Data driven

Implémenter un outil de speech analytics : les DO’s and DON’Ts

27 juillet 2018

Un article écrit par Laurène Pierre Bernard

Le Speech Analytics, qu’est-ce que c’est ?

La technologie Speech Analytics transforme l’ensemble des communications orales enregistrées entre une entreprise et ses interlocuteurs en données structurées pour les analyser. La technologie repose sur :

  • Des technologies vocales comme l’Automatic Speech Recognition (ASR) permettant la transcription écrite de la voix,
  • De la phonologie (science linguistique étudiant les phonèmes propres d’une langue),
  • Et de l’intelligence artificielle.

Le Speech Analytics permet non seulement d’obtenir la transcription écrite des conversations mais est aussi en mesure d’analyser les sujets abordés, les temps de non-parole, les moments où les interlocuteurs parlent en même temps, ou encore le sentiment des participants pour créer automatiquement des reportings et dashboards.

Exemples de cas d’usage :

  • Service Client :
    • Le Speech Analytics analyse le sentiment du client, ainsi que la façon dont l’agent répond à une problématique client donnée. Ceci permet d’améliorer l’expérience client et le taux de résolution au premier contact
    • Le Speech Analytics analyse les mots et phrases prononcés par les téléconseillers pour relever les bonnes pratiques des meilleurs téléconseillers et construire un plan de formation sur mesure pour chaque agent, afin d’augmenter le taux de conversion et donc les revenus.
  •  Banque :
    • 100% des conversations clients sont automatiquement contrôlées par le Speech Analytics qui permet de s’asurer que les procédures légales et réglementaires sont suivies.

DO : Prévoir d’utiliser le Speech Analytics à l’échelle de l’entreprise et non pas d’un service

  • Créer une pizza team[1] pluridisciplinaire : une équipe réduite permettra d’avoir une vision globale des potentiels cas d’usage du Speech Analytics au sein de l’entreprise et non pas uniquement pour le Contact Center. Le service juridique doit être consulté à chaque étape du projet pour garantir le respect de la protection des données personnelles et sensibles que peuvent contenir les conversations téléphoniques.
  • Être ambitieux… mais raisonnable: la technologie Speech Analytics étant en constante évolution, les cas d’usages peuvent être audacieux et innovants, quitte à imaginer dans un premier temps un outil complexe. Aujourd’hui, les outils de Speech Analytics sont en mesure d’envoyer aux téléconseillers des alertes en temps réel durant les conversations, ce qui n’était pas encore possible il y a quelques années. Cependant, il est préférable de commencer par se concentrer sur un nombre restreint de cas d’usage pour maîtriser la technologie avant d’élargir son utilisation.

DO : Préparer le POC (avec l’ensemble des utilisateurs finaux !)

  • Réunir: Le périmètre du POC et les scénarios de test doivent être définis au préalable avec l’ensemble des utilisateurs finaux, pour que chaque aspect métier soit pris en compte. Le POC permet de diffuser en interne la connaissance de la technologie Speech Analytics et ainsi d’affiner les cas d’usages grâce aux premiers enseignements obtenus avec l’outil.
  • Préparer: Avant de commencer le POC de Speech Analytics, certains prérequis sont essentiels. Parmi eux, le volume de conversations minimum nécessaire à l’entraînement de l’outil pour atteindre un niveau de précision satisfaisant doit être connu et obtenu en amont. De la même façon, les metadonnées doivent être définies au préalable, car sources d’analyse par le Speech Analytics. Le POC permet donc de prendre connaissance de son patrimoine de données et de leur qualité. Le Speech Analytics fait appel à des données provenant de différents systèmes sources (enregistreur et CRM entre autres), or l’implémentation du Speech Analytics avec des données manquantes ou non nettoyées ne permettrait pas de réellement mesurer les bénéfices de son utilisation.
  • Décider: Le POC permet de connaître l’état du marché en matière de Speech Analytics et de choisir quel type de vendeurs (leader sur le marché ou visionnaire) et quel type de solution préférer en fonction des cas d’usages et objectifs visés.

DON’T : Ne pas anticiper la conduite du changement induit par l’utilisation du Speech Analytics

  • Avant l’implémentation: l dont les conversations seront analysées au quotidien. Ceci afin que la technologie ne soit pas perçue comme un outil de surveillance mais d’appui à la performance. En effet, au-delà d’être un outil d’aide à la décision, le Speech Analytics aide également les agents à améliorer leur productivité et donc atteindre leurs objectifs.
  • Après l’implémentation: les résultats produits par le Speech Analytics exigent la mise en œuvre d’actions concrètes au sein de l’organisation : révision des techniques de vente, formation des agents, nouvelles offres en adéquation avec les besoins exprimés par les clients, etc.

DON’T : Travailler en silo avec le fournisseur ou le management 

  • Le management ayant le pouvoir de décision, c’est un sponsor indispensable à la réussite de ce projet d’envergure. Cependant, seuls les départements opérationnels, utilisateurs finaux de l’outil Speech Analytics, sont en mesure de valider, avec l’aide d’un Business Analyst, que la technologie satisfait leurs besoins et présente un avantage pour eux dans leurs processus quotidiens.
  • L’équipe du vendeur est une équipe d’experts connaissant et maitrisant la technologie Speech Analytics. Cependant, elle ne maîtrise ni les objectifs poursuivis par l’entreprise, ni les besoins métier. Il s’agit donc de s’assurer à chaque étape du projet que l’ensemble des parties prenantes est consulté :
  • Le management, garant de la stratégie d’entreprise
  • Les utilisateurs finaux, garant de la compréhension des besoins métier
  • L’IT et en particulier le service Téléphonie, garant de la qualité des données entrantes et sortantes de l’outil Speech Analytics
  • Un Business Analyst dédié, garant de la configuration de l’outil
  • Le vendeur, garant de l’adéquation entre les besoins utilisateurs exprimés et les capacités de la technologie Speech Analytics

La technologie Speech Analytics permet l’analyse globale de la Voix du Client -contenu, contexte, émotions- qui est une donnée encore mal exploitée. L’utilisation de ces données n’est plus cantonnée aux call centers mais a vocation à être étendue aux autres activités de l’entreprise (conformité, ventes, marketing, etc.).

 

Un article écrit par Laurène Pierre Bernard

 

[1] Concept inventé par Amazon, la « two-pizza rule » indique que la taille idéale d’une réunion correspond au nombre de personnes que peut nourrir deux pizzas, soit entre 5 et 12 personnes, de préférence complémentaires et de différents métiers. Cette taille réduite permet de réduire et respecter les échéances et de favoriser la flexibilité. https://www.cnbc.com/2018/04/30/jeff-bezos-2-pizza-rule-can-help-you-hold-more-productive-meetings.htm

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