Contactez-nous

Comment automatiser le canal téléphonique de votre entreprise pour améliorer l’expérience client ?

par | Mar 31, 2023 | Callbot

Le téléphone reste le canal de communication privilégié des clients pour entrer en contact avec une entreprise ou une organisation. C’est pourquoi il est important pour les centres de contacts et les callcenters d’offrir une expérience téléphonique fluide et efficace à leurs clients quelque soit le moment de la journée. Cela passe notamment par l’automatisation du canal téléphonique de l’entreprise, qui peut permettre de réduire les temps d’attente des clients, même en dehors des heures d’ouverture. Fini la longue file d’attente qui exaspère les usagers !

Selon une étude menée par le Search Engine Journal, environ 65% des clients préfèrent contacter une entreprise par téléphone car ce canal est le plus inclusif encore aujourd’hui. Cependant, il est fréquent que les clients doivent attendre plusieurs minutes avant d’obtenir une réponse de la part d’un conseiller. L’étude eCommerce Customer Experience de 2019 a révélé que 89% des clients raccrochent s’ils doivent attendre plus de cinq minutes. Et après une moyenne d’une minute et 55 secondes d’attente, la plupart des appelants raccrochent, selon le Small Business Chronicle. Cela engendre une grosse frustration et pour palier à cela les callbots rentrent en action.

C’est là qu’intervient l’automatisation des centres de contact de l’entreprise. En utilisant des outils tels que les callbots, les clients peuvent obtenir rapidement des réponses à leurs questions les plus courantes, sans avoir à attendre en ligne pour parler à un conseiller. En automatisant une partie des appels entrants, les centres de contacts et les callcenters peuvent réduire considérablement les temps d’attente des clients, améliorer leur expérience et réduire le risque qu’ils raccrochent avant d’obtenir une réponse.

En outre, l’automatisation peut également être utilisée pour offrir un service de support en dehors des heures d’ouverture de l’entreprise afin de pouvoir atteindre des personnes dans d’autres créneaux horaires. Les clients peuvent ainsi soumettre leurs demandes par téléphone en dehors des heures de travail en langage naturel, et être informés que leur demande sera traitée dès que possible, ce qui améliore l’expérience client.

En conclusion, l’automatisation du canal téléphonique de l’entreprise peut offrir de nombreux avantages aux centres de contacts et aux callcenters. En réduisant les temps d’attente des clients et en offrant un service de support en dehors des heures d’ouverture, ils peuvent améliorer considérablement l’expérience client et réduire le risque que les clients ne décident d’aller voir ailleurs.

Voici une liste des plus gros irritants des personnes qui attendent un conseiller au téléphone :

  1. Temps d’attente trop long : Les gens n’aiment pas attendre longtemps au téléphone pour parler à un conseiller. Plus le temps d’attente est long, plus les clients peuvent être frustrés et impatients.
  2. Musique d’attente ennuyeuse : Si les clients doivent attendre en écoutant une musique d’attente ennuyeuse ou une boucle publicitaire répétitive, cela peut être très agaçant.
  3. Annonces répétitives : Les clients peuvent également être irrités si les annonces d’attente sont trop répétitives ou trop fréquentes.
  4. Transferts fréquents : Si les clients sont transférés d’un conseiller à l’autre plusieurs fois, cela peut être frustrant et donner l’impression que leur demande n’est pas prise en charge efficacement.
  5. Manque d’informations : Si les clients ne reçoivent pas suffisamment d’informations sur l’état de leur demande ou s’ils ne sont pas informés du temps d’attente estimé, cela peut être très frustrant.
  6. Mauvaise qualité audio : Si la qualité de la ligne est mauvaise ou si les conseillers sont difficiles à entendre, cela peut être très agaçant pour les clients.
  7. Manque de personnalisation : Si les clients reçoivent un traitement impersonnel ou s’ils doivent répéter leur demande à chaque nouveau conseiller, cela peut être frustrant et donner l’impression que leur demande n’est pas prise en compte.
  8. Incapacité à résoudre le problème : Si les clients doivent attendre longtemps pour parler à un conseiller et que leur problème n’est pas résolu de manière satisfaisante, cela peut être très frustrant et peut inciter les clients à chercher une autre entreprise pour répondre à leurs besoins.

GPT une nouvelle ère pour les assistants virtuels

par | Mar 13, 2023 | gpt, intelligence artificiellle, NLP

L’utilisation de ChatGPT intégré à des services SaaS B2B (Business-to-Business) peut être très bénéfique pour les entreprises, mais elle comporte également des risques potentiels qu’il est important de prendre en compte. Dans cet article, nous allons examiner quelques-uns des risques les plus courants associés à l’utilisation de ChatGPT dans un contexte professionnel.

Tout d’abord, la confidentialité des données est une préoccupation majeure lors de l’utilisation de ChatGPT. En effet, l’application peut impliquer le partage de données confidentielles entre les utilisateurs et l’application. Il est donc essentiel que les données soient protégées de manière adéquate pour éviter toute violation de la confidentialité.

La précision et la fiabilité des résultats générés par ChatGPT peuvent être un autre risque important. Bien que l’application soit très avancée, il est possible que les résultats ne soient pas toujours précis ou fiables, en particulier dans des contextes professionnels. Par conséquent, il est important de s’assurer que les résultats sont vérifiés avant d’être utilisés pour prendre des décisions importantes. Attention toutefois au biais algorithmique est également une préoccupation importante lors de l’utilisation de ChatGPT. Comme tout algorithme, ChatGPT peut être affecté par des biais, ce qui peut avoir des conséquences néfastes sur les résultats. Il est donc important de surveiller et d’atténuer ces biais pour garantir que les résultats sont justes et impartiaux.

En outre, la question de la responsabilité juridique peut être soulevée en cas de résultats incorrects ou inappropriés générés par ChatGPT. Par conséquent, il est important d’avoir des politiques claires et des procédures de gestion des risques en place pour atténuer ces risques.

La sécurité est un autre aspect important à prendre en compte lors de l’utilisation de ChatGPT. Comme pour toute application en ligne, il est important de s’assurer que ChatGPT est sécurisé contre les menaces externes telles que les cyberattaques et les intrusions malveillantes.

L’automatisation de la fonction support aux utilisateurs est un cas d’usage populaire pour les modèles de langage de grande envergure tels que GPT. En utilisant la technique du Fine Tuning, ces modèles peuvent être entraînés sur le corpus (KB) de l’entreprise pour fournir des réponses précises et cohérentes aux demandes des utilisateurs. Cela peut inclure la génération de synthèses, de tickets, etc. Les chatbots construits avec des modèles génératifs peuvent remplacer les modèles classiques de FAQ et les moteurs de recherche par des moteurs de réponse plus sophistiqués.

Cependant, l’utilisation de ChatGPT présente également des complexités, des coûts et des limites. Les modèles peuvent nécessiter beaucoup de ressources de traitement et de stockage, et peuvent être sujets à des erreurs ou des hallucinations. Il est important de se protéger contre les risques éthiques, sociaux et juridiques associés à l’utilisation de ces modèles en temps réel sans intervention humaine.

Il est également important de considérer les problèmes de souveraineté, tels que les solutions propriétaires versus open source, ainsi que la possibilité de fine-tuner les modèles pour des verticaux spécifiques. Une charte peut être utilisée pour encadrer l’utilisation de ChatGPT et se protéger contre ces risques.  il convient de noter que ChatGPT est l’un des nombreux modèles de langage de grande envergure disponibles. Il présente des avantages et des inconvénients, tels que la consommation de ressources et la propriété intellectuelle. D’autres approches alternatives ou complémentaires, telles que les modèles dédiés, les modèles d’experts épars et l’hybridation de modèles, peuvent également être considérées. La question de la souveraineté numérique est également un enjeu important à prendre en compte dans l’utilisation de ces modèles.

En conclusion, l’utilisation de ChatGPT dans un contexte professionnel peut présenter des risques potentiels qu’il est important de prendre en compte et de gérer de manière proactive. En ayant des politiques claires, des procédures de gestion des risques et une approche réfléchie en matière de confidentialité, de précision, de biais, de responsabilité et de sécurité, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de cette technologie prometteuse tout en minimisant les risques potentiels.

Comment les assistants virtuels vous aident à fidéliser les clients

par | Mar 11, 2023 | fidélisation

Comment les assistants virtuels peut vous aider à fidéliser vos clients sur le long terme

La fidélisation client est un enjeu crucial pour toute entreprise qui souhaite pérenniser son activité et assurer sa croissance. En effet, il est bien connu que conserver un client coûte moins cher que d’en acquérir un nouveau. De plus, un client fidèle a tendance à recommander la marque, contribuant ainsi à son rayonnement et à sa notoriété.

Qu’est-ce que la fidélisation client ?

La fidélisation client consiste à mettre en place des actions et des stratégies pour encourager les clients à rester fidèles à la marque. Cette fidélisation peut se mesurer par différents indicateurs tels que le taux de rétention, le churn (taux de désabonnement), le bouche à oreille et le  net  promoting score (NPS).

Pourquoi est-ce important d’éviter d’avoir des détracteurs ?

Avec la montée en puissance des réseaux sociaux, les avis négatifs peuvent rapidement se propager et nuire à la réputation de la marque. Les voicebots peuvent jouer un rôle crucial dans la gestion de ces avis en offrant une écoute active et en proposant des solutions personnalisées pour répondre aux insatisfactions des clients.

Comment fidéliser vos clients ?

Pour fidéliser vos clients, il est essentiel de proposer une expérience client personnalisée et de qualité. Les voicebots peuvent contribuer à cette personnalisation en collectant et en exploitant intelligemment les données des clients pour leur proposer des offres sur mesure, des récompenses de fidélité ou encore des réductions.

Améliorer votre score NPS et la recommandation de la marque

Le score NPS est un indicateur clé de la satisfaction et de la fidélité des clients. Les voicebots peuvent être utilisés pour effectuer des enquêtes de satisfaction et recueillir des feedbacks. Ils peuvent également encourager les clients satisfaits à laisser des avis positifs et à recommander la marque à leur entourage.

Quelques actions et moyens pour fidéliser vos clients

Pour fidéliser vos clients, vous pouvez également proposer des récompenses pour la fidélité tels que des points, des cadeaux ou des gains. Il est également important d’impliquer les clients dans l’amélioration de l’expérience clientèle en leur proposant des sondages ou des enquêtes de satisfaction.

S’adapter au marché et aux exigences des clients

Enfin, pour fidéliser vos clients, il est crucial de s’adapter aux évolutions du marché et aux exigences des clients. Les callbots peuvent être utilisés pour offrir un service client disponible 24h/24 et répondre rapidement aux questions et aux demandes des clients quelquesoit le domaine d’activité.

L’assistant virtuel peut jouer un rôle majeur dans la fidélisation client en proposant une expérience personnalisée, en recueillant des feedbacks et en s’adaptant aux évolutions du marché et aux exigences des clients. L’ensemble de ces actions permettra de conserver les clients existants et d’encourager leur recommandation de la marque, contribuant ainsi à sa notoriété et à sa croissance.

  1. Dans le monde des taxis  certaines compagnies utilise un callbot pour permettre à ses clients de commander des courses par téléphone. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les personnes qui ne disposent pas d’un smartphone ou qui ont des difficultés à utiliser l’application mobile. Le callbot permet également de réduire le temps d’attente pour les clients en leur fournissant des informations en temps réel sur l’état de leur course.
  2. Dans le monde des banques  certaines utilisent un callbot pour fournir à ses clients des informations sur leurs comptes bancaires, leurs transactions et leurs soldes. Le callbot permet également aux clients de gérer leur compte, de faire des virements et de trouver des agences bancaires proches de chez eux. Grâce à cette fonctionnalité, Bank of America peut offrir un service client 24h/24 et 7j/7. même en dehors des heures d’ouverture des agences bancaires.
  3. dans le monde de la vente a importer certaines sociétés ont développé un callbot pour permettre à ses clients de commander des pizzas par téléphone. Le callbot peut répondre à des demandes complexes, comme les commandes personnalisées et les demandes d’informations sur les allergènes. Grâce à cette fonctionnalité, une marque peut offrir un service client de haute qualité et traiter rapidement les commandes.
  4. dans le monde de la l’hôtellerie certains utilisent un callbot pour permettre à ses clients de poser des questions sur les propriétés qu’ils souhaitent réserver. Le callbot peut répondre à des questions complexes sur les équipements, les services disponibles et les politiques de location. Cette fonctionnalité permet à des marques d’offrir un service client rapide et efficace, même en cas de forte affluence.

Ces exemples montrent comment les callbots peuvent être utilisés pour améliorer l’expérience client et fournir des services plus rapides et plus efficaces.

Comment nettoyer une FAQ pour la rendre compréhensible par une IA

par | Mar 11, 2023 | gpt, NLP

En tant que datascientist, nous sommes souvent confrontés à des données brutales que nous devons transformer en des données exploitables, afin de prendre des décisions éclairées. Mais ne vous inquiétez pas, nous sommes là pour nettoyer ce chaos et trouver des trésors cachés.

Lorsqu’il s’agit de travailler avec des données textuelles, la phase de prétraitement est cruciale. Imaginons que vous souhaitiez déterminer si un e-mail est un spam, une tentative de hameçonnage ou non, en se basant uniquement sur son contenu. Pour y parvenir, il est essentiel de transformer les données textuelles brutes en données numériques que les algorithmes de Machine Learning peuvent comprendre et exploiter.

Cette phase de prétraitement implique plusieurs étapes clés, telles que le nettoyage, la normalisation, la tokenisation, le stemming et la lemmatisation. Tout d’abord, nous nettoyons les données en supprimant les urls, les émojis et autres éléments indésirables. Ensuite, nous normalisons les données en les passant en minuscules, en supprimant les chiffres, la ponctuation, les symboles et les stopwords comme  « le, la; les… ».

qu’est-ce que la normalisation des données ?

La tokenisation est la prochaine étape, qui consiste à découper le texte en plusieurs morceaux appelés tokens (voir l’article sur les vecteurs). Par exemple, la phrase « Vous trouverez en pièce jointe le document en question » sera découpée en « Vous », « trouverez », « en pièce jointe », « le document » et « en question ». Cette étape est importante car elle permet de capturer l’essence du texte et de le représenter de manière numérique. on parle de forme canonicale du mot ou sa racine.

Le stemming est une autre étape qui permet de réduire les variations des mots en ne conservant que leur racine. Par exemple, « trouverez » deviendrait « trouv ». La lemmatisation, quant à elle, est une méthode plus sophistiquée qui permet de supprimer uniquement les terminaisons inflexibles et d’isoler la forme canonique du mot, connue sous le nom de lemme. Par exemple, « trouvez » deviendrait « trouver ».

Enfin, il existe d’autres opérations de prétraitement telles que la suppression de chiffres des nombres, ponctuation et symboles, afin d’éliminer les données redondantes ou non pertinentes. transformer les emojis en mots. la normalisation des données est une étape cruciale dans le prétraitement du texte pour la classification : la normalisation est l’étape obligatoire dans le traitement des jeux de données.

En somme, la phase de prétraitement est un élément clé dans l’analyse de données textuelles. Elle permet de transformer des données brutes en données exploitables et représente souvent une étape fondamentale avant l’application des méthodes de Machine Learning.

Dans l’ensemble, le prétraitement des données textuelles est un processus complexe mais crucial pour les projets de NLP (Natural Language Processing). Il existe de nombreuses méthodes et approches pour transformer des données textuelles en données numériques. Les choix des méthodes dépendent des objectifs de l’analyse et des caractéristiques des données.

Alors, la prochaine fois que vous vous retrouverez face à un tas de données textuelles brutes, n’oubliez pas que le prétraitement est votre meilleur ami et qu’il peut vous aider à trouver les réponses que vous cherchez.

Paul.

Comment améliorer la gestion des mots clés et des phrases d’un corpus FAQ

par | Mar 11, 2023 | gpt, NLP

La NLP (Natural Language Processing) est une méthode de traitement du langage naturel qui permet aux machines de comprendre et d’interpréter le langage humain. Dans le domaine de l’assurance, la NLP peut être utilisée pour analyser les interactions entre les clients et les compagnies d’assurance, afin d’identifier les besoins des clients et d’améliorer l’expérience client globale.

Une des méthodes les plus courantes en NLP est celle des Transformers. Les Transformers sont des modèles de réseau de neurones profonds qui peuvent être entraînés pour comprendre le contexte des mots dans une phrase, afin de produire des représentations vectorielles de haute qualité des mots et des phrases.

En utilisant cette méthode, les compagnies d’assurance peuvent identifier les mots clés prioritaires dans les interactions avec les clients, afin de mieux comprendre leurs besoins et de proposer des solutions adaptées. Par exemple, dans une conversation avec un client qui se plaint d’un sinistre automobile, les mots clés prioritaires pourraient inclure « accident », « dommages », « assurance auto », « remboursement », etc.

Ces mots clés extraits du contextge peuvent être pondérés en fonction de leur importance dans la phrase ou le contexte global de l’interaction. Par exemple, dans la phrase « J’ai eu un accident de voiture hier soir et j’ai besoin d’aide pour remplir un constat amiable », le mot clé « accident » aurait une pondération plus élevée que le mot clé « constat amiable », car il est plus directement lié au besoin du client. faut donc éviter qu’un mot clé prenne le dessus sauf si sa rareté permet de le faire ressortir du lot.

En utilisant cette méthode de traitement, les compagnies d’assurance peuvent non seulement identifier les besoins des clients, mais aussi comprendre les tendances et les modèles dans les interactions, afin d’améliorer l’expérience client globale. Par exemple, si plusieurs clients se plaignent du temps de traitement des demandes de remboursement, la compagnie d’assurance peut prendre des mesures pour améliorer ce processus et ainsi améliorer la satisfaction des clients. La NLP et la méthode des Transformers sont des outils puissants pour les compagnies d’assurance qui cherchent à améliorer l’expérience client. En utilisant ces méthodes, les compagnies peuvent identifier les besoins des clients, comprendre les tendances et les modèles dans les interactions et proposer des solutions adaptées pour améliorer la satisfaction des clients.

Les mots clés prioritaires en NLP sont des mots qui sont particulièrement importants pour comprendre les besoins des clients dans les interactions avec les compagnies d’assurance. Cependant, il est important de noter que certains mots sont en réalité interdits ou considérés comme des stopwords, car ils peuvent fausser les résultats de l’analyse.

Par exemple, dans le domaine de l’assurance automobile, le mot « accident » est un mot clé important pour comprendre les besoins des clients. Cependant, le mot « crash » peut également être utilisé pour désigner un accident, mais il est considéré comme un mot interdit car il peut être utilisé de manière ambiguë (comme dans « j’ai crashé mon ordinateur ! »).

Pour améliorer la compréhension des interactions avec les clients, il est également possible d’utiliser des techniques de prétraitement de texte pour éliminer les stopwords, qui sont des mots courants qui n’ont pas beaucoup de signification en eux-mêmes. Par exemple, les stopwords pourraient inclure des mots tels que « le », « la », « de », « à », etc.

Ces techniques peuvent aider à améliorer la qualité de l’analyse de la NLP en éliminant les mots qui ne sont pas pertinents pour comprendre les besoins des clients. Cependant, il est important de prendre en compte le contexte global de l’interaction pour éviter de fausser les résultats.

Pour illustrer l’importance du contexte d’une phrase, voici une petite anecdote : un jour, une compagnie d’assurance a utilisé la NLP pour analyser les interactions avec les clients, en utilisant la technique des stopwords pour éliminer les mots courants. Cependant, ils ont rapidement réalisé que cela avait éliminé des mots clés importants tels que « assurance », ce qui a faussé les résultats de l’analyse. Heureusement, ils ont rapidement ajusté leur approche pour prendre en compte le contexte global et ont pu obtenir des résultats précis.

En conclusion, la NLP et les mots clés prioritaires sont des outils puissants pour comprendre les besoins des clients dans le domaine de l’assurance. Cependant, il est important de prendre en compte les mots clés interdits, les stopwords et le contexte global de l’interaction pour obtenir des résultats précis et fiables. Et surtout, n’oubliez pas que grâce à TALKR vous pouvez garder le sens de l’humour  avec vos clients en maitrisant l’interface de notre plateforme.