La plupart des centres de contact recueillent beaucoup plus de données qu'ils n'en utilisent. Chaque appel, clavardage et courriel crée un enregistrement de ce que le client souhaitait, du temps que cela a pris, de la personne qui a traité la demande et de la résolution ou non du problème. L'analytique des centres d'appels de service à la clientèle consiste à transformer ces enregistrements en décisions concernant la dotation, le coaching, le routage et les processus. Il s'agit de savoir quels chiffres sont importants, ce qu'ils signifient lorsqu'ils fluctuent et quels changements apporter en conséquence.

Gartner identifie la prévention proactive des problèmes comme l'une des trois tendances qui transformeront le service à la clientèle d'ici 2028, décrivant un virage vers la prévision des problèmes de service avant qu'ils ne surviennent plutôt que d'y réagir après que le client a pris contact. Les données dont vous disposez déjà peuvent vous aider à repérer les problèmes potentiels avant qu'ils ne deviennent des irritants pour vos clients.

Qu'est-ce que l'analytique des centres d'appels de service à la clientèle?

L'analytique du service à la clientèle désigne le processus de collecte, d'analyse et d'interprétation des données sur les interactions avec les clients afin d'améliorer la qualité du service, l'efficacité opérationnelle et l'expérience client globale.

Les centres d'appels modernes gèrent de multiples canaux qui suivent et analysent des volumes de données sur le parcours client. Cela comprend des mesures quantitatives comme la durée moyenne de traitement, le taux de réponse, la vitesse de résolution et d'autres indicateurs de performance clés (KPI) de centre de contact, ainsi que des informations qualitatives telles que le sentiment, l'émotion et l'intention.

Les centres de contact incluent également des mesures de main-d'œuvre, avec des prévisions qui projettent le volume de contacts et la dotation, l'occupation, le respect des horaires et le taux de perte, qui se concentrent sur la performance et l'exécution. Ensemble, ces éléments forment la base de l'analytique des données des centres d'appels.

Les outils d'analytique du service à la clientèle ne se contentent pas de capturer ces données, ils les interprètent de manière exploitable. Les plateformes d'analytique plus avancées vont au-delà des rapports de surface. Les outils basés sur l'IA comme Tethr Speech Analytics peuvent s'intégrer aux centres de contact pour analyser les interactions en tirant parti du traitement du langage naturel (NLP) et de l'analytique vocale afin d'identifier des modèles dans les conversations, de mettre en évidence le sentiment des clients et de faire ressortir des informations exploitables en temps réel. Ces données offrent une visibilité complète sur le parcours client, du premier mot prononcé jusqu'à la fin de l'appel.

Les cinq types d'analytique des centres d'appels de service à la clientèle

Les fournisseurs de plateformes de centre de contact, comme ComputerTalk, Genesys, NiCE et Five9, regroupent l'analytique en cinq catégories à peu près identiques, bien que les appellations varient d'un fournisseur à l'autre. Chacune répond à une question différente.

L'analytique vocale et textuelle est la catégorie la plus souvent renommée : certaines plateformes la commercialisent sous le nom d'analytique des interactions ou d'analytique des conversations. La capacité est la même. Si vous comparez des outils, concentrez-vous sur ce que fait chaque fonctionnalité plutôt que sur son nom.

Rapports historiques et en temps réel

Presque toutes les plateformes de centre de contact modernes sur le marché actuel produisent des rapports sur les données historiques et en temps réel. Ensemble, ils montrent comment fonctionnent les opérations du centre de contact.

Les rapports historiques montrent ce qui s'est déjà produit : le niveau de service par intervalle, les modèles de volume par jour et par saison, ainsi que d'autres tendances historiques utilisées pour aider à prévoir les opérations futures.

Les rapports en temps réel montrent l'état actuel du centre de contact : combien de contacts sont en attente, combien d'agents sont disponibles, quelles files d'attente ne respectent pas le niveau de service en ce moment. Ils aident les superviseurs à identifier où une action immédiate est nécessaire.

Les centres de contact qui ne fonctionnent qu'avec des rapports historiques réagissent toujours à des problèmes passés. Ceux qui ne fonctionnent qu'avec des vues en temps réel réagissent constamment sans jamais corriger les modèles et les tendances. Vous avez besoin des deux et ils doivent être examinés selon des calendriers différents : le temps réel pour gérer la journée de travail au fur et à mesure, et l'historique pour planifier la dotation, les horaires et la capacité.

Dans le centre de contact ice, cette répartition correspond à iceMonitor et iceDashboard pour la surveillance en temps réel, et à iceReporting pour l'analyse des tendances historiques.

Analytique vocale et textuelle

L'analytique vocale et textuelle transcrit les interactions et analyse le contenu automatiquement – en identifiant les sujets et les catégories abordés, en évaluant le sentiment et en faisant ressortir des modèles parmi des milliers de conversations. Elle transforme les conversations non structurées en données que vous pouvez regrouper, compter et analyser. Par exemple, la durée de traitement peut vous indiquer qu'un appel a duré neuf minutes, mais l'analytique vocale peut révéler que l'appelant a passé quatre de ces minutes en transfert, et que la même chose arrive à 300 autres clients ce mois-ci.

Son résultat le plus utile est une liste précise des raisons de contact. L'application de codes de disposition sélectionnés par les agents aux interactions a été la méthode la plus courante pour classer les raisons d'appel dans les centres de contact. Cependant, ils peuvent être limitants pour des interactions plus complexes ou des appels comportant plusieurs sujets de conversation. Les transcriptions sont devenues plus utiles et efficaces pour catégoriser les appels, car la raison provient de ce que le client a dit.

Le centre de contact ice couvre cela à deux niveaux. AI Insights travaille sur chaque interaction, extrayant des détails tels que la raison du contact, le score de sentiment, les questions des clients et les mesures prises par l'agent. Il peut également être personnalisé pour capturer des informations spécifiques selon les besoins des organisations, et si un CRM est connecté, les résultats sont ajoutés automatiquement au dossier client. Tethr Speech Analytics travaille sur l'ensemble des interactions, faisant ressortir les tendances, les causes profondes et les comptes les plus à risque de partir.

Gestion de la qualité

La gestion traditionnelle de la qualité repose sur l'échantillonnage : un superviseur sélectionne une poignée d'appels par agent chaque mois, les évalue selon certains critères et fournit une rétroaction. La méthode est solide, mais la taille de l'échantillon peut poser problème. Quelques appels sur des centaines ne permettent pas de déterminer si un comportement est typique ou si l'agent a simplement passé une mauvaise journée.

La gestion de la qualité axée sur l'analytique change le dénominateur. Lorsque chaque interaction est transcrite et évaluée automatiquement, l'évaluation cesse d'être un échantillon pour devenir un recensement. Les conversations de coaching passent de « voici trois appels que j'ai choisis » à « voici ce qui se passe dans l'ensemble de vos appels ».

Le même mécanisme couvre la conformité. Les divulgations obligatoires, le langage interdit et les étapes de vérification peuvent être vérifiés sur chaque interaction plutôt que sur celles qu'un réviseur a choisi d'ouvrir par hasard, ce qui est crucial dans les secteurs réglementés, comme les services financiers, la santé et le gouvernement.

Dans le centre de contact ice, l'intégration de Tethr Speech Analytics fournit une assurance qualité et une surveillance de la conformité automatisées ainsi que des AI Insights, permettant d'évaluer 100 % des interactions plutôt qu'un simple échantillon.

Gestion de la performance

La gestion de la performance fixe des objectifs au niveau de l'agent et de l'équipe, en suivant les progrès par rapport aux rapports en temps réel et historiques au moyen de tableaux de bord. L'erreur la plus courante en gestion de la performance est d'optimiser une mesure de manière isolée. Réduire la durée de traitement des appels par l'agent sans surveiller la résolution en est l'exemple le plus clair : des appels plus courts qui ne règlent pas le problème génèrent des rappels, ce qui augmente le coût par résolution tout en donnant l'impression d'améliorer la productivité. Les objectifs fonctionnent mieux lorsque la rapidité et la résolution sont définies conjointement, afin qu'aucune ne puisse s'améliorer au détriment de l'autre.

Lorsqu'un objectif n'est pas atteint, l'étape suivante consiste à identifier l'origine de l'écart. Lorsqu'un agent n'atteint pas ses objectifs, la cause est généralement liée aux compétences ou aux connaissances, et le coaching est la solution. Lorsqu'une équipe entière n'atteint pas ses objectifs, la cause est plus probablement liée au processus, au routage ou aux outils.

Analytique de la gestion des effectifs

L'analytique de la gestion des effectifs relie la prévision du volume, l'horaire publié et le niveau de service fourni; c'est là que prennent naissance la plupart des échecs liés au niveau de service.

• La prévision projette le volume de contacts par intervalle, en utilisant les tendances historiques, la saisonnalité et les événements connus. Les erreurs se répercutent sur tout ce qui suit. Des prévisions surévaluées augmentent les coûts des heures supplémentaires, tandis que des prévisions sous-évaluées entraînent un non-respect du niveau de service pour chaque intervalle suivant.

• L'occupation est le pourcentage du temps de connexion qu'un agent consacre au traitement des contacts ou au travail connexe. Il n'existe pas d'objectif universel, mais l'ICMI situe la zone de risque d'épuisement professionnel entre 88 % et 92 %. Le coût de cette situation se manifeste plus tard par une augmentation de la durée de traitement et du taux de roulement, ce qui signifie payer deux fois pour la même capacité.

• Le respect de l'horaire mesure à quel point l'activité réelle de l'agent correspond au plan. L'ICMI conseille de fixer des objectifs de respect de l'horaire à des niveaux raisonnables qui tiennent compte des nombreuses raisons pour lesquelles les agents sont légitimement absents du téléphone, et de les abaisser lorsque la charge de travail est légère. Un objectif qui ignore le coaching, la formation et le temps système sera systématiquement manqué chaque semaine.

• Le retrait (shrinkage) comptabilise tout le temps rémunéré où les agents ne sont pas disponibles pour les contacts, y compris les pauses, la formation, les réunions, le coaching ou les absences. Le sous-estimer est la cause la plus fréquente d'un horaire qui semble correct sur papier mais qui échoue à respecter le niveau de service chaque semaine.

Ces mesures doivent être lues ensemble et non séparément. Une occupation élevée avec un faible respect de l'horaire est un problème de planification : les personnes présentes absorbent le travail de celles qui sont absentes. Une occupation élevée avec un respect rigoureux de l'horaire signifie que vous manquez réellement de personnel. Même chiffre, interprétations opposées.

Le centre de contact ice se connecte aux plateformes de gestion des effectifs afin que les données de prévision et d'horaire soient intégrées aux données de file d'attente et d'interaction auxquelles elles sont comparées.  

Transformer les données en actions

L'écart entre les centres de contact qui tirent profit de l'analytique et ceux qui n'y parviennent pas est rarement dû à un manque d'outils.  

Si vous créez une pratique d'analytique à partir de zéro, commencez par trois éléments : une analyse des motifs de contact pour savoir pourquoi les clients appellent réellement; des mesures jumelées pour qu'aucun chiffre ne puisse être optimisé au détriment d'un autre; et un responsable désigné pour chaque mesure, avec une revue régulière où les variations sont expliquées. Tout le reste repose sur ces bases.

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