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Analysez les conversations à l'aide de l'analyse conversationnelle dans Connect Customer Conversational Analytics
Grâce à l'analyse conversationnelle, vous pouvez analyser les conversations entre les clients et les agents ou entre les clients et l'IA conversationnelle, via la voix, le chat et les e-mails, à l'aide du traitement du langage naturel. L'analyse conversationnelle effectue une analyse des sentiments et détecte les problèmes. Vous pouvez également classer automatiquement les contacts par catégorie.
Prise en charge de l’analytique vocale
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Real-time analyse des appels : permet de détecter et de résoudre les problèmes des clients de manière plus proactive pendant que l'appel est en cours. Par exemple, elle peut analyser et vous avertir lorsqu’un client est frustré parce que l’agent n’est pas en mesure de résoudre un problème complexe. Grâce à l'analyse des appels en temps réel, vous pouvez fournir une assistance plus immédiate.
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Post-call analyses : à utiliser pour comprendre les tendances en matière de conversations avec les clients, d'interactions en libre-service et de conformité des agents. Cela vous permet d'identifier les opportunités d'améliorer l'IA conversationnelle et de coacher les agents après l'appel.
Prise en charge de l’analytique de chat
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Real-time analyse du chat : comme pour l'analyse des appels en temps réel, vous pouvez détecter et résoudre les problèmes des clients de manière plus proactive pendant la progression du chat et recevoir une alerte. Par exemple, les responsables peuvent recevoir une alerte par e-mail en temps réel lorsque le sentiment d’un client à l’égard d’un contact par chat devient négatif, ce qui leur permet de rejoindre le contact en cours pour aider à résoudre le problème du client.
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Post-chat analyses : à utiliser pour comprendre les tendances des conversations avec les clients, à la fois avec les robots et les agents. Elle fournit des informations spécifiques à une interaction par chat, comme l’heure d’accueil de l’agent et le temps de réponse de l’agent et du client. Les temps de réponse et les sentiments vous aident à évaluer l’expérience du client avec le bot par rapport à l’agent, et à identifier les domaines à améliorer.
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Chaque message de chat traité est facturé de la même manière. Bien que toutes les fonctionnalités ne soient pas appliquées à tous les messages (par exemple, le résumé n'est appliqué qu'aux
text/plainmessages), si l'analyse conversationnelle est activée sur le contact, le message est comptabilisé pour la facturation. Pour plus d'informations sur la tarification, consultez Connect Customer Pricing.
Assistance pour l'analyse des e-mails
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Analyse des e-mails : permet d'analyser les conversations par e-mail entre les clients et les agents. Les analyses conversationnelles classent automatiquement les contacts par e-mail, expurgent les données sensibles des transcriptions des e-mails et génèrent des résumés des contacts. Cela vous permet de comprendre les tendances des conversations par e-mail et de garantir la conformité sur l'ensemble de votre canal de messagerie.
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Les contacts par e-mail étant asynchrones, un participant agissant à la fois, la distinction en temps réel et après contact qui s'applique à la voix et au chat ne s'applique pas aux e-mails. Une analyse des e-mails est lancée dès qu'elle Bloc de flux dans Connect Customer : définissez le comportement d'enregistrement, d'analyse et de traitement est utilisée lors de la réception ou de l'envoi d'un contact par e-mail.
Vous pouvez protéger la vie privée des clients en expurgeant les données sensibles comme le nom, l’adresse et les informations de carte de crédit, des transcriptions et des enregistrements audio.
Exemple de page Détails de contact pour un appel
L’image suivante montre l’analytique conversationnelle d’un appel vocal. Notez qu’il inclut les métriques Temps de conversation.
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Tendance des sentiments du client : ce graphique montre comment le sentiment du client change au fur et à mesure que le contact progresse. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Étude des scores de sentiment.
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Sentiment du client : ce graphique montre l’évolution du sentiment du client pour l’appel complet. Ceci est calculé en comptant le nombre total de tours de conversation ou de messages de chat au cours desquels un client a exprimé un sentiment positif, neutre ou négatif.
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Temps de conversation : ce graphique montre la répartition du temps de conversation et du temps de non-conversation pendant toute la durée de l’appel. Le temps de conversation est ensuite divisé en temps de conversation de l’agent et le temps de conversation du client.
L’image suivante montre la section suivante de la page Détails de contact pour un appel vocal : l’analyse audio et la transcription. Notez que des données d’identification personnelle (PII) ont été expurgées de la transcription.
Exemple de page Détails de contact pour une analytique de chat en temps réel
L’image suivante montre l’analytique conversationnelle d’un chat en temps réel. Notez qu’elle inclut les principaux points forts et le sentiment du client.
Exemple de page Détails de contact pour une analytique post-chat
L’image suivante montre l’analytique post-chat. Notez qu’il inclut des métriques de réponse au chat, comme Temps d’accueil de l’agent (le temps écoulé entre le moment où l’agent rejoint le chat et le moment où il envoie la première réponse), Temps de réponse du client et Temps de réponse de l’agent.
L’image suivante montre la section suivante de la page Détails de contact pour un chat : l’analyse audio et la transcription. Notez que vous pouvez étudier l’interaction du client avec un bot par rapport à l’agent.
Exemple de page de coordonnées pour l'analyse des e-mails
L'image suivante montre les analyses conversationnelles pour un contact e-mail. L'analyse des e-mails inclut la catégorisation, la rédaction des données sensibles et les résumés des contacts. Les contacts par e-mail étant asynchrones, il n'existe pas d'analyses en temps réel ni de scores de sentiment.
