Analyse des sentiments des centres d'appels – Piratage vers un service client empathique

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Analyse des sentiments des centres d'appels - Hack pour un service client empathique

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L'analyse des sentiments des centres d'appels consiste à traiter les données en identifiant la nuance naturelle du contexte client et en analysant les données pour rendre le service client plus empathique.

Si vous travaillez dans un centre d'appels, le scénario suivant peut vous être familier : vous recevez un appel d'un client et vous entendez ses paroles avec stress. La cause d'une telle réaction cataclysmique : ils ont obtenu une mauvaise note pour leurs produits ou leur entreprise.

Certaines de ces critiques peuvent être négatives, formelles et neutres. Savoir ce que quelqu'un voulait dire peut être délicat à moins que vous ne compreniez son quotient émotionnel.

Cependant, la plupart des organisations de centres d'appels s'appuient sur des processus communs tels que des enquêtes et des groupes pour comprendre le contexte et le choix du client. Ces processus et outils peuvent vous aider à gagner du terrain auprès des clients, mais ne seront pas fructueux à long terme.

Le problème persiste dans la façon dont vous offrez une expérience client significative. En tant que porte-flambeau de la technologie Analyse des sentiments a le potentiel de permettre aux gestionnaires de centres d'appels de savoir ce que veulent leurs clients et de fournir une expérience client empathique.

Qu'est-ce que l'analyse du sentiment du centre d'appels et son importance ?

L'analyse des sentiments des centres d'appels est le processus de collecte, d'analyse et d'action sur la réponse des clients. Selon " L'utilisation de l'analyse des sentiments est l'une des principales tendances technologiques qui auront le plus grand impact sur le service client à l'avenir. "

L'analyse des sentiments est un outil puissant qui produit des données en identifiant les noms, les verbes, les adjectifs et les adverbes dans la voix ou le texte et en interprétant le sentiment sous-jacent.

Les responsables de centres d'appels peuvent exploiter ces données en utilisant des technologies d'intelligence artificielle (IA) telles que l'apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP). En utilisant ces capacités cognitives, l'algorithme d'analyse des sentiments aide les centres d'appels à déterminer si les données de processus expriment une tonalité positive, négative ou neutre.

Dans le centre client, l'objectif principal est d'avoir un aperçu maximal de l'intention du client. L'analyse des sentiments permet aux agents des centres d'appels d'adapter leur image de marque et leur gestion commerciale pour être plus engageants et empathiques. Cela améliore non seulement la fidélité des clients, mais améliore également les résultats du support client interhumain.

Avantages de l'analyse du sentiment client

Il n'est pas surprenant que de nombreuses entreprises et organisations utilisent l'analyse des sentiments pour raviver leur expérience client.

Examinons les avantages de l'analyse des sentiments dans les centres d'appels -

Algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse des sentiments continue d'apprendre des interactions passées et recommande des produits et services en fonction de l'intérêt du client, offrant ainsi une expérience client personnalisée.

Les exigences et les besoins des clients varient d'un client à l'autre. Et à l'ère du tout instantané, les clients attendent la même chose des agents des centres d'appels. Avec l'analyse des sentiments générée , Les agents du centre d'appels peuvent examiner les données en temps réel et évaluer si le client se sent positif ou négatif. Cela les aide à leur tour à réduire le temps de traitement des appels, à réduire les coûts et à fidéliser la clientèle dans leurs services.

Les expériences client sont entravées par le manque d'indices émotionnels, ce qui élève des obstacles à la communication. Mais l'analyse des sentiments des centres d'appels permet aux agents de voir à travers la véritable intention derrière l'émotion des clients. En utilisant l'apprentissage automatique en profondeur, il détecte automatiquement l'intention positive ou négative derrière les émotions des clients et aide les agents des centres d'appels à interagir avec eux en conséquence.

Plus vous améliorez la qualité de service, plus votre clientèle est fidèle. Mais comment savez-vous où une amélioration est nécessaire ? Avec des algorithmes prédictifs et des capacités d'IA, l'analyse des sentiments peut analyser les émotions négatives et positives des commentaires des clients. C'est ainsi que les agents des centres d'appels sont conscients de l'évolution du modèle de leur service client et apportent des modifications avant qu'il n'atteigne un stade critique.

Les entreprises qui utilisent l'analyse des sentiments font une grande différence dans la façon dont elles interagissent avec leurs clients. L'analyse des sentiments vérifie en permanence le pouls du client à l'aide d'algorithmes d'IA et fournit des informations pratiques sur les différences dans le ton nuancé et contextuel et l'émotion du discours du client pour une résolution plus rapide.

Conclusion

L'importance de l'analyse des sentiments des centres d'appels s'est accélérée dans la nouvelle normalité. Il n'y a pas de formule pour empêcher les réactions négatives et neutres du monde extérieur. Cependant, votre entreprise sera mieux équipée pour réagir si elle met en œuvre une stratégie qui s'appuie sur l'analyse des sentiments.

De l'identification des clients satisfaits aux commentaires négatifs, l'analyse des sentiments permet aux entreprises et aux organisations de rester vraiment compétitives et au top de leur forme. Tout ce dont votre organisation a besoin, c'est d'accepter le changement.

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Publié initialement à https://www.techdee.com le 26 janvier 2022.

Analyse des sentiments des centres d'appels - Hack pour un service client empathique A été publié à l'origine dans Vie des chatbots Sur Medium, où les gens continuent la conversation en soulignant et en répondant à cette histoire.

Horodatage: 12 mai 2022