Analyser la voix du client avec le speech analytics et l'IA : de la compréhension à l'action

Module 1 — IA et connaissance client : enjeux, bénéfices et premières applications

• Repérer et qualifier les principaux motifs de contact des clients
• Diagnostiquer les sources d'insatisfaction et les signaux précurseurs d'attrition
• Détecter les besoins latents et les attentes nouvelles des clients
• Adopter une posture prédictive pour anticiper les comportements et déclencher des plans d'action ciblés
• Évaluer la dimension émotionnelle de l'expérience client à travers les données sémantiques
• Exercice : brainstorming collectif sur les scénarios d'intégration de l'IA et identification d'une première application concrète dans son environnement

Module 2 — Speech analytics : fonctionnement, analyse sémantique et solutions disponibles

• Appréhender les principes fondamentaux de l'analyse sémantique appliquée aux données clients
• Construire et enrichir des champs sémantiques pour améliorer la précision des analyses
• Comprendre le raisonnement des algorithmes pour mieux orienter leur paramétrage
• Passer en revue les principales plateformes et solutions de speech analytics disponibles sur le marché
• Travaux pratiques : formuler les résultats attendus d'un dispositif speech analytics dans son activité et esquisser les contours d'une solution adaptée

Module 3 — Intégrer l'IA dans son écosystème : de l'écoute client à l'agent augmenté

• Développer une capacité d'écoute plus fine et plus systématique grâce aux outils IA
• Placer les verbatims clients au cœur des décisions managériales liées à l'expérience
• Intégrer la voix des agents et des conseillers dans la démarche d'analyse
• Construire le portrait de l'agent augmenté par l'IA : compétences, outils et modes de travail
• Analyser les interactions écrites pour éliminer les irritants et valoriser les bonnes pratiques
• Travaux pratiques : élaborer le persona et la carte d'empathie de l'agent augmenté par l'IA

Module 4 — Structurer et préparer son projet speech analytics : catégories, KPI et pitch

• Sélectionner et hiérarchiser les catégories sémantiques pertinentes pour son activité
• Choisir les KPI les plus utiles pour piloter et mesurer l'efficacité de l'analyse
• Établir la feuille de route du projet en identifiant les étapes critiques de déploiement
• Concevoir un argumentaire convaincant pour présenter son projet en interne
• Travaux pratiques : définir les catégories sémantiques et les KPI de son projet, puis préparer et structurer son pitch de présentation