Analyse du sentiment #

L'analyse du sentiment mesure le ton d'une conversation — que le langage utilisé soit positif, neutre ou négatif. Au lieu de donner une seule note pour l'intégralité de l'appel, ~.Dimensions.~ suit séparément le sentiment pour le client et l'utilisateur, et suit son évolution au cours de la conversation.

Comment le sentiment est mesuré #

Après la transcription d'un appel, l'IA évalue la langue utilisée par chaque intervenant au cours de la conversation. Les mots, expressions et schémas de parole sont évalués pour déterminer si le ton à chaque moment de l'appel est positif, neutre ou négatif.

Parce que le sentiment est suivi progressivement au fil de l'appel plutôt que comme une seule moyenne, on peut voir comment l'humeur des deux parties a évolué — pas seulement là où il a mené. Un appel qui a commencé avec un client frustré mais s'est terminé positivement raconte une histoire très différente d'un appel qui est resté négatif tout au long.

Le sentiment est affiché sur la timeline des appels dans la vue conversation, codé par couleur pour faciliter la lecture d'un coup d'œil.

Sentiment des clients vs Sentiment des utilisateurs #

Suivre les deux côtés de la conversation indépendamment est important car chacun raconte une histoire différente :

sentiment du client reflète ce que le client ressent tout au long de l'appel. Un passage du négatif au positif indique généralement que le problème a été bien résolu. Un sentiment négatif soutenu, en particulier vers la fin d'un appel, peut indiquer un mauvais résultat ou un problème non résolu.

sentiment de l'utilisateur peut indiquer à quel point un utilisateur interagit avec confiance et positivement avec le client. Un langage neutre ou professionnel cohérent est généralement un bon signe, tandis que des baisses marquées valent la peine d'être examinées.

La comparaison des deux peut révéler des schémas utiles — par exemple, des appels où le sentiment client s'est amélioré mais où le sentiment de l'utilisateur a baissé peut indiquer qu'une résolution a été atteinte mais que l'utilisateur a trouvé l'appel difficile.

Utilisation de l'analyse de sentiment #

Identifier les appels à révision — utilisez le sentiment pour rapidement faire apparaître des appels qui se sont terminés sur une note négative et qui peuvent nécessiter un suivi ou une revue qualité.

Mesurer l'impact des changements — si un nouveau script, processus ou programme de formation est introduit, suivre le sentiment moyen des clients dans le temps est un moyen simple de mesurer s'il a un effet positif.

Coaching — les données de ressenti des utilisateurs peuvent être utilisées dans les conversations de coaching pour fournir un contexte objectif aux côtés des enregistrements d'appels, aidant ainsi les utilisateurs à comprendre comment leur ton perçoit lors d'appels difficiles.

En combinant avec d'autres données d'IC — le sentiment est le plus puissant lorsqu'il est combiné avec d'autres signaux. Un appel avec un sentiment négatif des clients qui a aussi déclenché un mot-clé comme 'annuler mon compte' est un indicateur bien plus fort du risque de churn que les deux signaux seuls.

Les données de sentiment sont disponibles sous forme de filtre et de champ dans les rapports, et constituent également l'un des critères disponibles lors de la configuration de Scorecards.