L’article « L’IA peut-elle nous apprendre à devenir plus intelligents émotionnellement ? » de Daniel Limon et Bryan Plaster, publié le 25 janvier 2022, explorez comment l’intelligence artificielle (IA) peut améliorer notre intelligence émotionnelle, une compétence cruciale pour la réussite professionnelle, en particulier pour les managers.

Importance de l’intelligence émotionnelle

L’intelligence émotionnelle est considérée comme plus déterminante pour la réussite d’un manager que le QI ou les compétences techniques. Elle est essentielle pour le succès individuel et collectif au travail.

Rôle de l’IA dans l’amélioration de l’intelligence émotionnelle

Contrairement à l’idée simpliste selon laquelle l’IA se limitera à des tâches répétitives tandis que les humains se concentreront sur les compétences interpersonnelles, l’article soutient que l’IA peut en fait améliorer ces compétences humaines. En utilisant des technologies comme la détection des émotions, le traitement du langage naturel (PNL) et la vision par ordinateur, l’IA peut analyser les aspects complexes de la communication verbale et non verbale, tels que le ton, l’expression faciale, le contact visuel et le langage corporel.

Applications de l’IA dans les Compétences de Communication

L’IA peut analyser les conversations clients, qu’elles soient vocales, vidéo ou textuelles, pour identifier des modèles de communication efficaces. Cela a des applications dans divers domaines nécessitant de fortes compétences en communication, comme la gestion, la prise de parole en public, l’enseignement et la thérapie virtuelle.

Exemples concrets d’utilisation de l’IA

1. Gainsight : Utilisez l’analyse de l’intelligence émotionnelle pour former ses équipes de gestion de la réussite client en Inde, en utilisant des plateformes comme Gong et Zoom pour enregistrer et analyser les appels.
2. Gong : Aide les professionnels de la vente à améliorer leur communication en analysant les interactions avec les clients pour formuler des arguments plus convaincants et empathiques.
3. BenchSci : Aide les entreprises pharmaceutiques en capturant des signaux émotionnels à partir d’e-mails et de tickets de support pour mieux répondre aux besoins des clients.

Boucle de Rétroaction de l’IA

L’IA peut fournir des informations précieuses avant, pendant et après une interaction client :

• Avant : Analyser les conversations passées pour créer un profil de communication du client.
• Pendant : Fournir des retours en temps réel et des suggestions pour gérer les objections ou calmer un client mécontent.
• Après : Analyser les interactions pour améliorer continuellement les compétences de communication des représentants.

Comment l’IA peut améliorer l’intelligence émotionnelle et les compétences de communication

1. Gainsight et la Gestion de la Réussite Client

Exemple :

• Situation : Gainsight, une plateforme de gestion de la réussite client, forme ses équipes basées en Inde pour interagir efficacement avec des clients basés aux États-Unis.
• Action : Ils utilisent Gong et Zoom pour enregistrer les appels entre les gestionnaires de la réussite client (CSM) et les clients américains. Ces enregistrements sont ensuite analysés par une plateforme d’intelligence conversationnelle.
• Résultat : Les données recueillies permettent de comprendre les styles d’apprentissage, les réponses émotionnelles et les profils de personnalité des clients. Cela aide les CSM à ajuster leurs interactions pour mieux répondre aux attentes émotionnelles des clients, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélisation des clients.

2. Gong et l’Amélioration des Compétences en Vente

Exemple :

• Situation : Zillow, une entreprise immobilière, passe de la vente en personne à la vente virtuelle pendant la pandémie de 2020.
• Action : Zillow utilise Gong pour analyser les appels vidéo de vente et identifier les phrases clés qui aident à conclure des transactions.
• Résultat : Gong fournit des informations sur les meilleures pratiques de communication, permettant aux équipes de vente de Zillow d’adopter un langage plus persuasif et empathique, augmentant ainsi le taux de conclusion des ventes.

3. BenchSci et le Support Client Proactif

Exemple :

• Situation : BenchSci, qui aide les entreprises pharmaceutiques à avancer dans leurs essais cliniques, souhaite offrir un support client proactif.
• Action : En raison des restrictions de confidentialité, BenchSci utilise une plateforme d’intelligence conversationnelle pour analyser les e-mails, les tickets de support et les enquêtes.
• Résultat : L’IA exécute des analyses comportementales et émotionnelles pour permettre aux représentants du service client de mieux répondre aux attentes des clients, transformant les utilisateurs en ambassadeurs de la plateforme.

4. Cyrano.AI et la préparation des interactions client

Exemple :

• Situation : Un CSM doit se préparer pour une interaction avec un client existant ayant des préoccupations spécifiques.
• Action : Cyrano.AI analyse les conversations précédentes pour créer un profil de communication du client, incluant son style de communication, ses priorités et ses objectifs.
• Résultat : Le CSM utilise ces informations pour adapter sa présentation à la personnalité du client, améliorant ainsi la compréhension et la satisfaction du client.

5. Cresta et le Feedback en Temps Réel

Exemple :

• Situation : EarthLink, un fournisseur de services Internet, souhaite améliorer l’efficacité de son centre d’appels.
• Action : EarthLink utilise Cresta pour fournir des suggestions en temps réel aux agents, leur indiquant comment gérer les objections ou calmer un client mécontent.
• Résultat : En un mois, EarthLink observe une réduction de 11 % du temps moyen de traitement et une amélioration de 124 % du taux de conversion des services à valeur ajoutée.

6. Réciprocité et amélioration continue

Exemple :

• Situation : Reciprocity, une plateforme de gestion des risques et de la conformité, souhaite améliorer continuellement les compétences de ses CSM.
• Action : Les réunions clients sont enregistrées et analysées par une plateforme d’intelligence émotionnelle et conversationnelle. Cette analyse fournit des profils de personnalité des clients et des recommandations personnalisées pour interagir avec eux.
• Résultat : Les CSM peuvent adapter leur style de communication, ce qui réduit les frictions et améliore l’efficacité des processus de vente et de fidélisation.