Mylab est un laboratoire d’intelligence artificielle appliquée à la Relation Clients : Une équipe d'ingénieurs & docteurs IT, data scientists, data analysts, développeurs web et applications,...

Transforme toute interactions clients en informations exploitables pour améliorer

le discours commercial

le taux de conversion

la satisfaction client

Grâce à des engins de reconnaissance automatique de la parole, on a pu transcrire les enregistrements d’appels des clients en des fichiers texte.

Ces fichiers ont été exploités en suite par un algorithme de machine learning, trainé sur plus 200.000 avis des utilisateurs, afin de réaliser une analyse des sentiments et en sortir avec un résultat indiquant les sentiments positifs/ négatifs sur l’ensemble des appels, et les notes d'empathie des conseillers client.

1 Reconnaissance vocale et analyse des sentiments: le processus de la reconnaissance vocale et traitement du texte généré

Les Motifs d'appels

2

La transcription et l’analyse des appels des clients permet de générer des graphes pour visualiser le taux de chaque motif d’appel.
On peut bien remarquer que les clients rejoignent nos conseillers pour faire des réclamations à propos des délais de livraison, et effectuer des demandes.
Les points de relais, l’abonnement et les prix sont aussi relativement importants et mentionnés plusieurs fois dans les conversations des clients.

(exemple: service client d'un média français PQR)

Services

SPEECH TO TEXT | VOICE RECOGNITION

La reconnaissance vocale convertit les mots prononcés en entrées lisibles par machine sous forme de texte. Il est également appelé reconnaissance vocale

EXTRACTION DE VERBATIM

L‘extraction des mots-clés est un outil d'analyse et de comparaison qui permet de trouver les mots les plus fréquents pour analyser le comportement du client afin :

d'approfondir le niveau de la compréhension des résultats.
d'identifier de nouveaux sujets d‘ intérêt.
de donner profondeur et contexte aux sujets existants.

ANALYSE DE SENTIMENT

L'analyse de sentiment sert à identifier la

satisfaction des clients cibles afin d‘évaluer

leurs opinions et attitudes envers d‘un

produit ou un service.

Le sentiment sera classifié en trois polarités:

positive
négative
neutre

3 Les verbatims : Cas Client - média / PQR

Le résultat d'un traitement effectué sur l’ensembles des appels dans le but de récupérer les mots clés et ainsi pouvoir en déduire les sujets et les motifs d'appels .

Les mots générés après avoir effectué l'analyse sur les appels entrants

Livraison

demander

Demande
PRIX

JOURNAL

Abonné

kiosque

4 Satisfaction Client

Notre programme permet d'effectuer une analyse sentimentale sur l’ensemble des appels reçu par nos clients. Grâce à cette analyse, le programme permet de générer le taux de satisfaction de la clientèle.

Le programme permet aussi de générer les mots négatifs & positifs utilisés par les clients, pour une meilleure mesure de la satisfaction

Ce graphique a été créé d’après une analyse de sentiments effectuée sur l’ensemble de 70 appels reçus par les abonnés de ce média

Le programme a pu percevoir 55.5 % des sentiments positifs

le programme détecte les mots positifs & négatifs les plus prononcés par les clients

5

Qualité de service MYOPLA

Notre programme effectue les mêmes analyses sur le service de MYOPLA et nos conseillers.
Nos clients ont la visibilité sur l'ensemble des parcours clients, ainsi que nos services.
Ce programme permet de mesurer l’évolution de la qualité du service de MYOPLA en fonction du temps
Il permet aussi de récupérer les mots-clés négatifs et positifs utiliser par nos conseillers

Ce graphe montre l’évolution de la qualité du service de MYOPLA en fonction du temps sur une période de 6 semaines

Le programme n’a pas perçu des mots négatifs, indiquant ainsi le bon et fiable service que représentent MYOPLA et ses agents, à travers le cercle des mots récupérés d’après les paroles des conseillers de MYOPLA.