Le Natural Language Processing (NLP) ou traitement automatique du langage naturel (TALN) est une technologie qui permet aux machines de comprendre notre langage, d’en comprendre le sens. Depuis les premiers travaux d’Alan Turing en 1950 sur la communication avec la machine, évoqué dans son article « Computing Machinery and Intelligence », les cas d’usages ne cessent de croître dans un monde où les interactions humaines se multiplient.
Le NLP dans La relation client
L’accélération numérique impose un rythme soutenu en entreprise pour traiter et répondre à l’ensemble des demandes clients. Bien que 83% des français* soient prêts à partager leurs données avec une entreprise pour une expérience personnalisée, cet avantage reste peu exploité tant le temps manque pour catégoriser les demandes, répondre rapidement et de manière personnalisée. Ci après une sélection de 4 cas d’usages connus.
1. Le traitement des réclamations
La multitude de canaux de communication complexifie le traitement et l’analyse de tous les messages. L’analyse sémantique des demandes, souvent propres à chaque métier avec un vocabulaire spécifique, permet en amont de gagner du temps dans l’analyse des intentions pour répondre plus rapidement.
Analyse de plusieurs intentions dans un email
2. L’analyse des emails
L’analyse fine des emails est un sujet complexe dépendant de l’organisation des entreprises et de leur capacité à traiter rapidement les messages. L’analyse du langage permet, ici, de gagner du temps dans la catégorisation des contenus (pré qualification), permettant aux collaborateurs de gagner du temps et de personnaliser leurs envois notamment grâce à une génération automatique du message de réponse.
3. Le social listening
L’analyse des réseaux sociaux, notamment pour suivre la réputation d’une marque, est courante. Mais le cas d’usage le plus fréquent reste la détection du mécontentement. Fréquent notamment en BtoC, l’analyse des messages des réseaux sociaux est stratégique pour identifier rapidement les problématiques clients. Repérer ses intentions grâce au NLP, permet d’être plus réactif. Un temps économisé qui permet de personnaliser le traitement des requêtes.
4. Les agents conversationnels
Les agents conversationnels, aussi appelés chatbots, permettent d’engager plus directement une conversation avec les clients et prospects. Disponibles sans contraintes de temps, ils apportent une première réponse, dont la performance dépend de beaucoup de la qualité de la compréhension du langage, et donc du choix technologique.
Exemple d’analyse du langage avec Golem.ai
Vous l’aurez compris, les cas d’usages se multiplient et s’étendent au-delà du secteur de la relation client. Qu’il s’agisse d’analyser une grande quantité de documents, ou d’automatiser la catégorisation des messages entrants, la finalité reste la même : gagner du temps pour se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée.
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* https://www.kissthebride.fr/experience-relation-client/infographie-les-chiffres-cles-de-lannee-2020-du-marketing-client/
