Automatisation des appels dans le secteur de l’énergie : Les callbots de TALKR révolutionnent l’assistance clientèle

Dans le secteur de l’énergie, les entreprises font face à un grand nombre d’appels répétitifs et de demandes d’assistance à chaque instant. Cependant, grâce aux avancées technologiques, une solution innovante émerge : les callbots. Chez TALKR, nous sommes fiers de proposer une solution de callbot sur mesure qui automatise ces appels répétitifs, offrant ainsi un gain de temps considérable pour les conseillers et une assistance rapide et efficace pour les clients. Dans cet article, nous explorerons les différents cas d’utilisation des callbots dans le domaine de l’énergie, mettant en avant leur capacité à faciliter le relevé des compteurs de gaz, fournir des informations sur les heures creuses et pleines, ainsi que répondre aux demandes d’informations sur les pannes de gaz.

  1. Relevé annuel du compteur de Gaz : L’un des cas d’utilisation les plus courants dans le secteur de l’énergie concerne le relevé annuel du compteur de gaz. Grâce à notre solution de callbot sur mesure, les clients peuvent être automatiquement contactés pour fournir leur relevé de compteur, permettant ainsi d’établir un nouvel échéancier de consommation. Cela élimine le besoin d’appels manuels et réduit considérablement la charge de travail des conseillers.
  2. Demande d’information sur les heures creuses et pleines : De nombreux clients souhaitent connaître les plages horaires des heures creuses et pleines dans leur commune. Grâce à notre callbot sur mesure, ils peuvent obtenir rapidement et facilement ces informations en passant un appel automatisé. Cela permet aux conseillers de se concentrer sur des tâches plus complexes tout en fournissant aux clients les renseignements dont ils ont besoin en temps réel.
  3. Demande d’information sur une panne de Gaz : En cas de panne de gaz, il est essentiel de fournir des informations claires et précises aux clients concernés. Notre callbot sur mesure permet de répondre automatiquement aux demandes d’informations sur les pannes en cours. Les clients peuvent ainsi obtenir rapidement des informations actualisées sur l’état de la panne et les mesures prises pour la résoudre. Cela réduit le nombre d’appels entrants vers les conseillers, leur permettant de se concentrer sur les cas les plus urgents et d’améliorer ainsi l’efficacité globale du service clientèle.
  4. Relance de livraison de Gaz ou de fioul : Les conseillers doivent plannifier des  rendez-vous avec les  livreurs et l’objectif est d’éviter les no-show avec des bots d’appels sortant qui prennent alors le relai pour savoir si les clients seront présent

Dans le secteur de l’énergie, l’automatisation des appels à l’aide des callbots offre de nombreux avantages. Les exemples d’utilisation dans le relevé des compteurs de gaz, les informations sur les heures creuses et pleines, ainsi que les demandes d’informations sur les pannes de gaz, démontrent le potentiel de ces solutions pour améliorer l’efficacité du service clientèle. Chez TALKR, nous sommes fiers de proposer une solution de callbot sur mesure, permettant aux entreprises du secteur de l’énergie de gagner du temps, d’optimiser leurs processus et de fournir une assistance clientèle rapide et efficace. Contactez-nous dès aujourd’hui pour découvrir comment nos callbots peuvent transformer votre entreprise  dans le domaine de l’énergie.

Pourquoi opter pour un callbot de pointe dans votre centre d’appels du futur ?

   Le callbot représente la quintessence de l’évolution des centres d’appels vers une nouvelle ère de la relation client. Grâce à son caractère conversationnel, il simule des échanges conviviaux entre les robots et les consommateurs, offrant un service accessible en temps réel, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Cette technologie révolutionnaire permet des interactions personnalisées et instantanées, offrant des réponses sur mesure basées sur les données des clients. De plus, ces interfaces s’intègrent harmonieusement à une multitude d’applications telles que Facebook, Messenger, Whatsapp, pour n’en citer que quelques-unes. Vous pouvez ainsi maintenir une communication proactive avec vos clients, indépendamment de leurs plateformes de prédilection.
De nos jours, la majorité des consommateurs préfèrent résoudre eux-mêmes les problèmes liés à un produit ou un service plutôt que de contacter le service client d’une marque. C’est là que les callbots entrent en jeu, offrant une alternative qui satisfait davantage les clients en réduisant le temps de résolution. Ils peuvent, par exemple, remplacer les réponses automatiques par email, tout en ayant la capacité d’accompagner, de rappeler ou de relancer les prospects en temps réel. Les callbots s’améliorent continuellement grâce à un entraînement supervisé par des humains, en utilisant les données recueillies lors de chaque interaction.
Enfin, les agents conversationnels sont les meilleurs alliés des services clients. Le rôle des callbots est de soutenir et non de remplacer les équipes de service client. Ils limitent l’escalade des contacts vers ces équipes, optimisant ainsi leur charge de travail et leur permettant de se concentrer sur les besoins nécessitant une intervention humaine. Saviez-vous que 59 % des clients préfèrent interagir avec un service client via un chat plutôt que par téléphone ? L’autonomisation des utilisateurs tout au long de leur parcours est au cœur des nouvelles attentes des consommateurs en matière d’expérience client.

Comment les callbots redéfinissent-ils le service client du futur ?
Souvenez-vous de l’époque où, avant de parler à un conseiller client, vous deviez supporter une longue musique d’attente. De nos jours, les consommateurs ont peu de tolérance pour l’attente, surtout au téléphone. En revanche, les solutions de selfcare qui mettent en avant l’autonomie et l’instantanéité sont de plus en plus populaires.
Aujourd’hui, une partie de la population souhaite pouvoir communiquer avec un être humain lorsqu’elle a besoin d’aide. Les chatbots, les callbots ou les voicebots sont des solutions idéales pour répondre à cette demande. Selon les besoins et la nécessité d’une assistance dédiée, ces solutions de selfcare peuvent rediriger les utilisateurs vers un agent de service client.
Même si votre callbot est bien conçu, il ne pourra pas toujours répondre à toutes les demandes. Il est donc essentiel de former vos agents conversationnels pour qu’ils apprennent à détecter le bon moment pour transférer les interactions aux équipes du service client. Néanmoins, le callbot a la capacité de qualifier efficacement les demandes pour les conseillers, leur permettant ainsi de gagner un temps précieux.

Les callbots aident les clients et les usagers à devenir plus autonomes et satisfaits tout au long de leur parcours. Ils sont également capables de réduire le volume de requêtes reçues par les centres d’appels, de diminuer le temps nécessaire pour résoudre les besoins, d’améliorer le taux de conversion et d’optimiser l’expérience client. Les callbots se révèlent d’autant plus efficaces, utiles et performants lorsqu’ils sont utilisés en complément d’une équipe de service client compétente et empathique.
Chez TALKR nous nous efforçons continuellement de perfectionner notre solution de génération de leads avec des appels automatiques sortants, afin de vous aider à améliorer votre expérience client grâce à nos technologies conversationnelles. Vous avez un besoin spécifique ? N’hésitez pas à nous contacter dès maintenant pour vous présenter une démonstration.

Les réseaux LLM et Starcode : une solution unique d’IA

De nos jours, l’intelligence artificielle (IA) est devenue un domaine de plus en plus important pour de nombreuses industries. Les réseaux neuronaux sont l’un des éléments clés de l’IA. Cependant, la formation de ces réseaux peut être longue et fastidieuse. C’est là que les réseaux LLM et Starcode entrent en jeu, offrant une solution unique et efficace pour la formation de réseaux neuronaux.

Les réseaux LLM

Les réseaux LLM (Local Linear Maps) sont une méthode de formation de réseaux neuronaux qui utilise une approche différente de celle des réseaux classiques. Plutôt que de s’appuyer sur des fonctions non linéaires pour déterminer les relations entre les entrées et les sorties, les réseaux LLM utilisent des fonctions linéaires locales pour modéliser ces relations. Cette approche permet une formation plus rapide et plus précise des réseaux neuronaux.

Starcode : la solution unique

Starcode est une solution unique d’IA qui utilise les réseaux LLM pour former des réseaux neuronaux. Cette solution a été spécialement conçue pour les entreprises qui ont besoin d’une solution rapide et efficace pour la formation de réseaux neuronaux. En utilisant les réseaux LLM, Starcode peut former des réseaux neuronaux en un temps record, tout en garantissant une précision maximale.

L’efficacité de Starcode

Starcode a été testé dans de nombreux scénarios différents, et a montré une grande efficacité dans tous ces scénarios. Dans un scénario de reconnaissance de caractères, Starcode a réussi à atteindre une précision de 99,9 % en seulement quelques heures de formation. Dans un autre scénario, Starcode a été utilisé pour prédire le comportement d’un système de navigation, avec une précision de 95 %.

Conclusion

Les réseaux LLM et Starcode offrent une solution unique et efficace pour la formation de réseaux neuronaux. En utilisant des fonctions linéaires locales, les réseaux LLM permettent une formation plus rapide et plus précise des réseaux neuronaux. Starcode utilise cette approche pour fournir une solution unique d’IA qui peut former des réseaux neuronaux en un temps record, tout en garantissant une précision maximale. Avec de nombreux scénarios réussis, Starcode est une solution d’IA de confiance pour les entreprises qui ont besoin d’une solution rapide et efficace pour la formation de réseaux neuronaux.

à quoi sert la lemmatisation des mots dans le domaine du language ?

La lemmatisation : simplifier le traitement du langage naturel en réduisant les formes lexicales

Introduction: La lemmatisation est une technique essentielle en traitement automatique du langage naturel (NLP) qui vise à réduire les différentes formes d’un mot à une forme de base commune, appelée lemme. L’objectif est de simplifier l’analyse et la modélisation du langage en réduisant la taille du vocabulaire et en identifiant les relations entre les mots. Dans cet article, nous explorerons en détail la lemmatisation et son utilisation dans le domaine du NLP, mettant en évidence son rôle crucial dans la compréhension et l’analyse automatique du texte.

La lemmatisation en pratique : Lorsque nous travaillons avec des bibliothèques de NLP telles que spaCy, la lemmatisation est souvent effectuée en utilisant la propriété « lemma_ » associée à chaque mot. Cette propriété nous permet d’accéder au lemme correspondant à chaque forme du mot. Par exemple, en utilisant spaCy, nous pouvons lemmatiser un texte de la manière suivante :

import spacy

nlp = spacy.load(« fr_core_news_sm »)
doc = nlp(« Les lecteurs lisent des livres de différentes manières. »)

for token in doc:
print(token.text, token.lemma_)

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque spaCy chargée avec un modèle spécifique à la langue française (« fr_core_news_sm »). En appliquant le modèle à notre texte, nous créons un objet « doc » qui représente le texte analysé. En itérant sur ce document, nous pouvons accéder à chaque token individuel et afficher à la fois la forme originale du mot (token.text) et son lemme correspondant (token.lemma_).

L’utilité de la lemmatisation : La lemmatisation est utilisée dans de nombreuses tâches de NLP pour simplifier et normaliser le texte. Voici quelques exemples d’utilisation de la lemmatisation :

  1. Modélisation de sujets : En lemmatisant les mots d’un texte, nous pouvons regrouper les différentes formes d’un même mot sous un lemme commun, ce qui facilite l’identification des sujets et des thèmes récurrents dans un corpus de documents.
  2. Analyse de sentiments : La lemmatisation permet de réduire les différentes formes lexicales d’un mot à un lemme commun, ce qui facilite l’analyse des sentiments associés à ce mot dans un texte. Par exemple, les formes « heureux », « heureuse » et « heureusement » peuvent être lemmatisées en « heureux », permettant ainsi d’obtenir une représentation plus cohérente des sentiments liés à ce concept.
  3. Réduction du vocabulaire : En lemmatisant les mots, nous pouvons réduire la taille du vocabulaire en identifiant les formes lexicales différentes qui correspondent à un même lemme. Cela permet de simplifier les tâches de NLP, telles que la classification de texte ou la recherche d’informations, en réduisant la complexité des données textuelles.

La lemmatisation est une technique essentielle en NLP qui permet de réduire les différentes formes d’un mot à un lemme commun. En utilisant des bibliothèques de NLP telles que spaCy, nous pouvons facilement appliquer la lemmatisation à un texte, ce qui facilite l’analyse, la modélisation et la compréhension automatique du langage naturel. En simplifiant le traitement du texte et en réduisant la taille du vocabulaire, la lemmatisation joue un rôle crucial dans de nombreuses tâches de NLP, ouvrant la voie à des applications avancées telles que la modélisation de sujets, l’analyse des sentiments et bien d’autres encore.