Un callbot est un robot conversationnel vocal accessible via un numéro de téléphone. Le téléphone est toujours un canal privilégié des utilisateurs (1ère ou 2ème place selon les études) et l’automatisation d’un certain nombre de cas d’usage pour les entreprises qui font face à de gros volumes d’appels est pleinement justifiée par les impératifs économiques, mais aussi par le souhait des utilisateurs. Ainsi selon une étude de Forrester, 72% des consommateurs affirment préférer trouver une solution à leur problème en toute autonomie, plutôt qu’avoir affaire à un service client. Le callbot permet d’améliorer l’expérience client d’une part (temps d’attente réduits, traitement simplifié ou orientation optimisée…) et d’augmenter l’efficacité opérationnelle. Cela impacte positivement les coûts d’autre part. Les callbots sont particulièrement fréquents dans les secteurs de l’assurance, la téléphonie, les transports, le e-commerce, le tourisme. Tout autant en amont de la relation (renseignements, prise et suivi de commandes…), qu’en aval pour les réclamations et le SAV.
Comme tous nos bots, le callbot repose sur la technologie de dialogue en langage naturel. D’un point de vue technique, il fonctionne comme un chatbot auquel on ajoute de la reconnaissance vocale en entrée (STT : Speech To Text) et de la synthèse vocale en sortie (TTS : Text To Speech). Côté téléphonie, il peut se connecter à votre SVI existant ou bien le remplacer. Le callbot comprend les intentions des utilisateurs dans leurs propres mots. Il gère la ponctuation et la prononciation avec l’ajout de balises SSML (pauses, lecture des nombres, dates et heures, instructions de prononciation). Des développements particuliers permettent une gestion particulière des interruptions de parole, des reformulations spécifiques au langage oral… Le callbot peut aussi fournir des informations génériques et personnalisées. Dans ce dernier cas, il s’interconnecte facilement avec vos logiciels (CRM, outil de ticketing, système de réservation…). Alors il peut déclencher des actions comme l’ouverture d’un ticket ou d’une réclamation, l’envoi d’un mail ou sms de confirmation.
Les cas d’usage sont multiples et précis. Par exemple, permettre de déclarer un sinistre, demander une souscription de contrat ou encore accéder à ses activités bancaires (consultation de solde, opposition, commande de chéquier…). Les éléments mis en œuvre dans la stratégie conversationnelle s’appliquent indifféremment au callbot et au chatbot. Nous prendrons ici 2 exemples dans le scénario d’une prise de rendez-vous via callbot.
Ces exemples sont illustrés en vidéo, lors de cette démonstration :
La gestion des dates par le bot
Cela est beaucoup utilisé dans de très nombreux domaines qui n’ont apparemment rien de similaire. Par exemple, si vous voulez prendre un billet de train ou de spectacle, un rendez-vous au restaurant ou avec un conseiller clientèle, ou si vous souhaitez connaître un horaire de séance… Pour récupérer de l’information sur des plages d’ouverture, des horaires de prestation ou de façon plus poussée pour prendre un rendez-vous, dans la stratégie conversationnelle du bot, vous allez solliciter une multitude de fonctionnalités.
L’idéal est de partir d’un jour et d’une heure précise. Dans le cadre conversationnel – que ce soit via du texte ou la voix -, l’utilisateur pourra être aussi précis et il n’ aura pas d’ambiguïté – quoique 15 septembre ou 15/09 ou 09/15 s’il est anglophone… 🙂 – ou utiliser des expressions beaucoup plus “vagues” comme “au milieu du mois”. L’algorithme devra être capable non seulement de les comprendre, mais aussi de les gérer dynamiquement pour qu’elles soient spécifiques. Par exemple, le demain du 15 n’est pas le demain du 16… Le logiciel devra aussi avoir pré-paramétré des expressions comme la “fin de matinée” ou le “début de la semaine” afin de répondre avec des propositions appropriées.
Vous l’aurez compris, cet ensemble de considérations n’est pas traduisible au sens littéral du terme. Pour avoir le même niveau de compréhension dans une autre langue, un vrai travail d’adaptation sera nécessaire.
Dydu a travaillé sur des projets de conciergerie d’entreprise et dans l’univers des transports qui ont forcé son expertise sur le sujet. Aujourd’hui, tous nos clients peuvent en bénéficier.
La reconnaissance de noms propres ou de références par le callbot
En permanence, nous cherchons à parfaire notre solution pour répondre aux cas fréquents. Dans le domaine de la reconnaissance vocale, le callbot est souvent positionné en amont de la relation clientèle et de plus en plus de scénarios lui confient la qualification des appels : motif de l’appel, identification du sujet (commande, colis, personne morale ou physique), authentification…
Si le motif de l’appel peut être aisément traité par des arbres de décision, l’identification requiert la compréhension de noms propres, de numéros de réservation ou de dossiers qui vont comprendre lettres et/ou chiffres… qui avec des accents, des bruits de fonds, des défauts de prononciation, etc, doivent être parfaitement maîtrisés. Dydu a travaillé avec le CATIE (Centre Aquitain des Technologies de l’Information et Électroniques) notamment pour améliorer la compréhension du “spelling” ou épellation de notre logiciel.
Si nous revenons à notre situation de départ, pour finaliser un RDV, vous devrez laisser votre nom après avoir obtenu le créneau de votre choix.
La plupart du temps, le callbot est connecté avec les dispositifs d’escalade que sont les centres d’appels. L’avantage est que, si besoin – c’est-à-dire, quand l’appel n’a pas été traité de bout en bout par le callbot -, les téléconseillers récupèrent au préalable l’intégralité des éléments dont ils ont besoin pour gérer plus vite et plus efficacement le problème de leur interlocuteur.
Là encore, la stratégie conversationnelle et l’autonomie dans la gestion et l’optimisation de la solution que vous adopterez feront la différence. Le mieux est encore de tester !
