Selon une étude réalisée par le cabinet Gartner en 2023*, 80 % des entreprises utilisent ou envisagent d’utiliser l’analyse sémantique dans la relation client. L’étude a également révélé que les entreprises qui utilisent l’analyse sémantique constatent une amélioration de la satisfaction client, une réduction des coûts et une augmentation des ventes. Mais qu’est-ce que l’analyse sémantique, et comment la mettre en place dans un service client ?
Qu’est-ce que l’analyse sémantique ?
L’analyse sémantique est une branche cruciale du traitement du langage naturel (NLP) qui vise à comprendre le sens des mots et des phrases dans un contexte donné.
Contrairement à d’autres méthodes de traitement du langage, telles que la lexicographie ou la morphologie, qui se concentrent sur la signification littérale des mots ou leur structure grammaticale, l’analyse sémantique s’attaque à la signification contextuelle.
Concrètement, l’analyse sémantique dépasse la simple reconnaissance des mots (de type : comparaison entre une chaîne de caractère et la même chaîne présente dans un dictionnaire) pour explorer les relations entre eux. Elle tient compte du contexte global, des nuances et des connotations qui peuvent influencer la signification d’un énoncé. Contrairement à l’analyse syntaxique, qui se concentre sur la structure grammaticale, l’analyse sémantique va au-delà des règles formelles pour saisir la signification réelle.
Prenons un exemple. Dans la phrase : “Le chat noir dort sur le tapis”, l’analyse syntaxique se concentrera sur la structure grammaticale de la phrase, identifiant les composants tels que le sujet (“Le chat noir”), le verbe (“dort”), et l’objet (“sur le tapis”). Elle mettra en évidence la façon dont les mots sont organisés pour former une phrase grammaticalement correcte.
L’analyse sémantique, en revanche, interprète que le “chat noir” est un animal domestique, que “dort” implique un état de repos, et que le “tapis” est probablement un lieu de repos confortable. De plus, elle saisit la relation sémantique entre ces éléments, concluant que le chat dort paisiblement sur le tapis.
L’analyse sémantique se distingue également de l’analyse lexicale, qui se penche sur le sens des mots individuels, en élargissant son champ pour inclure la compréhension des intentions, des émotions et des idées exprimées dans un texte.
Voici un autre exemple. Dans la sentence : “Le film était une montagne russe d’émotions”, l’analyse lexicale va se concentrer sur la signification des mots individuels, identifier que “film” fait référence à une œuvre cinématographique, que “montagne russe” est une expression métaphorique évoquant des hauts et des bas émotionnels, et que “émotions” se rapporte aux sentiments. Mais l’analyse sémantique va aller plus loin, au-delà des significations individuelles, pour comprendre la signification globale de la phrase. Elle va interpréter que le film a provoqué une variété d’émotions chez le spectateur, allant de l’excitation à l’anxiété, créant une expérience similaire à celle d’une montagne russe émotionnelle.
À quoi sert l’analyse sémantique dans la relation client ?
L’analyse sémantique est d’abord utilisée dans la relation client pour comprendre les besoins et les attentes des clients. Elle permet d’analyser les commentaires, les avis et les questions des clients. Cela ouvre aux entreprises des perspectives d’amélioration de leurs produits et services, pour une expérience client plus personnalisée.
Une étude de Forrester de 2022 a ainsi montré une amélioration de 22% du taux de recommandation pour les entreprises qui utilisent un moteur IA d’analyse sémantique dans le traitement des avis clients.
L’analyse sémantique peut également être utilisée pour détecter les problèmes potentiels qui pourraient affecter la satisfaction des clients. Par exemple, l’analyse des commentaires des clients peut permettre de détecter des problèmes récurrents avec un produit ou un service. A titre d’exemple, une grande compagnie aérienne a été amenée à revoir la taille des sièges de certains de ses avions grâce aux remontées issues de l’analyse sémantique réalisée par le logiciel Akio Insights auprès de ses clients.
Bien sûr, l’analyse sémantique est largement utilisée par les moteurs d’intelligence artificielle des différents logiciels dédiés aux services clients, notamment pour sa capacité à automatiser les tâches à faible valeur ajoutée – comme la réponse à des questions standards comme « Quels sont vos horaires d’ouverture ? ». Elle peut aussi, dans certaines situations, fournir aux agents des informations pertinentes, facilitant ainsi leur travail. Par exemple, l’analyse des données des interactions passées avec les clients (conservées dans l’historique des échanges) va donner des pistes de sujets qui intéressent particulièrement l’interlocuteur.
Conclusion : de nombreux avantages
On le voit, l’analyse sémantique donne une meilleure compréhension des attentes clients, avec pour corollaire de proposer des produits et services plus adaptés, de créer une expérience client plus personnalisée.
Elle améliore le travail des conseillers en leur fournissant une liste des besoins ou en insistant sur un point de vigilance particulier. Elle peut aussi être à l’origine d’une importante réduction des coûts par l’automatisation de certaines tâches, comme :
- Le routage intelligent qui détecte automatiquement la file vers laquelle adresser un email entrant.
- La création de files à la volée, par exemple quand une actualité chaude génère un grand nombre de demandes identiques pendant une période de temps limitée.
- La pré-qualification, qui consiste à pré-renseigner la demande client en analysant soit sa conversation avec un chatbot, soit le contenu de sa demande écrite.
- Ou encore la priorisation par le sentiment, utile pour répondre en premier lieu aux demandes et réclamations portant sur des sujets litigieux ou des irritants.
Les applications de l’analyse sémantique vont se multiplier dans les prochains mois… et les outils vont gagner en efficacité et puissance. Des évolutions que nos équipes IA observent et prennent en considération avant de les intégrer dans les produits AKIO.
* Gartner, “The Future of Customer Service: A Gartner Hype Cycle Report”, 2023