La réussite d’un projet de Quality Monitoring automatisé repose autant sur la méthode de déploiement que sur la technologie elle-même. Voici les bonnes pratiques clés issues de l’expérience terrain et des recommandations d’experts :

Définir des objectifs clairs et ciblés : Il est tentant d’adopter le Speech Analytics parce que c’est une technologie innovante, mais sans vision précise, la valeur ajoutée risque d’être décevante. « La clé pour tirer de la valeur du Speech Analytics est de se concentrer sur une seule capacité et de bâtir un processus autour de cette fonctionnalité », conseille Shameem Smillie, Directrice Solutions Centre de Contact chez Mitel​. Autrement dit, identifiez un cas d’usage prioritaire (ex : améliorer la conformité des scripts, renforcer la satisfaction client sur un parcours donné, optimiser le coaching des agents…) et déployez l’outil d’abord sur cet objectif. Cela permettra de mesurer un bénéfice concret et d’aligner le projet sur un besoin métier. Deux exemples d’objectifs courants : le changement comportemental (utiliser l’outil comme support de coaching pour corriger des écarts précis) ou l’amélioration de processus (détecter où ça coince et recommander des corrections)​. Restez concentré sur votre objectif initial et n’essayez pas de tout résoudre à la fois.

Préparer l’infrastructure d’enregistrement : Un aspect souvent sous-estimé est la qualité et l’accessibilité des données d’appel. Assurez-vous que votre système d’enregistrement d’appels permet d’exporter les conversations facilement (parfois, il faut lever des verrous techniques ou contractuels avec le fournisseur de l’enregistreur)​. Vérifiez aussi si les enregistrements sont en stéréo (une piste par interlocuteur) ou mono : la stéréo offre plus de flexibilité pour l’analyse (on peut isoler la voix de l’agent)​. Enfin, testez la qualité sonore des échantillons : comme vu dans la question précédente, un audio clair est indispensable. « Vérifiez que la qualité d’enregistrement est suffisante pour les fonctionnalités avancées du Speech Analytics », conseille un expert, car sinon il faudra peut-être améliorer ce point en amont​.

Impliquer les parties prenantes (IT, métier, juridique) : L’implémentation du Speech Analytics touche à la fois la DSI (pour la connexion aux systèmes, la gestion des données…), les équipes métier (supervision, qualité, formation) et le juridique/RSI (pour la conformité RGPD, voir question 9). Il faut constituer une équipe projet pluridisciplinaire dès le départ. Par exemple, pensez à obtenir les autorisations de sécurité nécessaires pour connecter l’outil (ou lever les éventuels firewall qui bloqueraient l’envoi des enregistrements vers le cloud)​. Identifiez aussi qui seront les utilisateurs analystes de la solution : « Le Speech Analytics n’est pas quelque chose dans lequel on peut juste “faire trempette” – il faut des ressources dédiées » note un spécialiste​. Prévoyez donc des analystes formés ou des data analysts en interne qui auront la responsabilité de paramétrer et d’exploiter l’outil au quotidien.

Soigner le paramétrage et l’intégration : Une fois la solution en place, il faut la configurer selon vos besoins. Cela passe par la création des catégories d’analyse (par ex. détection d’appels “client mécontent”, “mention d’un concurrent X”, etc.). Cette étape demande du temps et de la réflexion, même si les outils récents facilitent la tâche​. Il est généralement conseillé de commencer avec un jeu de catégories restreint, aligné sur vos objectifs initiaux, puis d’élargir progressivement. Par ailleurs, définissez quels KPIs et métriques vous allez suivre (score de qualité automatique, taux de conformité détectée, sentiment client moyen…). Enfin, intégrez le Speech Analytics à vos processus existants : par exemple, comment les insights seront-ils partagés avec les équipes (via des rapports hebdomadaires ? des alertes en temps réel ?). Prévoir comment présenter les enseignements en interne est crucial pour que le projet débouche sur de l’action concrète.

Commencer petit puis étendre le périmètre : De nombreuses entreprises choisissent d’abord un périmètre pilote – par exemple une équipe ou un type d’appel – pour tester le Speech Analytics. Cela permet de démontrer la valeur ajoutée (quick wins) et d’ajuster les réglages avant un déploiement à grande échelle. Une fois les bénéfices constatés et le soutien des équipes acquis, on peut étendre progressivement à d’autres services, d’autres cas d’usage (ventes, rétention client, etc.) et même à d’autres canaux (analyse textuelle des emails, chat, médias sociaux, dans une optique d’interaction analytics omnicanal).

En résumé, la mise en œuvre réussie d’un projet de Quality Monitoring automatisé repose sur une vision claire, une préparation technique sérieuse, une implication des bonnes compétences, et une approche itérative. Les consultants insistent sur l’importance de bien définir en amont ce que l’on veut accomplir et comment​. Avec ces précautions, les chances de succès et d’adoption par les équipes sont maximisées.