Les 7 cas d’usage de l’analyse conversationnelle par l’IA générative dans le service client/commercial

Chaque jour, votre service client et/ou commercial, qu’il soit interne ou externalisé, échange avec des dizaines, des centaines, parfois des milliers de clients ou de prospects. Ces conversations génèrent un gisement massif d’informations. Mais vous n’en exploitez qu’une infime partie, dans le meilleur scénario.

Dans la plupart des cas, les entreprises se contentent d’écouter 1 à 3 % des appels et passent à côté des motifs d’insatisfaction, des signaux de churn, des bonnes pratiques à généraliser, etc. 

Aujourd’hui, les entreprises peuvent mettre fin à cette perte d’informations systémique grâce à l’analyse conversationnelle par l’IA. En analysant jusqu’à 100 % des appels, elles peuvent collecter, structurer et exploiter tout ce qui se dit entre l’agent et le client ou prospect.

Les bénéfices se déclinent sur toute la chaîne opérationnelle, et même au-delà : performance commerciale, qualité de service, fidélisation, conformité, productivité, formation, relation avec le donneur d’ordres (dans le cas d’un centre d’appels) et roadmap produit. 

Dans cet article, nous vous proposons 7 cas d’usage très concrets de l’analyse conversationnelle augmentée par l’IA.

Cas d’usage 1 : fiabiliser les motifs d’insatisfaction dans les appels entrants

Dans la majorité des centres de contacts, les agents disposent d’un système de tagging manuel pour catégoriser l’objet ou le motif de l’appel. Saisi en fin d’interaction, ce tag est la principale source de données utilisée par les cellules qualité ou produit pour identifier les irritants.

Ce système souffre toutefois de plusieurs limites opérationnelles qui peuvent biaiser les enseignements que l’on tire sur les motifs d’insatisfaction des clients, avec un impact direct sur la qualité des décisions : 

• Les agents ne gardent généralement que le principal motif d’appel (à choisir dans une liste déroulante), ce qui exclut tous les irritants secondaires présents dans la conversation.
• La nomenclature des motifs est souvent pensée pour favoriser la simplicité opérationnelle… au détriment de la précision (et donc de la granularité de l’analyse). Un « problème de livraison » peut aussi bien couvrir un retard, une erreur de transporteur, le non-respect d’un créneau, un problème dans l’outil de suivi de la livraison, etc. ;
• Le tag ne conserve aucune trace du verbatim client. Il ne renseigne pas sur la manière avec laquelle l’insatisfaction a été formulée ;
• Il n’y a pas de pondération ou d’analyse d’intensité. Un tag vaut « un point », quelle que soit la force ou la gravité du motif exprimé. On ne fait pas forcément la différence entre une remarque légère et une menace de résiliation. La dimension émotionnelle est perdue ;
• Même si le champ « motif d’appel » est obligatoire, certains agents peuvent contourner la contrainte avec un choix par défaut, l’utilisation d’une catégorie fourre-tout, etc.

L’analyse conversationnelle par l’IA peut analyser jusqu’à 100 % des appels et catégoriser automatiquement les motifs d’insatisfaction exprimés dans chaque conversation. Vous aboutissez ainsi à une cartographie représentative et fidèle à la réalité du terrain, fondée sur des faits observables.

Cas d'usage 2 : identifier les meilleures pratiques commerciales pour les généraliser

L'identification des bonnes pratiques commerciales repose généralement sur l'écoute manuelle d'un échantillon réduit d'appels des top performers. 

Cette approche limite l'analyse à quelques interactions par agent et par mois, sans garantie que les appels sélectionnés soient représentatifs de leurs méthodes habituelles. L’identification des techniques à généraliser sur le reste de l’équipe reste subjective et dépend de l'interprétation du manager.

L'analyse conversationnelle par l’IA permet d'examiner jusqu’à 100 % des appels qui génèrent les meilleurs résultats commerciaux (par taux de conversion, CA généré, panier moyen…) pour identifier automatiquement les facteurs clés de succès.

L’analyse peut être segmentée selon le type d'interaction, prospection, relance et closing, pour identifier ce qui fonctionne à chaque niveau : 

• les formulations qui déclenchent une décision positive ;
• les meilleures réponses aux objections les plus fréquentes (prix, délai, réassurance, etc.) ;
• les enchaînements qui précèdent systématiquement la conversion ;
• des éléments non-verbaux comme le ton et le débit.

Ces éléments peuvent ensuite être croisés par segment, par équipe ou par partenaire (dans le cas de centres de contacts externalisés) pour identifier les écarts de posture ou de discours et généraliser les meilleures pratiques.

Cas d’usage 3 : en centre d’appels, doper le quality monitoring et le valoriser auprès des donneurs d’ordre

Dans un modèle d’outsourcing, le Quality Monitoring est évidemment un outil pour piloter les équipes en interne, mais c’est aussi avantage concurrentiel décisif pour le centre d’appels dans les appels d’offres.

Lorsqu’il est augmenté à l’IA, le Quality Monitoring devient un multiplicateur de performance à tous les niveaux, de bout en bout : 

• meilleure qualité de service (car les écarts sont identifiés en continu et corrigés rapidement) ;
• meilleure capacité de pilotage (par agent, par canal, par campagne) ;
• meilleure traçabilité (grilles complètes, verbatims, extraits audio, suivi dans le temps) ;
• meilleure rentabilité opérationnelle (moins de temps passé à écouter, scorer, consolider) ;
• meilleure relation avec le donneur d’ordres (car les discussions sont objectivées par la Data). 

Les centres d’appels qui fonctionnent encore à l’ancienne (échantillon de 1 à 3 % d’appels écoutés manuellement, notation subjective, reporting manuel ou semi-automatique) n’ont aucune chance s’ils sont mis en concurrence avec un prestataire qui mobilise l’IA. Ce dernier pourra en effet compter sur des fonctionnalités qui changent tout : 

• Scoring automatique des appels selon ses propres grilles d’évaluation (écoute active, reformulation, conformité, posture commerciale…), avec commentaires IA à chaque critère ;
• Grilles personnalisables par type d’appel, de client ou d’objectif, avec pondérations ajustées aux enjeux métier (compliance vs. conversion par exemple) ;
• Analyse à grande échelle avec vue d’ensemble sur tous les appels et filtres multicritères (score, durée, statut CRM, motif, canal, agent, etc.) ;
• Traçabilité complète avec export des grilles, timeline synchronisée et accès aux extraits audio pertinents ;
• Tableaux de bord temps réel pour suivre la progression des agents, comparer les équipes ou les sites et objectiver les résultats par rapport aux engagements contractuels.

Cas d’usage 4 : pour les donneurs d’ordres, renforcer le pilotage du Call Center externalisé

Les entreprises peuvent exiger, dans leurs appels d’offres, que les candidats disposent d’un Quality Monitoring basé sur l’analyse automatisée des appels.

Avec un tel dispositif, le donneur d’ordres ne dépend plus d’un reporting déclaratif, potentiellement opaque et fondé sur l’écoute d’à peine 1 à 3 % des appels. Il accède à des données fiables, structurées, exploitables et alignées sur les objectifs contractuels : qualité de discours, respect des délais, taux de transformation, conformité, tonalité de la relation, etc.

Ce niveau de transparence permet :

• d’évaluer objectivement la performance du prestataire, campagne par campagne ;
• de booster le ROI du coaching et de la formation, qui deviennent ciblés ; 
• de réduire les tensions en comité de pilotage, car les échanges sont portés par des données ; 
• de mieux comparer plusieurs prestataires (ou le prestataire vs. l’équipe interne) sur une base homogène.

Cas d’usage 5 : accélérer la montée en compétences des agents (y compris en onboarding)

Avec l’analyse conversationnelle par l’IA, les formateurs disposent d’une bibliothèque de ressources immédiatement exploitables pour enrichir le coaching et les parcours de formation. Ils peuvent sélectionner en continu, parmi des milliers d’appels :

• Ceux qui aboutissent au meilleur taux de conversion, au plus gros panier moyen ou à une résolution au premier contact ;
• Ceux qui génèrent le plus grand taux d’insatisfaction (cf. cas d’usage #1).

Les extraits sont triés, contextualisés (segment, canal, motif…) et prêts à être intégrés dans une session de coaching ou un module d’onboarding. À cela s’ajoute la possibilité de suivre la qualité des appels par agent et dans le temps, pour :

• détecter les profils qui plafonnent ou régressent ;
• mesurer l’effet d’une action de formation (avant/après).

Cas d’usage 6 : organiser l’intégralité des verbatims clients pour guider l’évolution produit

Chaque jour, les clients formulent des besoins, des critiques ou des incompréhensions dans leurs échanges avec vos équipes. Mais ces données sont disséminées dans des milliers d'appels. Elles sont peu ou pas structurées.

L’analyse conversationnelle par l’IA vous permet d’exploiter ce gisement pour alimenter votre roadmap produit à partir des retours de vos clients. Vos arbitrages ne dépendent plus de l’intuition. Ils se basent sur le terrain.

L’IA vous permet donc de changer d’échelle (en exploitant jusqu’à 100 % des feedbacks) et de mieux prioriser les évolutions de votre produit sur la base des sujets qui remontent le plus souvent et/ou qui génèrent le plus d’insatisfaction.

Cas d’usage 7 : assurer la conformité des appels (à la loi et aux standards de l’entreprise)

Dans les secteurs réglementés (banque, assurance, énergie, santé…), certaines informations doivent obligatoirement être délivrées à l’oral par les conseillers : vérification d’identité, mentions contractuelles, information sur le droit de rétractation, consentement explicite, etc. Mais faute d’analyse à grande échelle, les manquements restent parfois invisibles jusqu’au contrôle ou à la réclamation.

L’analyse conversationnelle par l’IA permet d’automatiser le contrôle qualité pour : 

• détecter les oublis, comme l’absence de vérification d’identité avant consultation de dossier ;
• repérer les écarts aux scripts obligatoires dans les ventes réglementées ou les processus sensibles ;
• alerter dès qu’un agent multiplie les manquements ;
• fournir des extraits audio et des transcriptions horodatées en cas de réclamation ou de contrôle.

Les grilles de conformité sont personnalisables selon le secteur, les types d’appels ou les obligations légales applicables.

Feedae : l’analyse conversationnelle par l’IA dès aujourd’hui

Feedae analyse jusqu’à 100 % de vos appels avec votre propre grille d’évaluation. Chaque interaction est retranscrite, scorée, catégorisée et exploitable dans les cas d’usage que nous venons de développer. 

Concrètement, Feedae vous permet : 

• d’explorer chaque conversation avec Feedy, son moteur de recherche conversationnel ;
• de coacher plus vite grâce à des extraits audio contextualisés autour des meilleures pratiques et des écarts constatés ;
• de suivre la progression de vos agents et équipes pour mesurer l’impact de la formation et du coaching ; 
• de piloter les décisions produit, qualité et marketing à partir de la voix du client.

Développée en France et 100 % conforme au RGPD, Feedae est déjà utilisée par des entreprises françaises et européennes pour structurer, fiabiliser et exploiter la donnée conversationnelle à grande échelle.