L’introduction du Speech Analytics peut susciter des interrogations, voire des craintes, chez les conseillers clientèle et les analystes qualité en place. Il est donc important d’anticiper l’impact humain et de piloter le changement de façon transparente et positive.
Pour les agents, savoir que « tous leurs appels seront analysés par une IA » peut faire craindre un surcroît de contrôle ou une utilisation punitive. Pour éviter un rejet, il faut communiquer clairement sur les objectifs du projet : améliorer l’équité et le coaching, et non “fliquer” davantage. Par exemple, grâce au monitoring automatique, on peut objectivement reconnaître les bons comportements d’un agent et le féliciter, ou détecter plus vite quand il a besoin d’aide. Il faut présenter le Speech Analytics comme un outil d’amélioration continue qui bénéficiera aussi aux agents (par des feedbacks plus rapides, plus justes et personnalisés). Certains centres de contact mettent en place un système de gamification autour de la qualité pour impliquer les agents : ainsi, compléter ses évaluations de qualité ou atteindre certains paliers de score peut rapporter des points ou des récompenses, rendant le processus moins anxiogène et plus engageant.
Par ailleurs, une crainte répandue est l’utilisation des scores de Speech Analytics pour sanctionner ou fixer des objectifs individuels irréalistes. Les experts déconseillent d’utiliser ces analyses pour du target-setting strictcallcentrehelper.com. En effet, si on dit aux agents que chaque mot est scruté et qu’ils seront notés automatiquement, ils risquent de se focaliser sur le score plutôt que sur le client, ce qui serait contre-productif. Mieux vaut s’en servir comme base de coaching, dans un esprit d’amélioration plutôt que de sanction. « Veillez à ce que l’outil ne devienne pas juste un moyen de plus de “cogner” sur les gens », rappelait Shameem Smillie à propos du Speech Analytics. Le message à faire passer est : on analyse tout pour être plus justes et vous aider, pas pour vous piéger.
Pour les analystes qualité et superviseurs, le changement se situe surtout dans leur façon de travailler. Le Speech Analytics va les soulager d’une partie des écoutes manuelles fastidieuses, mais requiert qu’ils développent de nouvelles compétences d’analyse de données. Il peut y avoir une crainte de perdre du contrôle sur le processus d’évaluation, ou une courbe d’apprentissage pour maîtriser l’outil. Là encore, l’accompagnement et la formation sont essentiels. Montrez comment l’IA va leur fournir de nouvelles perspectives (par ex. des tendances chiffrées sur des milliers d’appels) qu’ils pourront utiliser pour mieux cibler leurs observations. Soulignez que leur rôle reste crucial : c’est eux qui interpréteront les résultats, décideront des plans d’action et continueront à réaliser des écoutes qualitatives ciblées. En pratique, beaucoup de responsables qualité voient leur champ d’action enrichi – ils deviennent un peu “data analysts” du contenu des interactions, ce qui apporte une valeur ajoutée accrue à leur fonction.
Plus globalement, pour l’ensemble de l’équipe, un pilotage du changement en mode projet collaboratif est recommandé. Impliquer quelques agents et superviseurs pilotes dans la phase de test permet de créer des ambassadeurs internes qui témoigneront des avantages. Partagez régulièrement des succès concrets (par ex. « Grâce à l’analyse automatique, on a détecté un irritant client récurrent et formé les agents : la satisfaction sur ce point a augmenté de 15% ») pour montrer le côté positif. En étant transparent sur le fonctionnement de l’outil et sur l’usage des données (respect de la confidentialité, voir question 9), on lève également les inquiétudes.
En résumé, l’impact humain du Speech Analytics peut être très bénéfique (feedbacks plus justes, montée en compétences, travail analytique valorisant), à condition de bien accompagner le changement. La clé est de positionner l’outil comme une aide et de maintenir l’humain au centre des décisions, afin que chacun adhère à la démarche.
