Le Quality Monitoring nouvelle génération : ce que change vraiment l’IA

Le Quality Monitoring dans le service client et commercial a toujours reposé sur un paradoxe : on pilote des performances à grande échelle avec un volume d’écoutes très réduit, souvent inférieur à 2 % des appels, au mépris des règles statistiques les plus élémentaires.

Bien entendu, cette façon de faire était dictée par des contraintes opérationnelles évidentes… que l’IA permet aujourd’hui de contourner, avec des effets systémiques et en cascade. 

En passant à des échantillons plus représentatifs, voire à l’écoute de 100 % des appels sur les flux les plus sensibles, le Quality Monitoring peut enfin irriguer la prise de décision avec des informations fiables, fidèles à la réalité et immédiatement actionnables.

De l’échantillonnage à l’exhaustivité : l’IA implique un changement d’échelle qui réinvente le Quality Monitoring

Avec l’IA appliquée au Quality Monitoring, nous assistons à un changement d’échelle inédit dans l’histoire de la relation client et commerciale. 

Pour la première fois, les superviseurs, les responsables qualité/formation, les directeurs de plateau (côté centres d’appels), et les équipes marketing, vente, produit et CX (côté entreprise), pourront analyser jusqu’à 100 % des appels clients, avec une échelle et une granularité qui étaient impensables il y a encore deux ans et demi. 

Avant l’IA générative, le quality monitoring passait par l’écoute physique d’une poignée d’appels chaque mois (moins de 2 % en général), avec un échantillon anecdotique et (très) loin d’être représentatif de ce qui se passe réellement dans les interactions. 

Cette logique, dictée par des contraintes opérationnelles évidentes, limitait par définition la portée des évaluations, leur fréquence, leur fiabilité et leur utilité pour les professionnels du service client et commercial, mais aussi pour les équipes produit, la CX, etc.

En passant d’une logique d’échantillonnage bancal à l’exhaustivité, l’IA permet un saut quantitatif qui fiabilise les indicateurs et les enseignements tirés de la performance des équipes face client et prospect, avec des avantages en cascade sur toute la chaîne de valeur.

N’ayons pas peur des mots : c’est une révolution. Et pour une fois, le mot n’est pas galvaudé !

L’IA pour éliminer les biais statistiques du Quality Monitoring

Creusons techniquement (statistiquement) ce qui se passe lorsqu’un service client ou commercial passe de l’écoute de 1 à 3 % des appels mensuels à un échantillon plus fourni et véritablement représentatif, avec la possibilité d’écouter jusqu’à 100 % des appels sur les segments qui nécessitent un suivi plus minutieux (nouvelles recrues, flux sensibles, nouveau produit, etc.).

Dès que l’on sort de l’échantillon bancal pour aller vers la représentativité, voire l’exhaustivité, on travaille dans un cadre statistique solide avec un effet en cascade : plus grande fiabilité des indicateurs => des enseignements pertinents => des décisions rationnelles => de meilleures performances.

Voici un aperçu des problèmes statistiques et de leurs conséquences opérationnelles quand le Quality Monitoring est basé sur un échantillon non-représentatif.

Lorsqu’il se base sur un échantillon représentatif, voire sur l’écoute de 100 % des appels sur un segment sensible, le Quality Monitoring joue pleinement son rôle de levier de performance.

On pourra alors suivre la progression d’un agent dans le temps, comparer deux équipes à périmètre équivalent, objectiver l’effet d’une formation, etc.

L’analyse devient également beaucoup plus granulaire. L’augmentation de la taille de l’échantillon permet d’isoler les KPIs par motif d’appel, typologie de client, canal, jours, horaires, etc. Les plans d’action sont plus précis, plus ciblés, plus rapides à déployer et, surtout, plus efficaces, car basés sur des données qui reflètent la réalité du terrain.

Il serait impossible de lister tous les bénéfices business du Quality Monitoring augmenté par l’IA, tant les effets sont systémiques. Voici 5 exemples qui illustrent bien l’avant-après IA.

#1 Détection précoce des problèmes : réagir en heures plutôt qu'en semaines

Les incidents techniques, difficultés produit ou blocages dans le parcours client sont identifiés dès leurs premières occurrences.

Un problème qui nécessitait auparavant d'atteindre 10 – 15 % des appels pour être repéré est désormais signalé après seulement quelques cas similaires. Cette capacité de détection précoce réduit le temps d’intervention. 

Les responsables de plateau maîtrisent mieux les pics d’appels imprévus (en réaffectant rapidement les ressources) et les équipes produit et marketing identifient rapidement tout écart entre la promesse et l’expérience réelle.

#2 Des indicateurs plus stables et plus lisibles dans le temps

Avec un petit échantillon, les indicateurs vont fluctuer beaucoup trop fortement d’une semaine à l’autre. 

Le suivi dans le temps est très compliqué, voire impossible. Un agent peut passer de 94 % à 76 % de conformité sur la grille qualité simplement parce que deux appels un peu difficiles se sont glissés dans les 10 appels écoutés ce mois-là.

Avec l’IA, on peut enfin suivre une vraie progression, identifier une stagnation ou détecter une dégradation lente à son début. Les responsables qualité et formation peuvent s’appuyer sur des courbes fiables, mois après mois, plutôt que de travailler avec des variations erratiques qui tiennent plus du tirage au sort que de la vraie performance.

#3 Comparaison plus juste entre agents, équipes et campagnes

Avec un petit échantillon, la comparaison entre deux agents ou deux équipes n’a aucun sens. Exemple : 

• L’agent « A » a peut-être géré 60 % d’appels difficiles dans le mois… mais aucun de ces appels n’est tombé dans l’échantillon ;
• L’agent « B » a eu un mois globalement maîtrisé, mais les 5 appels les plus chaotiques se retrouvent tous dans l’échantillon, par malchance.

L’effet de distorsion causé par le faible « n » rend toute comparaison biaisée, et donc injuste.

#4 Un impact immense sur la formation et coaching 

Une erreur relevée deux fois dans les écoutes suffit parfois à déclencher une session de coaching pour tout un plateau… alors que le problème était ponctuel, isolé ou concentré sur un seul flux.

Avec une base large et représentative, on sait si un problème est structurel ou marginal. Et s’il mérite une action corrective, on sera en mesure de calibrer son ampleur. 

#5 Un reporting crédible auprès des clients finaux

Dans un environnement de centre de contacts, il est difficile de défendre sa performance quand le monitoring repose sur un échantillon faible, surtout face à un client mature sur le sujet du pilotage. 

Sur 20 appels écoutés, il suffit de deux écarts pour que l’indicateur s’effondre… ou au contraire, qu’il donne une illusion de performance.

Avec une analyse automatisée sur plusieurs centaines d’appels, le score qualité devient plus défendable, les tendances sont bien documentées et les plans d’action peuvent être objectivés. C’est aussi un gros argument à faire valoir dans les appels d’offres.

Feedae analyse jusqu’à 100 % de vos appels avec votre propre grille d’évaluation. À partir des enregistrements, l’IA transcrit, score et catégorise chaque interaction : conformité, écarts de discours, objections mal traitées, irritants fréquents… Vous pouvez ensuite explorer les informations via Feedy, le moteur de recherche de Feedae.

• Les managers ont accès à des extraits audio directement reliés à chaque écart détecté pour nourrir le coaching individuel et collectif 
• Les responsables qualité suivent l’évolution individuelle des agents, identifient les pratiques à diffuser et visualisent les points critiques par canal, équipe ou motif d’appel
• Les directions produit et marketing exploitent la voix du client sans attendre la fin du mois, sans lancer d’enquête de satisfaction…

Développée en France et déjà déployée chez des entreprises françaises et européennes, Feedae est 100 % conforme au RGPD. 

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