est une technologie qui émerge de plus en plus dans nos vies sans qu'on le remarque. Vous l'avez probablement croisé sous la forme d'un Voicebot ou d'un assistant virtuel sur un site web. Le traitement du langage naturel (NLP) a de nombreuses utilisations dans une multitude de secteurs d'activité.

Né du mélange entre le Deep Learning et le Fundamental meaning, le langage naturel (LN) a su faire ses preuves en permettant d'effectuer des conversations de manière naturelle entre humains et bots. Grâce à l'Intelligence Artificielle, les machines sont désormais capables de comprendre le langage humain.

  • Le Deep Learning est une dérivation du Machine Learning mélangé à l'intelligence artificielle. Le Machine Learning est un long processus au cours duquel l'entreprise doit travailler sur un ensemble de données exhaustives. 
  • Le Fundamental Meaning est un traitement moins sophistiqué qui décompose chaque conversation mot par mot et les analyse séparément. y. 

 

Sachant cela, vous vous demandez sans doute :

Comment est-ce que cela fonctionne au juste ?

Le langage naturel fonctionne grâce au TTS (Text To Speech) et à l'analyse sémantique. La machine note tout ce qu'elle entend et l'analyse ensuite, comme elle le ferait pour un texte. Les systèmes d'analyse sémantique permettent aux machines de détecter les émotions et d'extraire des informations précieuses de données non structurées. Cette technologie permet d'atteindre une précision de même niveau que celle des humains lorsqu'il s'agit de comprendre une conversation.
 

Quelles sont les différentes utilisations du langage naturel ?

  • Routage dans les systèmes de Serveur Vocal Interactif (SVI) : Avec le LN, les clients peuvent exprimer directement avec leurs propres mots la raison pour laquelle ils ont appelé afin d'être dirigés vers le bon agent ou service. Ils n'ont pas besoin d'écouter toutes les options pour trouver celle qui les intéresse, ou de se rendre compte que l'option recherchée n'existe pas. En quelques mots, le LN vous permet de router vos clients avec précision grâce aux systèmes SVI.
  • Comprendre les commentaires des clients : Les textes sont considérés comme des données non structurées et sont compliqués à organiser ainsi qu'à comprendre. C'est pourquoi la plupart des commentaires des clients ne sont pas traités correctement, même si leur valeur est significative. Grâce au langage naturel, vous êtes en mesure de comprendre la tendance observée autour de vos produits et de savoir quelles améliorations vous devez ou pouvez apporter.
  • Chatbots/ Voicebots en tout genre : Le chat en temps réel est un canal numérique émergeant dont l'efficacité est prouvée et qui est populaire, notamment auprès des millennials. Mais ce canal a un coût car il s'agit d'un support en temps réel et les clients s'attendent à ce qu'il soit disponible à tout moment. Grâce au LN, vous disposez d'un bot qui parle et comprend aussi bien qu'un humain, voire mieux parfois.
  • Aider les agents avec des propositions de réponses : Le LN peut être utilisé pour aider les agents dans leur choix de réponses en leur proposant 2 ou 3 réponses préétablies. Ce système peut aussi être proposé au client pour éviter toute incertitude des deux côtés. De plus, l'utilisation de l'automatisation pour les requêtes simples peut réduire la charge de travail de votre agent chargé du support client, qui pourra ainsi traiter uniquement les tickets les plus importants. En définitive, vous répondez à un plus grand nombre de tickets.
  • Analyser les données : Comme vous l'avez probablement compris maintenant, le langage naturel possède également la capacité d'analyser des données qualitatives. Cette aptitude ne doit pas seulement être utilisée pour les commentaires des clients, mais doit également être utilisée pour la gestion et l'enregistrement des plaintes. Le LN peut définir les tendances et tirer la sonnette d'alarme avant que le problème ne gagne en importance.
  • Analyse des sentiments et de la satisfaction : permet de déterminer l'émotion sous-jacente cachée dans un message. Les sentiments sont compliqués à exploiter car l'être humain ne perçoit pas toujours le bon sentiment sans biaiser. Le LN vous indique quelle émotion se distingue le plus. Cela vous permet d'adapter votre discours sur le marché.

 

Quels sont les avantages du Langage Naturel pour votre entreprise ?

Le LN vous permet d'améliorer vos relations avec vos clients. En effet, grâce au LN, vos clients seront directement dirigés vers l'agent le plus pertinent en fonction de ses compétences. Ainsi, vous gagnerez du temps et les clients n'auront plus à écouter les options suivantes pour être dirigés vers la prochaine étape de votre SVI.

De plus, votre taux de satisfaction augmentera car les clients n'auront pas à passer par toutes les étapes ennuyeuses d'un SVI. Mais surtout, ils n'auront jamais à recommencer parce qu'ils ont été distraits et n'ont pas compris l'option 2 de l'étape 3 ou parce qu'ils n'ont pas trouvé le bon mot clé lors de leur première ou deuxième tentative. Imaginez le temps que vous pourriez gagner en acheminant vos clients vers l'étape finale dès le début de leur parcours. Vos files d'attentes seront désengorgées. Imaginez ensuite la réaction du client face à une expérience aussi transparente et satisfaisante.

Alors ? Qu'attendez-vous pour mettre en œuvre cette technologie ?

La PNL accroît votre efficacité et vous aide à économiser de l'argent à long terme. Car moins les clients attendent une réponse, plus vous avez de temps pour le prochain.

Comment Worldline l'utilise pour sa propre solution WL Contact ?

 WL Contact utilise le langage naturel oral comme écrit. 

La première utilisation est pour le routage dans le système SVI de WL Contact. Dans un premier temps, les clients expriment leur demande, puis le système lance une qualification. Et si nécessaire, le système de LN procède à une phase de levée d'ambiguïté. Enfin, il envoie au SVI une indication sur la qualification de la compétence requise. Grâce à ce processus, le client sera directement dirigé vers un agent qualifié, capable de résoudre l'interaction dès le premier contact.  Aujourd'hui, cette option est surtout utilisée dans le secteur bancaire. Ne voulez-vous pas être le premier dans votre domaine à l'appliquer dans votre centre de contact ?

Permettez à vos clients d'abandonner le SVI classique et gagnez du temps en les laissant exprimer oralement la raison de leur appel au lieu de les faire passer par un processus long et éventuellement ennuyeux. 

De la même manière, nous permettons aux clients d'utiliser la reconnaissance des mots-clés. Pour l'utiliser, les clients doivent dire à haute voix les mots-clés au lieu d'appuyer sur le numéro requis sur leur téléphone. 

De plus, WL Contact vous permet d'optimiser votre chatbot (ou Voicebot si vous en avez un). Le LN qualifiera les intentions et/ou les demandes de vos clients, puis acheminera l'interaction vers le bon agent en fonction des compétences requises. Toutefois, si la demande est simple, le bot peut la traiter grâce à un module de self-care. Pour ce faire, le langage naturel se sert de votre base de données, comme votre FAQ ou une conversation précédente, pour répondre au client sans le diriger vers l'un de vos agents. 

Ecoutez notre témoignage client expliquant un exemple concret de réussite

Cette vidéo explique comment le langage naturel, qui fait partie de la solution WL Contact, a amélioré l'accès aux services et la satisfaction des clients. 
 

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