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 nécessaire, de la personne qui a traité la demande et de la résolution du problème. L'analytique pour centre de contact 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 comptent, 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 prédiction des problèmes de service avant qu'ils ne surviennent plutôt que d'y réagir après que le client a communiqué avec vous. 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 pour centre de contact 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 de contact 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 du centre de contact, ainsi que des renseignements qualitatifs tels 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, le taux d'occupation, le respect des horaires et le taux de retrait qui se concentrent sur la performance et l'exécution. Ensemble, ces éléments forment la base de l'analytique des données de centre de contact.

Les outils d'analytique du service à la clientèle ne se contentent pas de capturer ces données, ils les interprètent de manière à ce qu'elles soient exploitables. Les plateformes d'analytique plus avancées vont au-delà des rapports superficiels. Les outils axés 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 renseignements 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 pour centre de contact 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 sensiblement identiques, bien que les étiquettes 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.  

Rapports en temps réel présente l'état actuel du centre de contact : combien de contacts sont en attente, combien d'agents sont disponibles et quelles files d'attente ne respectent pas le niveau de service en ce moment même. Cela aide les superviseurs à déterminer où une intervention immédiate est requise.

Les centres de contact qui se fient uniquement aux rapports historiques réagissent toujours à des problèmes passés. Ceux qui ne se fient qu'aux vues en temps réel réagissent constamment sans jamais corriger les tendances et les modèles. 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 distinction correspond à iceMonitor et iceDashboard pour la surveillance en temps réel, et iceReporting pour l'analyse des tendances historiques.

Analyse vocale et textuelle

L'analyse vocale et textuelle transcrit les interactions et en analyse automatiquement le contenu, ce qui permet d'identifier les sujets et les catégories abordés, d'évaluer le sentiment et de faire ressortir des tendances 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'analyse vocale peut révéler que l'appelant a passé quatre de ces minutes en attente de transfert, et que la même situation se produit pour 300 autres clients ce mois-ci.

Son résultat le plus utile est une liste précise des motifs de contact. L'application de codes de disposition sélectionnés par les agents aux interactions a longtemps été la méthode la plus courante pour classer les motifs d'appel dans les centres de contact. Cependant, cette méthode peut être limitée pour les interactions plus complexes ou les appels comportant plusieurs sujets. Les transcriptions sont devenues plus utiles et efficaces pour catégoriser les appels, car le motif provient directement de ce que le client a exprimé.

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

Gestion de la qualité

La gestion de la qualité traditionnelle repose sur l'échantillonnage : un superviseur sélectionne quelques 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 la donne. Lorsque chaque interaction est transcrite et évaluée automatiquement, l'évaluation ne repose plus sur un échantillon, mais sur l'ensemble des données. Les séances de coaching ne portent plus sur « voici trois appels que j'ai choisis », mais sur « voici ce qui se produit dans l'ensemble de vos appels ».

Le même mécanisme s'applique à la conformité. Les divulgations obligatoires, le langage interdit et les étapes de vérification peuvent être contrôlés pour chaque interaction plutôt que seulement pour celles qu'un réviseur a choisi d'ouvrir, 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 du rendement

La gestion du rendement établit des objectifs à l'échelle 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 du rendement est d'optimiser une mesure de façon isolée. Réduire la durée de traitement des appels sans surveiller la résolution en est l'exemple le plus frappant : des appels plus courts qui ne règlent pas le problème génèrent des rappels, ce qui augmente le coût par résolution tout en donnant l'illusion d'une productivité accrue. Les objectifs sont plus efficaces 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'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 aux processus, au routage ou aux outils.

Analytique de la gestion des effectifs

L'analytique de la gestion des effectifs relie les prévisions de volume, le calendrier 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 le processus en aval. Des prévisions surestimées augmentent les coûts des heures supplémentaires, tandis que des prévisions sous-estimées entraînent un non-respect du niveau de service pour chaque intervalle suivant.

• L'occupation est le pourcentage de temps pendant lequel un agent connecté traite des contacts ou effectue des tâches connexes. 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 revient à payer deux fois pour la même capacité.

• Le respect de l'horaire mesure dans quelle mesure 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 légitimes pour lesquelles les agents ne sont pas au 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 inévitablement manqué chaque semaine.

• Le retrait (shrinkage) comptabilise tout le temps rémunéré pendant lequel les agents ne sont pas disponibles pour les contacts, y compris les pauses, la formation, les réunions, le coaching ou les absences. Sous-estimer ce facteur 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 interprétées ensemble et non séparément. Une occupation élevée avec un faible respect de l'horaire indique un problème de planification : les personnes présentes absorbent le travail de celles qui sont absentes. Une occupation élevée avec un fort respect 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 regroupées avec les 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 une question d'outils.  

Si vous créez une pratique d'analytique à partir de zéro, commencez par trois éléments : une analyse des motifs d'appel pour savoir pourquoi les clients communiquent avec vous; des mesures jumelées pour qu'aucun indicateur ne soit optimisé au détriment d'un autre; et un responsable désigné pour chaque mesure, avec une révision périodique où les variations sont expliquées. Tout le reste repose sur ces bases.

Vous voulez voir comment l'analytique des centres d'appels de service à la clientèle est utilisée avec le centre de contact ice? Demandez une démo auprès de l'un de nos représentants et découvrez la véritable valeur des renseignements en temps réel sur les centres de contact!