Le domaine de l’analytics conversationnel et du Quality Monitoring automatique est en évolution rapide, porté par les avancées de l’IA et les nouveaux besoins des entreprises.
Généralisation de l’analyse omnicanale (Interaction Analytics)
Si le speech analytics s’est d’abord concentré sur la voix, la tendance est à l’unification de l’analyse sur tous les canaux de contact. On parle d’Interaction Analytics pour désigner le fait de combiner l’analyse des appels, des chats, emails, réseaux sociaux, etc., afin d’avoir une vue à 360° de l’expérience client. Cela permet de suivre un parcours client complet à travers différents médias. Une enquête récente montre une adoption croissante de cette approche globale, avec 37,5 % des centres équipés d’Interaction Analytics en 2023 (contre 28 % en 2022). Les suites logicielles tendent donc à intégrer voix et texte dans un même outil d’analyse.
Analyse en temps réel et actions instantanées
Historiquement, l’analyse d’appels était postérieure à l’appel (à froid). Désormais, on voit émerger le Speech Analytics en temps réel, qui analyse la conversation en direct et peut fournir des conseils à l’agent pendant l’appel (par exemple détecter l’insatisfaction croissante du client et suggérer à l’agent de proposer un geste commercial immédiatement). Certains fournisseurs parlent de “next-best action” en temps réel. Cette capacité en est à ses débuts, mais promet d’être un différenciateur fort pour améliorer l’expérience sur le moment et augmenter le taux de résolution dès le premier appel. On peut imaginer qu’à l’avenir, le poste de travail agent inclue systématiquement une sorte de copilote IA écoutant la conversation et fournissant des analyses en temps réel (alerte de non-conformité, détection d’opportunité de vente, etc.).
Émotions et sentiment analysis de plus en plus poussés
La détection des émotions dans la voix est un sujet de R&D actif. Aujourd’hui, beaucoup de solutions captent déjà le sentiment (positif, neutre, négatif) et certains indices émotionnels basiques (colère, frustration via le volume ou le ton). Les prochaines générations d’IA vocales pourraient aller plus loin dans la compréhension fine de l’état émotionnel du client, voire de l’agent. Des modèles commencent à détecter des émotions complexes ou l’empathie dans la voix. L’objectif pour les centres de contact est de mieux prendre en compte l’émotionnel : par exemple orienter automatiquement un client très mécontent vers un superviseur expérimenté grâce à l’alerte émotionnelle. Toutefois cela pose aussi des questions éthiques (jusqu’où analyser l’émotion sans porter atteinte à la vie privée), ce sera donc un sujet à suivre avec attention.
Intégration avec la voix du client et l’expérience globale
Le Speech Analytics va de plus en plus être utilisé en synergie avec d’autres outils de feedback management (enquêtes, avis clients) pour enrichir la voix du client. Il devient un outil stratégique de Customer Experience Management. Par exemple, couplé à un CRM, il peut relier les ressentis exprimés au téléphone avec les comportements clients (achats, résiliations…). Les spécialistes CX y voient un moyen d’avoir une compréhension prédictive : en analysant les motifs d’appels, on peut anticiper des besoins et améliorer les produits en amont. Les directions CX vont donc s’intéresser de près aux insights fournis par ces analyses automatisées, au-delà du seul service client.
IA conversationnelle et automatisation accrue
Parallèlement, l’essor des chatbots et voicebots alimentés par l’IA (type GPT, etc.) va de pair avec le Speech Analytics. D’une part, ces bots généreront aussi des conversations qu’il faudra monitorer qualitativement. D’autre part, l’analyse automatique pourra identifier quels segments d’appels pourraient être traités par un bot (par ex. les demandes routinières où l’agent ne fournit pas de valeur ajoutée particulière). On voit poindre l’idée de “clôture automatique” de certaines interactions : l’IA écoute, comprend la demande du client, et pourrait à terme fournir directement une réponse ou une action automatisée si c’est un cas trivial, laissant l’agent intervenir seulement pour la partie complexe. On n’y est pas encore, mais la frontière entre analyse et action va se réduire grâce à l’IA.
Demande de fonctionnalités avancées par les entreprises : Selon un rapport international, la croissance du marché du Speech Analytics est soutenue par la demande accrue de reporting plus robustes, de solutions pour mieux engager les clients, pour mieux identifier les besoins consommateurs ainsi que pour la gestion des risques et conformité, et la volonté d’une meilleure compréhension de la performance des agents. En somme, les besoins exprimés par les entreprises (plus d’insights, plus de compréhension client, plus de contrôle) orientent les évolutions produit. On peut donc s’attendre à ce que les éditeurs enrichissent leurs offres pour répondre à ces exigences (par exemple, des visualisations de données plus poussées, des corrélations automatiques entre ce qui se dit en appel et d’autres indicateurs business, etc.).
En conclusion, le Quality Monitoring automatique est en train de devenir un standard dans les centres de contact modernes, et son périmètre s’élargit rapidement. L’IA conversationnelle continuera d’évoluer, rendant l’analyse plus fine et plus intégrée en temps réel à l’action. Pour un manager B2B, rester informé de ces tendances est essentiel afin de capitaliser sur ces innovations au service de la performance et de l’expérience client. Les experts estiment que nous ne sommes encore qu’au début de l’exploitation de tout le potentiel de la donnée conversationnelle – les prochaines années verront sans doute ces outils s’imposer comme incontournables dans la panoplie du pilotage de la relation client.
