Le speech analytics (l’analyse automatisée des conversations parlées) est conçu pour les appels téléphoniques. La conversation intelligence analyse les conversations sur n’importe quel canal, ce qui compte, car l’essentiel du support client ne passe plus par le téléphone.
En bref
- Partez des canaux par lesquels vos clients vous contactent vraiment, pas du nom de la catégorie.
- Un outil limité à la voix ne voit rien du chat, de l’e-mail ou des tickets.
- Pour les équipes qui traitent surtout des tickets, la couverture des canaux l’emporte sur l’analyse fine de l’audio des appels.
- La valeur réside dans la qualité et les motifs de contact, pas dans la détection de mots-clés.
La vraie différence est le périmètre, pas la sophistication
On suppose facilement que la conversation intelligence n’est qu’un speech analytics plus récent et plus élaboré. Il est plus juste de dire que les deux sont conçus pour des mondes différents. Le speech analytics est né dans les centres d’appel, et toute sa conception suppose un appel téléphonique : il transcrit l’audio, détecte le ton et les silences, et analyse la parole. La conversation intelligence (en anglais) part d’un principe plus large : une conversation reste une conversation, qu’elle ait eu lieu au téléphone, en chat, par e-mail ou dans un fil de messagerie, et elle en analyse le contenu et l’issue sur tous ces canaux.
La différence qui compte n’est donc pas l’intelligence de chacun. C’est ce que chacun peut voir. Un outil de speech analytics appliqué à un support qui fonctionne surtout par tickets et par chat regarde par le trou de la serrure. Il analyse la petite part des conversations qui sont des appels et reste aveugle au reste, aussi bon soit-il sur les appels qu’il voit.
Pourquoi la question des canaux décide de tout
Puisque le périmètre est la vraie différence, le choix se résume à une question factuelle sur votre propre activité : où vos clients vous parlent-ils réellement ? Pour la plupart des équipes, la réponse a profondément changé.
| Si votre support passe surtout par… | Ce que voit le speech analytics | Ce que voit la conversation intelligence |
|---|---|---|
| Le téléphone | Tout | Tout, plus les autres canaux |
| Le chat et la messagerie | Rien | Tout |
| L’e-mail et les tickets | Rien | Tout |
| Un mélange de canaux | Seulement les appels | L’ensemble, sur tous les canaux |
Pour la plupart des équipes support, la couverture l’emporte sur la profondeur d’analyse des appels
Pour un support dont les conversations arrivent sous forme de tickets, de chats et d’e-mails, avec quelques appels de temps en temps, les fonctions spécifiques à l’audio du speech analytics répondent aux besoins d’un canal devenu minoritaire. Ce qui compte bien davantage, c’est de pouvoir analyser les conversations sur tous les canaux réellement utilisés par l’équipe, de façon cohérente, avec le même standard que le client ait écrit ou parlé.
C’est la base honnête pour choisir la conversation intelligence plutôt que le speech analytics dans une équipe support moderne : non pas que l’analyse des appels soit inutile, mais qu’un outil aveugle à vos principaux canaux ne peut pas vous donner une image complète, aussi bon soit-il sur le canal qu’il voit. Kaizo part des conversations qui arrivent dans votre helpdesk Zendesk ou Salesforce, là où arrivent les tickets, les chats et les e-mails. L’accent est mis sur l’évaluation de ces conversations, pas sur un produit de téléphonie. En savoir plus sur l’analyse des conversations de Kaizo.
Le nom de la catégorie importe peu, c’est l’usage qui compte
Une dernière mise en garde, car les éditeurs utilisent les deux noms de catégorie de façon assez libre. Ni le speech analytics ni la conversation intelligence n’ont de valeur en soi. Transcrire et taguer des conversations produit une masse de données ; la valeur réside dans les décisions qu’elles permettent de prendre. Pour une équipe support, cela signifie presque toujours deux choses : comprendre la qualité des conversations, et comprendre pourquoi les clients vous contactent, ce qui est le sujet de l’analyse des motifs de contact et du reporting service client.
Une fois la question de la couverture des canaux réglée, la question la plus pertinente est donc de savoir ce que l’analyse alimente réellement. Un outil qui repère des mots-clés sur tous les canaux sans les relier à la qualité et à des motifs de contact corrigibles a seulement élargi le trou de la serrure, sans changer ce que vous pouvez faire de ce que vous voyez. Choisissez d’abord pour la couverture, puis selon que l’analyse se traduit en décisions que vous pouvez appliquer et vérifier sur les conversations réelles.
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Questions fréquentes
Quelle est la différence entre conversation intelligence et speech analytics ?
Le speech analytics est d’abord vocal : il transcrit et analyse les appels téléphoniques et suppose que la conversation est parlée. La conversation intelligence ne dépend pas du canal : elle analyse les conversations en chat, par e-mail, en messagerie et au téléphone. La différence essentielle est le périmètre, pas la sophistication. Un outil limité à la voix est aveugle aux canaux écrits, où se déroule aujourd’hui l’essentiel du support moderne.
Lequel choisir pour une équipe de support client ?
Cela dépend de la façon dont vos clients vous contactent. Si l’essentiel de votre support passe par le chat, l’e-mail et les tickets, le speech analytics ne voit que la petite part des appels : la conversation intelligence, qui couvre tous les canaux, donne une image bien plus complète. Partez de votre répartition réelle des canaux plutôt que du nom de catégorie qui sonne le plus avancé.
Le speech analytics fonctionne-t-il pour le chat et l’e-mail ?
Non. Le speech analytics est conçu autour de l’audio parlé : il n’a rien à analyser dans un chat ou un e-mail. Pour les équipes dont le support est surtout écrit, un outil de speech analytics est donc aveugle à la majorité de leurs conversations, ce qui est la principale raison pour laquelle la conversation intelligence convient mieux au support moderne.
La conversation intelligence est-elle simplement un speech analytics plus récent ?
Pas vraiment. Les deux sont conçus pour des périmètres différents. Le speech analytics est né dans les centres d’appel téléphoniques ; la conversation intelligence part du principe qu’une conversation reste une conversation, quel que soit le canal. La valeur pratique de l’un comme de l’autre dépend toujours de ce que l’analyse alimente, ce qui, au support, signifie en général la mesure de la qualité et la compréhension des raisons pour lesquelles les clients vous contactent.
Que doit produire l’analyse des conversations pour une équipe support ?
Des décisions, pas une masse de données. Pour une équipe support, l’analyse doit éclairer la qualité des conversations et les motifs de contact que vous pouvez corriger. Un outil qui repère des mots-clés sans les relier à la qualité ni aux motifs de contact ne change pas ce que vous pouvez faire. Choisissez d’abord pour la couverture des canaux, puis pour des résultats vérifiables sur les conversations réelles.
