Revue de presse #18 : les conseillers européens en Call Centers se disent « fiers » de leur travail, l’IA continue de révolutionner le service client

#1 Turnover en Call Center : une étude dévoile 4 leviers pour réduire l'intention de départ

Le turnover est un sujet central dans les métiers du service client. Est-il consubstantiel à l’activité elle-même, et donc inévitable ? Est-il, au contraire, une variable purement interne, largement contrôlable par l'organisation ? Ou bien est-ce une variable hybride, sur laquelle le management peut peser… mais simplement à la marge, pour « limiter les dégâts » ?

Pour répondre à cette question, une équipe de l’Université de Turin a mené une étude qualitative dans le centre de contacts d’un géant des télécoms : 

• Échantillon = 318 agents ; 
• 97.5 % en CDI ;
• 68.9 % à temps plein ; 
• Âge moyen : 37.4 ans ;
• Ancienneté moyenne : 6.7 ans.

L’étude a pu identifier trois leviers opérationnels capables de réduire l’intention de départ des salariés. 

L’engagement affectif envers l’entreprise 

C’est de loin le facteur le plus impactant. Chaque augmentation d’un écart-type dans l’engagement affectif réduit l’intention de quitter l’entreprise de 0,60 écart-type. 

En clair, plus un agent se sent émotionnellement lié à son entreprise (sentiment d’appartenance, fierté d’en faire partie, alignement avec les valeurs), plus son envie de partir baisse. À l’inverse, un attachement faible ou purement fonctionnel multiplie l'intention de départ, même si les conditions objectives de travail restent correctes.

L’autonomie perçue dans le traitement des appels 

L’autonomie perçue suit de très près, avec un effet presque équivalent : chaque augmentation d’un écart-type réduit l’intention de quitter de 0,57 écart-type. 

Pouvoir adapter ses réponses, personnaliser son approche, moduler son rythme d’échange… ces marges de manœuvre, même fines, protègent les agents contre l'usure psychologique.
À l’inverse, un environnement trop scripté et robotisé accélère la fatigue émotionnelle et la déconnexion affective vis-à-vis du métier.

💡 À noter : l’autonomie agit à la fois directement et indirectement sur l’intention de départ, en renforçant l'engagement affectif. C’est donc un puissant levier contre les départs.

Le soutien perçu du superviseur immédiat 

Le soutien du manager de proximité est également une arme anti-turnover, mais avec un impact plus modeste. Chaque augmentation d’un écart-type réduit l’intention de départ de 0,24 écart-type.

Le superviseur agit comme un amortisseur émotionnel : il absorbe les tensions, valorise les efforts invisibles et réduit l’isolement qui favorise l’envie de partir. 

Mais son poids relatif est inférieur à celui de l’engagement affectif ou de l’autonomie : le management de proximité seul ne peut pas tout compenser.

La gestion de la fatigue émotionnelle 

Quand elle n’est pas traitée, la fatigue émotionnelle augmente de 70 % la probabilité d’intention de départ. Contrairement à ce que l’on pourrait penser, il ne s’agit pas d’une réaction ponctuelle à un événement extrême (crise, surcharge temporaire). C’est plutôt l'accumulation silencieuse de micro-frustrations quotidiennes (manque de reconnaissance, sentiment d'inutilité, rigidité des procédures…). 

Ce constat rappelle l'importance de mettre en place des dispositifs de décompression réguliers (coaching et débriefings émotionnels, reconnaissance hors objectifs, etc.).

🔗 Pour aller plus loin : le papier de l’étude « Turnover intentions in a call center: The role of emotional dissonance, job resources, and job satisfaction ».

#2 Dans les centres de contacts européens, 70 % des agents recommanderaient aujourd'hui leur métier !

Voilà qui devrait tordre le cou à bien des stéréotypes ! 

Selon l’étude « Voice of the Agent » publiée par Calabrio en février 2025, l’écrasante majorité des agents qui évoluent dans des centres de contacts basés en Europe ont une opinion favorable de leur activité. Dans le détail : 

• 70 % recommanderaient leur métier ;
• 66 % se disent satisfaits de leurs conditions de travail ;
• 64 % tirent « un sentiment de fierté » de leur métier.

C’est indéniable : les entreprises et les centres de contacts européens travaillent sur l’expérience agent, et les résultats sont au rendez-vous. Pour les consolider, l’étude identifie 5 pistes d’actions prioritaires : 

1. Orienter la montée en compétences sur les outils et les soft skills, avec des modules courts sur la maîtrise du multicanal, l’utilisation de l'IA conversationnelle et la gestion de la fatigue émotionnelle ;
2. Impliquer les agents dans la planification pour anticiper les pics d'activité, lisser les flux sur la journée/semaine et éviter la dégradation du taux d'adhérence ou les effets d'usure liés au sous-staffing chronique ;
3. Ajuster la politique de rémunération et de primes au-delà de l'ancienneté, pour prendre en considération la complexité réelle du poste occupé (nombre de canaux gérés, types de demandes traitées, niveau de technicité exigé) ; 
4. Formaliser des parcours de mobilité horizontale et verticale dès les six premiers mois, en inscrivant noir sur blanc les étapes et conditions d'accès aux rôles de référent, formateur, support qualité ou superviseur junior ;
5. Multiplier les dispositifs de cohésion pour les équipes hybrides : débriefs visio réguliers, ateliers de résolution collective de cas clients et feedbacks croisés agents/managers pour prévenir la dilution du sentiment d'appartenance.

🔗 Pour aller plus loin : téléchargez l’édition 2025 de l'étude « Voice of the Agent » de Calabrio (en anglais)

#3 [Étude] L’IA dans les centres de contacts : tout reste à faire !

Le déploiement d'une IA véritablement utile aux agents repose moins sur l’innovation technologique brute que sur la capacité à finement intégrer l’IA dans les gestes métier quotidiens. 

C’est en tout cas la principale conclusion que tire Calabrio de son focus 2025 sur l’état de l’IA dans les centres de contacts.

Il est indéniable que l’IA, dans ses formes générative et conversationnelle, arrive à point nommé pour améliorer l’expérience client et aider les marques à tendre vers l’excellence opérationnelle. Mais sur le terrain, agents et clients sont beaucoup moins enthousiastes : 

• La majorité des agents (56 %) affirment que l’IA ne les aide pas vraiment dans leurs tâches quotidiennes ;
• 55 % des clients français estiment que l’IA conversationnelle dégrade la qualité des échanges ;
• 57 % pensent que les marques qui l’utilisent « se soucient peu de leurs clients ». 

Pourquoi un tel décalage entre la promesse et le constat ? 

L’étude pointe essentiellement une mauvaise intégration de l’IA aux processus métiers. Dans de nombreux centres de contacts, les outils n’ont pas été déployés comme des extensions naturelles du poste agent. Au lieu de simplifier l’accès à l'information et d’accélérer le traitement des demandes, ils multiplient les interfaces, les interruptions de flux et les manipulations.

🔗 Pour aller plus loin : consultez le focus IA dans l’édition 2025 de l'étude « Voice of the Agent » de Calabrio (en anglais).

#4 Écoute client : l’échantillonnage s’efface au profit de l’analyse de 100 % des interactions 

Dans un papier publié cette semaine, CMSWire s’attaque à la question du Quality Monitoring dans la relation client et commerciale.

Historiquement, les centres de contacts ont toujours piloté moins de 5 % de leurs interactions clients, dans une logique d’échantillonnage, pour des raisons opérationnelles évidentes. On se limite à l’analyse d’une fraction microscopique du réel, avec les conséquences que l’on connaît : 

• Les problèmes émergents passent sous le radar ; 
• Le pilotage est réactif, jamais en anticipation, ni même en « curatif rapide ».

Mais l’IA est en train de lever cette limite historique dans le fonctionnement des centres de contacts. La logique d’échantillonnage s’efface progressivement au profit d’une analyse exhaustive, basée sur 100 % des interactions clients. N’ayons pas peur des mots : c’est une révolution que nous sommes en train de vivre.

L’enjeu n'est pas de remplacer les superviseurs, mais d’augmenter leur capacité d’analyse d’une manière qui était encore inespérée il y a 3 ans : 

• D'abord en analysant 100 % des interactions, quel que soit leur canal (voix, chat, email), pour extraire en temps réel les tendances de satisfaction et d'irritation client, les schémas de résolution efficaces ou au contraire problématiques et les pratiques qui augmentent ou dégradent l'expérience client ;
• Ensuite, en passant du « réactif tardif » au « réactif rapide », puis du curatif au prédictif : prédire les risques de churn, anticiper les montées en charge, détecter les premiers signes de décrochage agent, etc. ;
• Enfin, en démocratisant l'accès aux insights, avec des dashboards lisibles par tous (managers, superviseurs, agents eux-mêmes) et des systèmes d'alerte qui remontent automatiquement les signaux critiques.

L'écart va rapidement se creuser entre les Call Centers capables d'exploiter l’IA pour piloter la qualité à grande échelle et ceux qui resteront prisonniers du modèle artisanal d'analyse partielle.

🔗 Pour aller plus loin : le papier « The New Standard in Call Center Analytics Is AI-Driven Insight » sur CMSWire.

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