Contactez-nous
Contact us

Sur quels supports est-il possible d’intégrer un chatbot ?

par | Jan 24, 2022 | Blog, Callbot, SVI

L’essor des nouvelles technologies est au centre des processus d’automatisation des tâches. Aujourd’hui encore, il est quasi impossible, pour les professionnels, de se passer des chatbots. Ce sont des outils de gestion de la clientèle basés sur l’intelligence artificielle. Il en existe plusieurs sur le marché du Hitgh Tech et utilisant différents supports de communication. Comment utiliser cette technologie et dans quel support peut-on l’intégrer ?

Chatbot : sur quel support l’intégrer ?

Le chatbot est une combinaison du mot « chat » qui signifie « conversation » et du mot « bot » qui renvoie à un « logiciel autonome et automatique ». On comprend aisément qu’il s’agit d’un programme informatique ou d’un logiciel capable de converser et de répondre automatiquement aux questions d’un interlocuteur humain. Il peut être intégré sur trois types de supports :

Les sites internet

Les plateformes web sont des supports dans lesquels sont intégrés les logiciels et programmes de chatbot. Elles accueillent à la fois des bots simples et complexes afin de garantir un meilleur assistant client virtuel. On distingue ainsi le voicebot et le callbot.

Les réseaux sociaux

Les réseaux sociaux sont aussi des supports d’intégration des chatbots simples ou à intelligence artificielle. Vous avez par exemple Skype bot, whatsapp bot, etc.

Les applications

Les applications sont aussi des supports de choix pour ces agents conversationnels digitalisés. Elles sont de plus en plus utilisées par les entreprises afin de se rapprocher de leur clientèle.

Quels types de chabot choisir ?

Il existe deux catégories d’agents conversationnels digitalisés à savoir :

Le bot simple

C’est un agent conversationnel digitalisé qui se limite à répondre aux simples questions des utilisateurs humains. Il remplit généralement une tâche précise. Il peut s’agir de répondre soit à un message écrit (chatbot), à un message vocal (voicebot) ou à un appel (callbot).

Le bot complexe

C’est une version de bot améliorée et plus aboutie. Le bot se charge de répondre aux questions avec plus de précision. L’intelligence artificielle est à son paroxysme avec des bots capables de fournir des réponses personnalisées. Il peut alors réserver un ticket de métro, consulter votre compte courant…ou même vous conseiller un produit ou un service. Ce sont les nouveautés ou innovations de l’écosystème du bot (voicebot, callbot, etc.).

Toutefois, il faut noter que le voicebot est capable d’interpréter les questions et/ou requêtes vocales et d’y répondre vocalement en langage humain ou naturel. Par contre, le callbot est programmé pour recevoir et émettre des appels téléphoniques. Il interprète la requête et y répond aux appelants.

Kwalys : pour une solution de chatbot adaptée

Créer des conversations intelligentes pour votre entreprise ou société est une nécessité. Trouver un bot capable de répondre à vos besoins en matière de gestion de la relation client n’est pas toujours facile. La plateforme Kwalys vous propose des assistants intelligents à la dimension de vos besoins.

Les solutions conversationnelles vocales ou voice tech (voicebot et callbot) sont basées sur l’intelligence artificielle. La plateforme TALKR.ai de Kwalys, vous permet de créer votre assistant vocal en toute simplicité. Des assistants intelligents qui remplacent vos vieux SVI pour une digitalisation complète de votre entreprise.

Vous l’aurez compris, les bots ou agents conversationnels virtuels sont de plus en plus plébiscités par les professionnels. Ils permettent de dynamiser la relation client d’une entreprise. Grâce à eux, votre service client est opérationnel 24h/24 et 7j/7j. Si vous aussi vous souhaitez automatiser votre service client, essayez plutôt la plateforme Kwalys.

Comment détecter automatiquement les répondeurs (AMD)

par | Jan 3, 2022 | Callbot, SVI

Détection d’un répondeur lors des émissions d’appels par des robots.

 

Ce sujet n’est pas encore évoqué sur la toile en France en 2020 car pour arriver à cette problématique, il faut comprendre qu’il n’est pas toujours facile pour un robot de détecter que le robot s’adresse à un répondeur classique avec des touches DTMF ou pourquoi pas un autre robot ( dans le cas des secrétaires virtuelles que nous avons mis en place ).  Lorsqu’un humain décroche au téléphone, en général, il va parler mais de manière très courte : « Allô » ou « oui bonjour » en encore « qui est à l’appareil » ? etc… Quand au contraire c’est le répondeur qui se déclenche, on va avoir une plus ou moins longue tirade et la possibilité de pouvoir laisser un message à notre interlocuteur par la suite.

Comment détecter de manière efficace que nous avons à faire à un répondeur et une messagerie vocale ?
L’outil est adapté afin de comprendre la voix et la durée du premier message et son contenu et aussi l’environnement qui peut être bruité. On peut donc mesurer avec précision la durée de la parole de cette première interaction qui sera en générale plus longue qu’un humain.  On peut aussi détecter une petite tonalité ou BIP juste avant de pouvoir laisser un message. Ce signal repéré est un indicateur de poids  dans le choix du scénario pour clôturer la conversation.

il est possible de laisser un message par exemple mais là encore, on doit pouvoir l’enregistrer et il faut utiliser des petites ruses dont personne n’imagine l’existence. tout cela est préconfiguré dans notre plateforme afin de vous éviter ce type de question : Que faire quand on rencontre un répondeur ?
Nous profitons de nos moteurs de reconnaissance vocale pour détecter la tonalité du répondeur et de la transcription avant d’indiquer que vous pouvez laisser le message. Cela garantit que le message complet est remis avec succès ou bien de pouvoir relancer l’appel de manière automatique à un autre moment.

Plus de 70 % des appels inconnus sont redirigés vers des boites vocales car  les personnes n’aiment pas parler avec  des inconnus. Grâce au deeplearning et à la modélisation acoustique, les techniques du traitement du signal numérique permettent de savoir si une personne a réellement décroché. L’analyse des audios est toujours intéressante car elle permet d’enrichir les bases de connaissances sur la partie « répondeur » . La compréhension des spectres audios permet aussi de détecter d’autres échantillons sonores et bruits environnants : La télévision, le train,  la voiture pour ne citer qu’eux ou bien des oiseaux. Il est probable que des législations puissent dans le futur interdire une communication entre un robot et une personne en voiture par exemple.

 

On doit se méfier toutefois des faux positifs ou le robot penserait qu’il tombe sur un répondeur ou l’inverse. L’humain parfois décroche  mais ne parle pas immédiatement et attend ou bien il ne parle pas assez fort et il y a un long silence. On a calculé que tout se passe dans les première secondes de l’appel et que certains répondeurs sont impossible à détecter. Ce qui est le plus important c’est de pouvoir couper la conversation lorsque l’on comprend que c’est un répondeur qui répond ou bien une musique d’attente juste après la numérotation de l’appelé.

 

Dans le cadre des transferts d’appels il faut aussi imaginer des scénarios plus complexe dans le cas ou on tombe aussi sur un répondeur et donc il faut pouvoir revenir dans la conversation. je vous le dis : c’est complexe et les situations ne sont jamais identiques.

 

How to detect answering machines (AMD)

par | Déc 30, 2021 | Uncategorized

Detection of an answering machine on the emission of calls by robots.

This subject is not yet evoked on the web in France in 2020 because to reach this problem, it is necessary to understand that it is not always easy for a robot to detect that the robot is addressing a classic answering machine with DTMF keys or why not another robot (in the case of the virtual secretaries that we have set up).  When a human picks up the phone, in general, he or she will speak in a very short way: « Hello » or « yes hello » or « who is this » ? etc… When, on the other hand, the answering machine is triggered, we will have a more or less long tirade and the possibility to leave a message to our interlocutor.
How can we effectively detect that we are dealing with an answering machine and a voice mail?
The tool is adapted to understand the voice and the duration of the first message and its content and also the environment which can be noisy. We can therefore measure with precision the duration of the speech of this first interaction which will generally be longer than a human.  We can also detect a small tone or BIP just before leaving a message. This signal is an important indicator in the choice of the scenario to close the conversation.
It is possible to leave a message for example, but here again, you must be able to record it and you must use little tricks that no one knows of. All of this is preconfigured in our platform to avoid you asking this type of question: What should I do when I meet an answering machine?
We take advantage of our voice recognition engines to detect the tone of the answering machine and the transcript before indicating that you can leave the message. This ensures that the entire message is successfully delivered or that the call can be automatically replayed at another time.
More than 70% of unknown calls are redirected to voicemail because people do not like to talk to strangers. Thanks to deeplearning and acoustic modeling, digital signal processing techniques can tell if a person has actually picked up the phone. The analysis of audios is always interesting because it allows to enrich the knowledge base on the « answering machine » part. The understanding of audio spectra also allows to detect other sound samples and surrounding noises: The television, the train, the car to mention only them, birds. It is likely that in the future, legislation will prohibit communication between a robot and a person in a car for example.

However, we must beware of false positives, where the robot would think that we are on an answering machine or the opposite. The human sometimes picks up the phone but does not speak immediately and waits or does not speak loud enough and there is a long silence. It has been calculated that everything happens in the first second of the call and that some answering machines are impossible to detect. The most important thing is to be able to cut the conversation when we understand that it is an answering machine or a music on hold right after the dialing of the called person.

In the case of call transfers, it is also necessary to imagine more complex scenarios in the event that you also get an answering machine and therefore you must be able to return to the conversation. I’m telling you: it is complex.

 

Lancement d’un projet de callbot : quelles sont les étapes

par | Déc 30, 2021 | Callbot, SVI

Les callbots sont des agents conversationnels par téléphone permettant d’automatiser une partie de la relation avec les usagers externes et internes, particuliers ou entreprises. 

Quels sont les principaux cas d’usage d’un callbot ?

L’avantage principale est qu’il puisse gérer de manière automatique la relation avec les usagers internes et externes quelque soit les horaires de la journée de manière autonome; en cas de pics d’appels, l’assistant virtuel prend le relai au téléphone afin de répondre aux clients par exemple;  Il existe de multiples usages en fonction des périmètres établis, le robot va pouvoir décharger les agents en heure pleine.

Notre plateforme permet de concevoir les scénarios qui vont se jouer au téléphone. il existe une multitude de scénarios mais certains se répètent quelque soit les domaines d’activité. parmi cette typologie d’appel, on a recensé 7 types d’appels récurrents.

En connectant la plateforme avec les outils internes de l’entreprise, il est facile de pouvoir configurer des workflows administrables connectés avec les bases de données des entreprises via des APIs.

  • Déclaration : souscription de contrat; prise de commande; estimation; devis rapide
  • Suivi de commande et autre process, solde de compte bancaire
  • Horaires d’ouvertures des services
  • Gestion des réclamations (incidents; problème, perte, vol, casse )
  • Prise de rendez-vous, modification des horaires, reprogrammation
  • transfert en HO
  • Relance automatique par téléphone

 

Quels sont les avantages de cette technologie ?

il faut considérer que le callbot est un centre de profit car il permet de gagner du temps et de l’argent en réduisant considérablement les coûts des tâches basiques à traiter ! Gagner en productivité aussi car plus aucun appel est perdu : la capacité du bot est variable. Agent de support ou agent virtuel commercial par exemple; il suffit de lui attribuer des tâches à réaliser.

Le bot peut donc faire les tâches suivantes

  • Renseigner / conseiller / traiter
  • Transfert vers des humains en HO
  • Traiter des tâches automatiques ou les programmer
  • Enregistrer des informations pendant la conversation

Son niveau de performance va dépendre du périmètre d’apprentissage et de sa base de connaissance. plus celle-ci est enrichie plus, on peut considérer qu’il sera « intelligent ».  L’important est qu’il puisse simultanément répondre à plusieurs appels en parallèle grâce au protocole SIP. Cela permet de réduire considérablement le temps d’attente pour avoir un conseiller en ligne. L’agent virtuel est un atout indispensable pour améliorer considérablement la productivité en entreprise. Attention, cela ne doit pas être au détriment des agents qui peuvent voir ce nouvel agent comme un danger pour leur propre travail. il faut considérer que sont rôle n’est pas de substituer des emplois et les remplacer mais de pouvoir « soulager » les tâches rébarbatives. La vocation de l’assistant est de permettre aux humains de pouvoir davantage se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée dans l’entreprise et pouvoir monter en compétence; Désengorger et éliminer les tâches répétitives au sein des callcenters permet d’améliorer confortablement le service rendu pour les usagers tout en augmentant la satisfaction des clients sur le traitement de leur demande.

En combien de temps peut on déployer un callbot dans une entreprise ?

 

Pour que cela puisse être quantifiable en temps; il faut imaginer un projet callbot, comme la création d’un nouveau site web pour son entreprise.
De quoi va t’on parler ? quel sera le discours ? Est ce que j’ai déjà du contenu en ma possession ? dois-je le faire moi-même ou en étant accompagné ?

Beaucoup de questions donc se posent au démarrage. La maturité vient avec le temps et l’expérience mais tout va dépendre de plusieurs facteurs.

 

  • Le budget alloué car il impacte sur le temps de travail
  • Les ressources internes disponibles (par semaine)
  • La disponibilité des équipes transverses ( DSI, juridique…)
  • Le degré d’absorption de nouvelles compétences techniques pour la formation
  • De la maturité du leader du chef de projet opérationnel
  • De la complexité technique du bot et des interconnexions ( connexion APIs au CRM, outil ticketing, chiffrement, données de santé
  • De l’intégration au SI existant
  • Du niveau de richesse des scénarios dans l’éditeur de dialogue
  • De la richesse des FAQ et des dialogues
  • De la puissance logique de la plateforme
  • Du suivi et de l’analytique

 

Exemple de prise de commande de fruits et légumes

par Talkr

La phase de démarrage communément appelée Kick off : C’est la réunion du lancement avec les différents acteurs, internes et externes qui vont graviter autour du projets pendant les prochains jours voir semaines;
Dans cette phase d’idéation, on explique qu’il est indispensable de border le projet : à savoir, ne pas vouloir aller traiter l’ensemble de toutes les problématiques à 360°. il faut se cantonner à un périmètre bien défini et le travailler pour que le cas d’usage puisse fonctionner. Lors de cette phase de On-bording, on aborde plusieurs sujet dont les principaux thèmes. Téléphonie et l’hébergement. On survole aussi la plateforme évidemment.

Chaque semaine un point est réalisé lors du Copil pour qu’à la seconde semaine il soit possible de présenter une démonstration live du usecase : C’est la phase des tests. Nous adressons les bonnes pratiques pour enrichir le contenu aux équipes avec des canvas et des templates déjà préconfigurés, et procédons à des tests avec des appels sur le robot; il est essentiel de travailler cette phase de test pour améliorer la logique conversationnelle et de pouvoir générer des simulations avec des « Fakes » ( personnes issues du CRM). Cela permet aux équipes techniques de préparer les Apis. si chaque équipe travaille en parallèle, les apis sont vites connectables pour permettre de pouvoir passer des appels avec reconnaissance des usagers par exemple.

La troisième phase est une phase de test interne (voir externe) ou les usagers vont appeler le bot et le tordre dans tous les sens afin d’éviter certains écueils. il faut compter environ 100 appels afin de pouvoir enrichir le bot et éviter qu’il commette une erreur trop importante. C’est aussi pendant cette phase que l’on peaufine le robot, avec les temps de pose, le paralinguistique, le SSML propre à chaque robot, la cadence de la voix.

La phase de Set-up est terminée. le robot peut alors être en ligne en HNO par exemple pour commencer et ensuite être programmé sur des plages horaires de plus en plus larges. Cette phase de run s’accompagne d’une phase d’écoute temps réel afin de pouvoir ajuster, corriger le plus rapidement possible, les faiblesses qu’on aurait pas identifié en amont; C’est aussi à ce moment que la partie analytique rentre en jeu. Le robot prend vie et devient de plus en plus autonome. Les équipes ayant connaissance de l’outil sont prêtes à acquérir plus de connaissance pour parfaire les scénarios et aller plus loin dans la logique conversationnelle de la plateforme.

 

Nous estimons à environ 4 à 8 semaines le temps entre la première démonstration vocale et le véritable lancement du robot.  C’est par la suite que le périmètre du robot va s’agrandir comme tout nouvel employé dans une entreprise. il va acquérir des nouvelles compétences.

Retrouvez quelques uses cases ici
TALKR IA Conversationnal IA agents