IA conversationnelle : la voix client devient donnée structurée
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La transcription automatique et l'analyse du langage transforment les appels en gisements d'informations exploitables. Les directions commerciales, marketing et produit peuvent y puiser des signaux concrets, tandis que l'hébergement, les droits d'usage et le degré d'automatisation deviennent des sujets clés dans un contexte de convergence entre téléphonie, CRM et IA.
L’IA ouvre des questions d’hébergement et d’usage des données
L'utilisation de modèles d'IA pour analyser la mémoire conversationnelle soulève plusieurs interrogations : que deviennent ces traces, où sont-elles hébergées, qui peut les exploiter et jusqu'où automatiser la relation sans en altérer la qualité. Ces questions prennent de l'importance à mesure que la téléphonie, les CRM et l'intelligence artificielle convergent.
Des signaux commerciaux et produits extraits des appels
L'examen d'un volume important d'appels permet de mettre en évidence des objections fréquemment rencontrées, de repérer des séquences liées à la conversion et d'effectuer des comparaisons entre les méthodes employées au sein d'une force de vente. Les échanges mettent également en lumière des objections, des doutes concernant les tarifs, des sources d'insatisfaction concernant les produits, des allusions à la concurrence ou des indices d'intention d'achat. Au-delà de la dimension commerciale, ces conversations font ressortir des irritants pour les clients, des indices de risque de départ ainsi que des attentes vis-à-vis du produit, informations susceptibles de nourrir le marketing, le service client ou la planification produit.
Transcription et NLP font des échanges une source exploitable
Les avancées en matière de reconnaissance vocale, d'analyse du langage naturel et de modèles de langage rendent possible la transcription des conversations et l'organisation structurée des informations pertinentes qu'elles contiennent. L'appel s'ajoute ainsi aux sources de données existantes, alors que les entreprises disposent déjà de renseignements issus des parcours utilisateurs, des transactions, des CRM ou des retours de satisfaction, et que pratiquement chaque interaction laisse une trace, à l'exception notable des conversations, qui se résument souvent à quelques lignes dans un CRM. Le changement clé est le passage d'une organisation qui stocke l'information à une organisation qui apprend de ses propres échanges.
Brief IA — L'actualité IA en français
L'essentiel de l'actualité de l'intelligence artificielle, décrypté et expliqué chaque jour.