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Les Carnets de l'IA

#20 - Benoît Hemelsdael - Fluidifier la relation client avec un callbot

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16min |02/05/2023
Play
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Description

Focus sur un cas d’usage : la mise en place d’un agent conversationnel téléphonique pour améliorer la réactivité face aux demandes des clients.


Benoit Hemelsdael est Directeur stratégie SI et numérique chez Vilogia. En 2018, l’acteur du logement social a entamé une démarche de design thinking afin de retravailler le parcours client. « Rapidement, on s’est rendu compte que les budgets étaient très importants donc on a fait un appel d’offre sous la forme d’un hackathon avec 5 start-ups de la région. Les entreprises sélectionnées devaient trouver un système pour catégoriser automatiquement l’intention d’un client lorsqu’il nous appelle, sachant qu’on traite plus de 500 000 demandes par an, avec 150 à 200 motifs de classification. »


Le projet du callbot est donc né pour optimiser les points de contact et réduire le temps d’attente des clients lorsqu’ils appellent un conseiller. Un développement qui s’est effectué en plusieurs étapes. « On a commencé de façon très simple donc on a eu des victoires assez rapides. La première étape était d’identifier rapidement le client. La deuxième étape était d’instaurer un routage dynamique des appels destinés à nos prestataires. Et la troisième étape consistait à automatiser la qualification de l’appel en une ou deux questions. »


Le retour sur investissement du projet a été mis en évidence lorsque le callbot a rencontré des problèmes pendant une journée en 2021. « On s’est soudain rendu compte qu’il y avait une perte de productivité et une augmentation du temps d’attente au téléphone, et donc une perte de satisfaction client si nous n’utilisions pas le callbot. Il était urgent de le remettre en service. »


Benoit Hemelsdael distingue les projets d’IA des projets classiques par leur degré d’incertitude, et le besoin de se confronter au terrain. « Le data scientist qui nous a le mieux accompagné, c’est un alternant qui a passé une semaine à côté de nos téléconseillers pour comprendre la mécanique intellectuelle des clients. Avant lui, les autres data scientists avaient surtout travaillé la data et nos algorithmes avaient un super score, mais donnaient des réponses qui n’étaient pas pertinentes. Aller sur le terrain, c’est ce qui marche le mieux. »


Bonne écoute !

Les Carnets de l’IA est un podcast proposé par la Cité de l’IA.

Animation : Manuel Davy

Réalisation : César Defoort | Natif.  

Description

Focus sur un cas d’usage : la mise en place d’un agent conversationnel téléphonique pour améliorer la réactivité face aux demandes des clients.


Benoit Hemelsdael est Directeur stratégie SI et numérique chez Vilogia. En 2018, l’acteur du logement social a entamé une démarche de design thinking afin de retravailler le parcours client. « Rapidement, on s’est rendu compte que les budgets étaient très importants donc on a fait un appel d’offre sous la forme d’un hackathon avec 5 start-ups de la région. Les entreprises sélectionnées devaient trouver un système pour catégoriser automatiquement l’intention d’un client lorsqu’il nous appelle, sachant qu’on traite plus de 500 000 demandes par an, avec 150 à 200 motifs de classification. »


Le projet du callbot est donc né pour optimiser les points de contact et réduire le temps d’attente des clients lorsqu’ils appellent un conseiller. Un développement qui s’est effectué en plusieurs étapes. « On a commencé de façon très simple donc on a eu des victoires assez rapides. La première étape était d’identifier rapidement le client. La deuxième étape était d’instaurer un routage dynamique des appels destinés à nos prestataires. Et la troisième étape consistait à automatiser la qualification de l’appel en une ou deux questions. »


Le retour sur investissement du projet a été mis en évidence lorsque le callbot a rencontré des problèmes pendant une journée en 2021. « On s’est soudain rendu compte qu’il y avait une perte de productivité et une augmentation du temps d’attente au téléphone, et donc une perte de satisfaction client si nous n’utilisions pas le callbot. Il était urgent de le remettre en service. »


Benoit Hemelsdael distingue les projets d’IA des projets classiques par leur degré d’incertitude, et le besoin de se confronter au terrain. « Le data scientist qui nous a le mieux accompagné, c’est un alternant qui a passé une semaine à côté de nos téléconseillers pour comprendre la mécanique intellectuelle des clients. Avant lui, les autres data scientists avaient surtout travaillé la data et nos algorithmes avaient un super score, mais donnaient des réponses qui n’étaient pas pertinentes. Aller sur le terrain, c’est ce qui marche le mieux. »


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Le projet du callbot est donc né pour optimiser les points de contact et réduire le temps d’attente des clients lorsqu’ils appellent un conseiller. Un développement qui s’est effectué en plusieurs étapes. « On a commencé de façon très simple donc on a eu des victoires assez rapides. La première étape était d’identifier rapidement le client. La deuxième étape était d’instaurer un routage dynamique des appels destinés à nos prestataires. Et la troisième étape consistait à automatiser la qualification de l’appel en une ou deux questions. »


Le retour sur investissement du projet a été mis en évidence lorsque le callbot a rencontré des problèmes pendant une journée en 2021. « On s’est soudain rendu compte qu’il y avait une perte de productivité et une augmentation du temps d’attente au téléphone, et donc une perte de satisfaction client si nous n’utilisions pas le callbot. Il était urgent de le remettre en service. »


Benoit Hemelsdael distingue les projets d’IA des projets classiques par leur degré d’incertitude, et le besoin de se confronter au terrain. « Le data scientist qui nous a le mieux accompagné, c’est un alternant qui a passé une semaine à côté de nos téléconseillers pour comprendre la mécanique intellectuelle des clients. Avant lui, les autres data scientists avaient surtout travaillé la data et nos algorithmes avaient un super score, mais donnaient des réponses qui n’étaient pas pertinentes. Aller sur le terrain, c’est ce qui marche le mieux. »


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Le projet du callbot est donc né pour optimiser les points de contact et réduire le temps d’attente des clients lorsqu’ils appellent un conseiller. Un développement qui s’est effectué en plusieurs étapes. « On a commencé de façon très simple donc on a eu des victoires assez rapides. La première étape était d’identifier rapidement le client. La deuxième étape était d’instaurer un routage dynamique des appels destinés à nos prestataires. Et la troisième étape consistait à automatiser la qualification de l’appel en une ou deux questions. »


Le retour sur investissement du projet a été mis en évidence lorsque le callbot a rencontré des problèmes pendant une journée en 2021. « On s’est soudain rendu compte qu’il y avait une perte de productivité et une augmentation du temps d’attente au téléphone, et donc une perte de satisfaction client si nous n’utilisions pas le callbot. Il était urgent de le remettre en service. »


Benoit Hemelsdael distingue les projets d’IA des projets classiques par leur degré d’incertitude, et le besoin de se confronter au terrain. « Le data scientist qui nous a le mieux accompagné, c’est un alternant qui a passé une semaine à côté de nos téléconseillers pour comprendre la mécanique intellectuelle des clients. Avant lui, les autres data scientists avaient surtout travaillé la data et nos algorithmes avaient un super score, mais donnaient des réponses qui n’étaient pas pertinentes. Aller sur le terrain, c’est ce qui marche le mieux. »


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