Comment détecter les émotions dans une conversation avec un chatbot à l'aide de Lettria

Détecter les émotions dans une conversation avec un chatbot

Un outil d'analyse des sentiments et des émotions peut détecter la polarité d'un échange ainsi que les éventuelles émotions présentes. Il s'agit d'un outil clé pour valoriser les informations issues des interactions avec les clients, notamment lorsque ces échanges ont lieu avec un chatbot.

Qu'en pense réellement votre client ?

La digitalisation de la relation client implique de remplacer certaines interactions entre le client et un conseiller ou un vendeur par des échanges avec des agents conversationnels ou des chatbots. Cet outil, lorsqu'il est bien adapté à l'activité de l'entreprise et aux besoins du client, peut accélérer et faciliter la plupart des processus. Pour l'entreprise qui le met en œuvre, le chatbot fait gagner du temps, en augmentant l'efficacité des équipes de conseillers qui peuvent généralement se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Il permet aux conseillers, que ce soit en avant-vente ou en service après-vente, de limiter leurs interactions avec le client à des sujets prioritaires ou complexes. Cependant, cette utilisation de chatbots comporte le risque de manquer des informations clés sur le client. Pire encore, l'automatisation risque de passer à côté de l'insatisfaction d'un client avec, par exemple, leur abonnement téléphonique, leur agacement dû aux coupures de courant à répétition, leur exaspération de ne pas pouvoir trouver les informations qu'ils souhaitent sur leur application de banque en ligne, etc.

Certaines interactions homme-machine ne peuvent pas être automatisées car elles nécessitent de l'empathie de la part du service client, une oreille attentive et surtout une rapidité dans le traitement des demandes. Malheureusement, les équipes commerciales et après-vente ne disposent pas des ressources et du temps nécessaires pour utiliser ces informations en temps opportun. Et très souvent, cette frustration à l'égard du chatbot peut augmenter le risque d'attrition (churn rate).

Les obstacles à une approche conversationnelle

• De moins en moins d'interactions avec le client sur certains sujets
• Perte d'informations potentiellement essentielles pour la fidélisation de la clientèle
• Peu de temps pour les équipes pour analyser les conversations des chatbots
• Difficulté à identifier rapidement le point de rupture avec le client et à agir en conséquence

Le NLP pour améliorer l'interface du chatbot

La collecte d'informations importantes à partir de toutes les interactions avec les clients et la priorisation des actions à entreprendre constituent un défi qui fait partie intégrante du développement des chatbots. Pour relever ce défi, Lettria a développé une API d'analyse des sentiments qui s'intègre à l'agent conversationnel afin d'améliorer ses capacités de compréhension. Pour cela, notre solution passe par deux étapes :

• Un algorithme identifie les adverbes qui permettent au locuteur de donner un sens particulier à ses propos, puis de les mesurer et de les qualifier. Après avoir repéré l'opinion exprimée dans le texte, l'algorithme l'assimile à une source.
• Apprentissage profond peut alors relier cette analyse à un contexte et à un cadre qui peuvent donner un sens aux sentiments et aux émotions exprimés.

Ce faisant, le chatbot est déjà mieux équipé pour comprendre les besoins et les intentions du client et pour fournir une première réponse adéquate en termes de contenu et de forme.

Analyse des sentiments analysera ensuite automatiquement les interactions avec le chatbot et identifiera les clients nécessitant une attention particulière. En polarisant les opinions des utilisateurs de chatbots, notre API fournit des informations clés aux équipes commerciales et de relation client afin de prioriser et de mieux cibler leurs actions.

Les principaux avantages de notre solution

• L'objectif ultime est de réduire le taux de désabonnement et d'améliorer l'expérience client.
• Améliorez l'expérience client en augmentant les capacités de compréhension du chatbot.
• Améliorez la priorisation des actions avec le client pour les équipes d'avant-vente, de relation client et d'après-vente.

Découvrez les cas d'utilisation actuels de nos partenaires

• Réduire le taux de désabonnement dans les services bancaires de détail et d'assurance: Il est crucial d'améliorer les capacités de compréhension d'un chatbot, en particulier dans le contexte du développement rapide de la banque en ligne où les interactions avec un conseiller bancaire ont tendance à diminuer, voire à disparaître. Capitaliser sur les interactions avec un chatbot permet d'identifier le point de rupture avec le client et les sources d'insatisfaction, et de mobiliser les bonnes ressources pour fidéliser la clientèle.
• Améliorez la communication et l'expérience utilisateur dans Transport (train et aviation) : les retards et incidents dans les transports sont une source de stress et de tension pour les usagers, ce qui complique grandement la gestion de la relation client. Faire preuve d'empathie est la clé pour démêler les échanges tendus avec les utilisateurs de chatbots. L'API de Lettria devient essentielle pour permettre au chatbot de traiter efficacement les demandes d'informations.
• Dans des secteurs tels que les télécommunications et l'approvisionnement en énergie, où les interactions avec les clients se limitent essentiellement à l'abonnement ou à la résiliation, il est crucial de capitaliser sur les rares interactions. Cependant, de plus en plus, ces événements commencent par une conversation avec un chatbot.

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