1.
eloquant.com
Facilitateur du Dialogue et
de l’Ecoute de vos clients.
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE + RELATION HUMAINE =
L’ÉQUATION GAGNANTE DE L’EXPÉRIENCE CLIENT
05/06/2018

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Mathieu BLIEM - Eloquant
Responsable Offre Sémantique
Mathieu.bliem@eloquant.com
Alain Bouveret- Eloquant
Directeur Général
alain.bouveret@eloquant.com

3.
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IA, mythes et réalités
Mieux comprendre dès demain avec l’IA
Agir plus efficacement dès demain avec l’IA
Passer à l'action !
Agenda de ces 30 minutes
Présentation
Questions/Réponses
Le futur sera l’humain augmenté

4.
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Eloquant, facilitateur du Dialogue et de l’Ecoute de vos clients
DIALOGUER ECOUTER
COMPRENDRE
AGIR

5.
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 Nos propres technologies d'IA
 Spécialiste de la Sémantique, l'une des
branches les plus matures de l'IA
 Une équipe de linguistes et de chercheurs
 Conférences & projets internationaux sur
(SAFFRON…)
 Intégrateur de briques spécialisées
 Speech to text
 …
Eloquant expert depuis 20 ans en IA

6.
PART 1.
LA RELATION EST HUMAINE

7.
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Contexte #1
 > 50% des personnes vérifient on line avant une décision d’achat
(source Gartner Group 2017)
Les clients
ne sont plus
vos clients

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2020 : 2/3 des interactions ne se feront plus avec une personne
(source Gartner Group 2017)
Contexte #2
On veut
du libre-service !

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Nouvelle DS3 : trois millions de combinaisons possibles présentées en réalité
virtuelle
Contexte #3
Finis les produits …
des expériences !

10.
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Engagés ?

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L’Intelligence Artificielle …au service du service

12.
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Le service client se transforme

13.
I.A. MYTHES ET RÉALITÉS

14.
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L’Intelligence Artificielle …
une vieille histoire … de scénarios
Vaucanson 1738Jacquet 1767 Unimate 1961

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 L'IA ne va pas repérer l'aiguille dans la botte
de foin
 L'IA ne comprend que ce qu'on lui apprend
 L'IA ne va pas remplacer les conseillers
 L'IA ne peut que répéter des tâches
Mais l'IA "forte" auto-apprenante n'existe pas (encore) !
I.A. Forte
Raisonner de manière autonome
Identifier les problèmes et les solutions avec du recul
… Dans un futur relativement proche
I.A. Faible
Arriver au même résultat qu'un homme
Apprentissage & entrainement
pour résoudre 1 problème défini au premier degré
… 99,999% de l'IA actuelle

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Espoirs

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Réalités (en 2018)

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 Les algorithmes existent depuis 1960,
 Mais ce qui a changé :
 Le volume de données à disposition
 Les programmes et les machines
 Les API pour donner + de valeur
 La maturité des clients
 Il y a plusieurs types d’I.A. faible (verticale) :
 "Statique" pour analyser de gros volumes de
données précisément
 "Action" pour comprendre immédiatement une
micro intention
Pourquoi l’I.A. "faible" maintenant dans les Services Client ?

19.
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2 applications concrètes de l'IA dans la Relation Client
 IA via de l'analyse sémantique de
gros volumes de données
 IA via des bots qui comprennent et
agissent suite à des interactions

20.
PARTIE 1 – L’IA POUR AGIR !

21.
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Agir en curatif ou en préventif ?
Améliorer et automatiser les process Anticiper les besoins

22.
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Ex : Comment fonctionne un chatbot ?
Demandes clients
(avec leurs propres mots)
Interprétation
(analyse sémantique
de la phrase)
Actions du bot
(selon apprentissage)
Escalade
Réponses
Questions
Actions
Est-ce que ma Clio
est réparée ?
Est-ce que je peux
passer cet après
midi reprendre ma
voiture ?
Canal
(Messenger, tél, chat…)
Où en est la
réparation de ma
voiture ?

23.
23
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Le Chatbot, un outil pour fluidifier la relation client
Conception générale &
cadrage
Définition du périmètre, du planning
et des parcours client
De la cocréation pour donner
de l'intelligence au bot
Apprentissage continu
Grâce à un "bac à sable" géré par un
bot trainer
E

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 Comment choisir le cas d’usage pour un Chatbot ?
 Quantitatif : analyse sémantique de 70 000 emails & compte-rendu d’appels
 Qualitatif : ateliers avec les collaborateurs
 Prendre en compte les contraintes du SI :
 Ce que l'on peut extraire via webservices
 Eviter le phénomène déceptif du bot : personnaliser l’information
 Au final
 FAQ interactive pour l'aide aux démarches
 Suivi des demandes génératrices d'appels / emails
Retour expérience ANTS

25.
PARTIE 2 – L’IA POUR MIEUX
COMPRENDRE

26.
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 L’IA permet d'exploiter les gros volumes générés par la
digitalisation
 Analyse en continu, sans « effort » supplémentaire  gain de
temps et d’efficacité
 Comprendre l’écrit, mais aussi la voix, via les mails,
enquêtes, RS, audios du centre d'appels…
 Détecter les intentions: colère, réclamation, résiliation…
Data is the new Oil…

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 Exhaustivité
 Rapidité
 Coût
 Homogénéité
 Un ROI évident
 Gain de temps / homme
 Eviter le churn
 Favoriser l’upsale
 Encourager la recommandation
 Optimiser les process
Les avantages de l’IA – Analyse sémantique

28.
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Cas pratiques
Mieux comprendre avec l'IA
via l'analyse sémantique

29.
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Le N°1 de la Relation Client nous fait confiance
Profil client
Assurance mutuelle
française
Clients : plus de 3
millions de sociétaires
Produits : assurance
auto, habitation,
prévoyance…
Canaux : enquêtes mails
à chaud (J+1)
Contexte
 Pilotage de la Qualité et amélioration continue de la
satisfaction
 Exploitation des verbatim pour compléter le quantitatif
Résultats :
 Automatisation : les tableaux de bord sont industrialisés
et personnalisés pour un pilotage ciblé
 Analyse du Parcours Clients (utilisation de la grammaire
générique RC)
 Identification des chantiers prioritaires et des best
practices

30.
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Routage intelligent d’emails
Contexte
 2 personnes qualifient manuellement les mails reçus
 Routage vers une vingtaine de boîtes CRM
 70% d’efficacité de routage
 Pics saisonniers avec 25% des mails sur 1 ou 2 mois
Objectif
 Réaffecter les 2 personnes au traitement
Distributeur énergie
20 000
mails seront
traités par cet
automate
65 à 85 %
taux de succès
de qualification
via l’AS
Résultats estimés :
Traitement
intégré au CRM
via API
Profil client

31.
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Analyse sémantique des appels (industrie)
Chauffage,
ventilation,
air conditionné…
Contexte
 2 centres d’appels
 Analyse des appels (80%), et des écrits (mails, chats)
Objectifs
 Détecter les insights des consommateurs pour faire évoluer
les produits / services
 Analyser la performance de projets long terme
Résultats :
 Fichiers mp3 mono en entrée
 Séparation des locuteurs, retranscription de qualité
 Analyse sémantique sur-mesure
 300 000 min analysées automatiquement
Profil client

32.
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Faire un inventaire des sources de données…
Bonnes pratiques
Extraire les informations De façon automatisée
Et les utiliser pour établir
des plans d’action

33.
CONCLUSION

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 Des applications concrètes de l'IA sont
désormais matures
 Identifiez où l’IA peut agir (cas d’usage précis)
 Lancez-vous, l’IA c’est du test & learn avec une
courbe d'apprentissage
 L’IA complète l’arsenal du service client et ne
remplace pas l’homme
Ce qu’il faut retenir…

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 Maintenant
 Audit
 Livre blanc "Les commentaires de vos
clients, une richesse à exploiter"
 Checklist chatbot
 D'ici 1 semaine
 Cas d'usage
 Source de données
 D'ici 1 mois
 Lancez un pilote sur ce cas d'usage
 Dans 3 mois
 Etendez le périmètre
Ce que vous devez faire

36.
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Vos contacts
Frédéric CANEVET
Resp. Offre Chatbot & Mobile
Frederic.canevet@eloquant.com
Mathieu BLIEM
Responsable offre Analyse Sémantique
Mathieu.bliem@eloquant.com

37.
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Dialogue et Ecoute
constituent le
socle de toute
bonne relation.
Questions/réponses
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Merci !