Comment établir une analyse de sentiment pour centre d'appel

Les clients sont une incroyable source d’informations pour votre entreprise. Qu’ils soient contents ou mécontents, leur ressenti en dit beaucoup sur votre marque, votre produit, votre service ou encore votre service client. Avec des millions d’appels enregistrés, les centres d’appel contiennent des informations précieuses sur vos clients. Mais l’investigation manuelle est longue et fastidieuse quand l’analyse de sentiment permet d’extraire des enregistrements des conversations des clients les informations dont vous avez besoin de manière efficace et rapide.

Au fait, qu’est-ce que l’analyse de sentiment dans un centre d’appel ?

L’analyse de sentiment est un outil automatique de classification de texte pour déduire le sentiment. Celui-ci peut être classé en trois catégories : positif, négatif, ou neutre. Il s’agit alors du sentiment dominant ou de la polarité du texte. L’analyse de sentiment peut aussi aller au-delà de la polarité et détecter des sentiments plus précis tels que la colère, le dégoût, la peur ou encore la surprise.

Les centres d’appel offrent de plus en plus d’outils natifs pour l’analyse de sentiment permettant d’analyser les conversations (vocales et par chat) entre le client et les agents. Ces outils peuvent être activés en quelques clics, configurés rapidement et ne requièrent pas de connaissance technique préalable. Par la suite, toutes les conversations sont analysées pour déduire le sentiment des interlocuteurs (agent et client dans un centre d’appel).

Comment fonctionne un outil d’analyse de sentiment ?

Un outil d’analyse de sentiment se base principalement sur l’analyse du contenu textuel. Dans un premier temps, les enregistrements d’appels sont convertis en conversation entre interlocuteurs. Cette étape est aussi appelée transcription. Les mots et les expressions clés sont ensuite extraits du texte pour chaque réplique. Via le « machine learning », un score individuel est attribué à chaque réplique. Enfin, un score général est attribué à la conversation qui est en général la moyenne des scores individuels. En résumé, les étapes sont les suivantes :

• Transcrire l’enregistrement vocal en texte de conversation entre agent et client
• Extraire les expressions et les mots clés
• Attribuer un score pour le sentiment à chaque réplique
• Agréger les scores pour faire ressortir un score pour la conversation

Pour pouvoir attribuer un score de sentiment dans la troisième étape, le système d’analyse des sentiments utilise un « dictionnaire de sentiments ». Il s’agit d’une très grande collection d’adjectifs (par exemple : bon, mauvais, merveilleux, horrible, content, triste) et de phrases (par exemple : j’aime, je n’aime pas, c’est top, cela ne me convient pas, c’est merveilleux, c’est horrible) qui ont été assignés à un score à la main. Ainsi, par exemple, les expressions qui contiennent « J’aime » seront classées comme « positives » alors que les messages contenant « je n’aime pas » seront classés comme « négatifs ».

En plus de l’analyse de sentiment, on peut aussi mesurer l’intensité sonore de la parole du client et de l’agent et utiliser cette information pour compléter l’analyse des sentiments. Par exemple, une intensité sonore importante accompagnée d’un sentiment négatif peut être un indice fort de mécontentement. Il faudra toutefois lire ou entendre cette partie de la conversation pour essayer de comprendre et résoudre le problème.

Comment mettre à profit cet outil dans un centre d’appel ?

Les avantages de l’analyse de sentiment dans un centre d’appel sont nombreux. Le premier est le gain de temps. En effet les managers gagnent en efficacité car ils n’ont plus besoin d’analyser le sentiment manuellement et d’écouter toutes les conversations. Un premier plan d’action peut être de repérer les conversations avec un niveau élevé de sentiments négatifs. Ensuite, on peut utiliser ces conversations pour mieux coacher les agents et leur donner de nouvelles directives. On peut aussi utiliser ces conversations pour offrir un service personnalisé au client et mieux répondre à son besoin. On peut aussi repérer les agents avec les plus haut niveaux d’émotions et de conversations positives pour les récompenser, les encourager et en faire des ambassadeurs. De plus, il peut être intéressant de visualiser les tendances et les corrélations du sentiment telles que :

• Les tendances du sentiment pour un agent, une équipe, un client
• Les tendances du sentiment en fonction d’un produit, d’un service, ou d’une campagne de marketing
• La corrélation entre le sentiment du client et la durée de l’appel, la durée de silence (non-talk time)

Et, de pouvoir prendre, sur la base de ces informations, des décisions pertinentes pour améliorer le sentiment du client et de l’agent.

Pour conclure, l’analyse de sentiment dans un centre d’appel apporte une valeur ajoutée sans précédent à la marque en l’aidant à obtenir des informations importantes sur ce qui rend le client content ou mécontent et à améliorer l’expérience client. Selon une étude récente, 84 % des entreprises qui ont cherché à améliorer leur expérience client ont vu leurs bénéfices augmenter. L’outil d’analyse qui était encore coûteux, complexe et difficile à mettre en œuvre il y a quelques années est aujourd’hui disponible à prix abordable et simple à implémenter. Alors profitez-en !