Qu'est-ce qu'un Callbot ?
Un callbot est un système automatisé qui répond aux appels téléphoniques. Il utilise la reconnaissance vocale et des scripts prédéfinis pour interagir avec les appelants et résoudre leurs problèmes ou répondre à leurs questions. Les calbots peuvent être utilisés dans diverses industries, comme le service client, la vente au détail, les soins de santé et les services financiers.
Qu'est-ce qu'une IA conversationnelle et pourquoi elle est essentielle dans les callbot ?
L'IA conversationnelle ajoute de la valeur à un callbot en lui permettant de comprendre et de répondre de manière plus naturelle et fluide aux appelants. Elle peut utiliser des techniques de traitement automatique du langage naturel pour comprendre les demandes des utilisateurs et y répondre de manière pertinente, même si les utilisateurs utilisent des termes ou des phrases mal formulées.
Les modèles de traitement automatique du langage naturel (NLP) permettent aux callbots de comprendre les questions complexes et les contextes, et de fournir des réponses plus précises. Cela augmente la satisfaction des clients et réduit les appels transférés à des agents humains.
En outre, l'IA conversationnelle peut également être utilisée pour améliorer l'expérience utilisateur en adaptant la réponse en fonction de la situation de l'utilisateur. Cela peut inclure des fonctionnalités telles que la personnalisation des réponses ou l'utilisation de la géolocalisation pour fournir des informations locales.
L'IA conversationnelle offre des avantages considérables dans l'amélioration de l'expérience utilisateur et la résolution des problèmes des utilisateurs plus efficacement, ce qui permet d'optimiser les coûts et l'efficacité pour les entreprises qui utilisent des callbots.
Quelle est la différence entre NLU et NLP
NLU (Natural Language Understanding) et NLP (Natural Language Processing) sont deux termes liés mais distincts qui font référence à des tâches différentes dans le traitement automatique du langage naturel.
NLP (Natural Language Processing) est l'ensemble des techniques informatiques qui permettent de traiter et de comprendre les textes écrits en langage naturel. Il inclut des tâches telles que la segmentation de phrases, la reconnaissance de mots et la génération de textes. Les modèles NLP sont utilisés pour des tâches comme la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la compréhension du sens et la génération de textes.
NLU (Natural Language Understanding) est un sous-ensemble de NLP qui se concentre sur l'analyse sémantique et la compréhension de la signification des phrases en langage naturel. Il inclut des tâches telles que la reconnaissance de l'intention, l'extraction d'entités, la reconnaissance de relations et la génération de résumés. Les modèles NLU sont utilisés pour des tâches comme la reconnaissance de l'intention, la compréhension de la question ou la reconnaissance de l'émotion.
En somme, le NLP permet de traiter et comprendre les textes dans leur forme brute (syntaxe et structure) tandis que le NLU permet de comprendre le sens caché derrière les textes (sémantique, intention, émotion...). Les deux sont nécessaires pour créer un système de compréhension de la langue naturelle efficace.
Comment rendre un callbot performant pour un service client ?
- La qualité de la reconnaissance vocale : une bonne reconnaissance vocale est essentielle pour comprendre les demandes des utilisateurs et y répondre de manière pertinente.
- La qualité de la compréhension de langage naturel : un bon modèle de compréhension de langage naturel (NLU) est nécessaire pour comprendre les demandes des utilisateurs, même si les utilisateurs utilisent des termes ou des phrases mal formulées.
- La qualité des scripts :les scripts prédéfinis doivent être bien conçus et maintenus pour garantir que les réponses fournies sont précises et utiles.
- La capacité à gérer les exceptions : les callbots doivent être capables de gérer les demandes inhabituelles et les exceptions, et de transférer les appels à des agents humains lorsque cela est nécessaire.
- La capacité à s'adapter à l'utilisateur : les callbots doivent être capables de s'adapter à l'utilisateur en fonction de son historique d'interaction, de sa situation géographique, de son profil, etc. pour fournir une réponse personnalisée.
- La capacité à gérer plusieurs canaux de communication : téléphone, chat, mail, etc pour une meilleure expérience utilisateur
- La capacité à évoluer : les callbots doivent être capables de s'adapter aux nouveaux besoins de l'entreprise et aux évolutions du marché.
