Téléchargez l’article scientifique publié par l’équipe Akio d’analyse sémantique de Gil Francopoulo, à l’occasion du congrès EGC 2019. Il évoque les résultats de tests portant sur des stratégies d’apprentissage par l’IA dans un environnement international. Un contenu technique, mais un enjeu essentiel: mieux comprendre les motivations profondes des clients.
Selon tous les analystes, les deux champs d’activité qui concentrent la plus forte poussée d’intérêt des entreprises depuis quelques mois sont d’une part la satisfaction des clients, vitale en ces temps de forte concurrence ; et de l’autre l’analyse des données, activité au cœur de la digitalisation. On les retrouve l’une et l’autre en tête de tous les indicateurs : croissance des investissements, hausse des salaires (Hayes, 2016), visibilité dans Google Trends, renouvellement de l’équipement logiciel (Gartner, 2017)…
Parce qu’elle se situe au carrefour de ces deux préoccupations essentielles, la Voix du Client est l’un des domaines d’innovation les plus scrutés du marché.
La Voix du Client consiste en effet à analyser les conversations entre la marque et ses clients (pour l’essentiel au sein des Centres de Contact) pour en tirer des indications sur ce que veulent les clients, sur leurs motivations profondes. Bien sûr, l’enjeu est considérable car pour le moment les équipes marketing ne disposent que des déclaratifs des conseillers, et de sondages limitatifs comme le Net Promoter Score. Analyser le contenu des textes écrits, mais aussi des appels téléphoniques, ouvre de gigantesques perspectives pour améliorer les offres, communiquer de façon plus adaptée, ou encore anticiper sur une crise latente.
Si l’analyse sémantique a considérablement progressé ces dernières années, son application industrielle aux centres de contact se heurte encore à quelques difficultés. L’une d’elles concerne le multilinguisme. Dans un environnement de travail de plus en plus international, un centre de contacts peut être amené à gérer plusieurs langues. Or, l’analyse qui en est faite ne doit pas varier selon la langue considérée, y compris en prenant en compte les différences culturelles. Comment procéder pour que le système assure une cohérence globale de l’étude des contenus ?
L’équipe d’analyse sémantique d’Akio, dirigée par Gil Francopoulo, a récemment publié un article scientifique qui a été retenu par les organisateurs du congrès EGC 2019, qui s’est tenu fin janvier. Il présente un travail en matière de traitement automatique de la langue et d’apprentissage automatique (machine learning). Le système pour le français est fondé sur des composants sémantiques, des dictionnaires et des règles. Ce sont des informations explicites qui ont été décrites en grande partie manuellement par des linguistes. Ces connaissances sont transférées automatiquement en espagnol, allemand, portugais et italien via des algorithmes d’apprentissage automatique. L’article présente différentes stratégies d’apprentissage par la machine et les résultats observés.
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