L’IA pour l’analyse de données et des appels

Découvrez l'évolution du reporting grâce à l'IA et son impact potentiel dans différents secteurs, notamment pour les centres d'appels.

À la fin de ce guide, vous comprendrez mieux comment l'analytique basée sur l'IA peut améliorer les performances commerciales et augmenter la satisfaction des clients.

Comprendre l'analytique basée sur l'IA

L'analyse 'IA transforme notre façon de traiter de vastes quantités de données. En utilisant l'apprentissage automatique, elle identifie des modèles, tendances et relations sans nécessiter d'intervention humaine. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées et de rester compétitives sur le marché.

L'apprentissage automatique, cœur de l'analytique basée sur l'IA, permet aux machines d'apprendre à partir des données sans être explicitement programmées. Il s'appuie sur des algorithmes sophistiqués pour identifier des schémas et faire des prévisions, enrichissant ainsi le processus d'analyse des données.

L'IA dans de ce domaine se divise en plusieurs branches, dont l'apprentissage supervisé, non supervisé, et par renforcement, chacune ayant des applications et des défis spécifiques.

Le traitement du langage naturel (NLP) joue également un rôle crucial, permettant aux machines de comprendre et de générer du langage humain. Il est particulièrement utile pour analyser les données non structurées comme les textes, les discours et les images. L'analyse des sentiments, qui détecte les émotions exprimées par les interlocuteurs, en est un exemple concret.

En outre, l'analytique basée sur l'IA utilise la visualisation des données pour présenter les résultats de manière claire et attrayante. Une bonne visualisation aide, par exemple, à identifier des schémas et des anomalies.

À noter que selon les solutions, des fonctionnalités telles que les filtres et les graphiques, permettent aux utilisateurs d'adapter la présentation des données à leurs besoins spécifiques.

Différences entre l'analytique basée sur l'IA et l'analytique traditionnelle

L'AI analytics et l'analytique traditionnelle ont toutes deux pour but d'analyser les données pour faciliter la prise de décision. Cependant, elles diffèrent sur plusieurs aspects, tels que le niveau d'automatisation, les types de données traitées, les techniques utilisées et les questions auxquelles elles répondent.

L'analytse IA se distingue par son automatisation avancée et sa rapidité. Elle peut traiter de grandes quantités de données en temps réel, permettant des prises de décision rapides et basées sur les données, sans intervention humaine. L'analytique traditionnelle, en revanche, est souvent plus lente, impliquant un traitement manuel, ce qui peut entraîner des retards dans l'obtention des informations.

L'analytique basée sur l'IA est également capable de gérer des données structurées et non structurées, telles que des textes, des discours ou des images, et d'en tirer des informations précieuses.

Elle excelle également dans l'analyse de données en temps réel, provenant de sources variées comme les réseaux sociaux ou les capteurs. L'analytique traditionnelle, quant à elle, se limite souvent aux données structurées, nécessitant que les données soient stockées et organisées avant d'être analysées.

Les méthodologies diffèrent également : l'analytique basée sur l'IA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des schémas et faire des prévisions, tandis que l'analytique traditionnelle repose sur des méthodes statistiques classiques, comme l'analyse de régression.

Enfin, les types de questions abordées varient : l'analytique basée sur l'IA est idéale pour les questions prédictives et prescriptives, offrant des prévisions et des recommandations personnalisées. L'analytique traditionnelle se concentre principalement sur des questions descriptives et diagnostiques, explorant les événements passés sans faire de prédictions.

Les éléments clés de l'analyse de données par IA

L'analytique basée sur l'IA repose sur plusieurs éléments essentiels, allant de la collecte des données à l'analyse et à l'extraction des informations.

Les sources de données

Elles sont le fondement de l'analytique basée sur l'IA. Ces sources peuvent être internes ou externes, structurées ou non structurées, et incluent une large gamme de plateformes telles que les bases de données, les entrepôts de données, les API, les réseaux sociaux et les capteurs. La diversité, la qualité et le volume des données influencent directement la précision des résultats.

La préparation des données

Cette étape consiste à collecter, nettoyer et intégrer les données provenant de différentes sources. L'analytique basée sur l'IA utilise des algorithmes pour évaluer et améliorer la qualité des données, en éliminant les doublons, les anomalies et les données manquantes.

L'analyse des données

C'est ici que les techniques de l'IA sont appliquées pour explorer les données, en tirer des informations et faire des prédictions. L'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, l'exploration des données et la visualisation des données sont utilisés pour découvrir des schémas et des corrélations.

Les insights et la prise de décision

L'objectif final de l'analytique basée sur l'IA est de fournir des informations exploitables qui aident à prendre des décisions éclairées. Elle peut répondre à des questions descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives, offrant des recommandations précises et pertinentes.

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Évolution du reporting avec l'IA

Le reporting consiste à partager des informations et des insights avec les parties prenantes, que ce soit pour informer, persuader ou respecter des obligations réglementaires.

Historiquement, le reporting était fait manuellement et à l'écrit offrant une vue rétrospective des événements. Aujourd'hui, il a évolué pour devenir plus dynamique, utilisant des technologies avancées comme l'IA.

L'IA a révolutionné le reporting en :

• Génération de contenu : L'IA peut produire des textes cohérents et des visuels à partir de données brutes, créant des rapports financiers, des communiqués de presse et des infographies.
• Analyse des données : Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent d'analyser des jeux de données complexes, de détecter des tendances et de faire des prédictions.
• Amélioration de la qualité : L'IA améliore la qualité du contenu en corrigeant les erreurs de grammaire et en vérifiant l'exactitude des données.

L'impact de l'analytique basée sur l'IA dans les centres d'appels

L'analytique basée sur l'IA transforme les centres d'appels en améliorant le service client, la performance des agents et l'efficacité opérationnelle.

Grâce à des outils comme Empower by Ringover, qui utilise le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et l'apprentissage automatique, les centres d'appels peuvent automatiser et améliorer de nombreuses tâches, y compris la transcription et l'analyse des sentiments.

Empower by Ringover aide les centres d'appels de plusieurs façons :

• Satisfaction client : En analysant les sentiments exprimées par les clients et les agents, Empower offre des recommandations pour améliorer la communication.
• Productivité des agents : Il optimise les tâches après appel, fournit des métriques de performance et aide les agents à améliorer leurs compétences.
• Rapidité et compatibilité : Conçu pour gérer de grands volumes d'appels, Empower fournit des insights immédiats et s'intègre facilement à d'autres outils et plateformes.

Ce qu'il faut retenir

L'analytique basée sur l'IA permet de traiter et d'analyser efficacement de vastes ensembles de données, d'en tirer des insights précieux et de prendre des décisions éclairées. Elle améliore également le service client, la productivité des agents et l'efficacité globale.

Pour tirer pleinement parti de l'analytique basée sur l'IA, pensez à adopter Empower by Ringover, un outil d'intelligence conversationnelle qui s'intègre parfaitement à d'autres plateformes professionnelles. Essayez Empower dès aujourd'hui et découvrez comment il peut vous aider à atteindre vos objectifs.

FAQ sur l'analyse IA

Qu'est-ce que l'IA dans l'analytique ?

L'IA dans l'analytique consiste à utiliser des techniques d'intelligence artificielle pour automatiser l'analyse des données, découvrir des insights et générer des prévisions ou des recommandations, permettant ainsi une prise de décision plus rapide et plus précise.

Que fait un analyste en IA ?

Un analyste en IA utilise l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour analyser des ensembles de données complexes, soutenant ainsi la prise de décision et l'efficacité opérationnelle. Leur rôle inclut également la transformation des insights en stratégies qui favorisent la croissance et l'innovation.

Quelle IA peut analyser les données ?

Plusieurs outils d'IA peuvent analyser les données, notamment ChatGPT, Empower by Ringover, Tableau, Power BI, Microsoft Excel, Jupyter AI, Polymer, MonkeyLearn, Qlik Sense et Kanaries RATH.