callbot : definition et totu savoir

Callbot : qu’est-ce que c’est ? Comment l’exploiter ?

Les chatbots sont désormais bien ancrés dans notre écosystème digital, mais saviez-vous qu'il pouvait se décliner sur le canal téléphonique ? C'est ce que nous appelons un Callbot ! Découvrez son fonctionnement et comment en tirer profit...

Callbot : qu’est-ce que c’est ?

Comme vous pouvez le deviner, Callbot est la contraction de “Call” et “Bot”. “Call” pour le canal téléphonique et “Bot” pour la capacité à répondre automatiquement et immédiatement sur ce canal par l’intermédiaire d’un bot.
Un bot – ou chatbot, ou agent virtuel – est un logiciel capable de comprendre le langage naturel grâce au Traitement Automatique du Langage (TAL) et d’associer à une question une réponse issue de sa base de réponse prédéfinie.

L’objectif du Callbot est donc de répondre automatiquement et immédiatement à des questions formulées par téléphone.

Callbot : comment ça marche ?

L’idée est de brancher la logique d’un chatbot sur un Serveur Vocal Intéractif. Vous êtes tous passés un jour par un SVI lorsque vous avez appelé un service client :

« Tapez 1 pour une commande, Tapez 2 pour fixer un RDV, Tapez 3 pour le SAV.. » ou encore : « Prononcez votre besoin, par exemple Commande, Réclamation, Retour ».

Dans ce dernier exemple, nous sommes finalement assez proches du callbot à la différence qu’un callbot ne va pas vous demander d’énoncer un mot-clé, mais bien de poser une question. Il se présentera tout d’abord via un « message de bienvenue » :

« Bonjour je suis Teddy, le callbot de MaCompagnie, je suis là pour essayer de répondre à vos questions mais j’apprends encore tous les jours. Quelle est votre question ? »

En connectant ainsi un chatbot sur un SVI, nous rajoutons deux autres disciplines de l’IA : Reconnaissance et Synthèse vocale. Ajoutant naturellement du challenge !

La reconnaissance vocale consiste à retranscrire la voix en texte. Bien que les capacités des technologies de vocalisation aient beaucoup avancé ces dernières années, avec des applications comme Google Assistant, Siri, ou Alexa, le taux de reconnaissance n’est toujours pas parfait, notamment avec les accents et les hésitations. Chez Inbenta nous estimons à 85% le taux de réussite de ce traitement, dans 15% des cas le Callbot va donc échouer lors de cette étape.

S’ensuit ensuite la phase de Traitement Automatique du Langage, propre au chatbot, qui à partir du texte, va faire en sorte de comprendre le sens porté par celui-ci afin de pousser derrière une réponse textuelle qui sera ensuite vocalisée. Le taux de réussite de ce traitement dépend de la technologie utilisée, mais aussi (et surtout) de l’exhaustivité de la base de réponse : avez-vous bien anticipé toutes les questions possibles ? Un travail qui doit être mené avec soin par votre Botmaster !

Cette réponse que nous renvoie l’étape de Traitement Automatique du Langage va ensuite être traitée par la dernière couche de la technologie : la Synthèse vocale. Cette partie est pour le coup très mature et nous arrivons aujourd’hui à avoir des intonations très humaines.
Toutefois nous recommandons de garder des sonorités « robotiques » afin de ne pas duper l’interlocuteur sur les capacités du callbot. Des attentes trop grandes entraîneront forcément de la frustration et de l’insatisfaction

Outre ces nouveaux challenges de reconnaissance et synthèse vocale, le callbot apporte également de nouveaux défis sur la logique conversationnelle.

Il vous est impossible de couper la parole à un chatbot « textuel » présent sur un site web, la réponse du chatbot arrivant spontanément en gros bloc dans une bulle de dialogue. Alors qu’avec un callbot, la réponse est vocale et peut-être coupée à tout moment par l’interlocuteur : ce sont les défis du duplex, et ils sont nombreux !
Dans un prochain article, nous tâcherons de partager tous nos retours d’expériences sur ces défis.

Callbot : quels sont les avantages ?

L’intérêt des chatbots sur les sites web n’est plus à démontrer : ils permettent de répondre à de grands volumes de questions récurrentes, apportant une satisfaction immédiate à l’internaute d’un côté et soulageant par la même occasion le répondant humain.

Ces avantages sont identiques pour le Callbot, la seule différence est que les volumes de conversation concernés sont bien plus importants.
Malgré les efforts de digitalisation ces dernières années, notamment des services clients, le téléphone reste le canal le plus favorisé devant le self-care web (chatbot, moteur de recherche, FAQ dynamique…) et l’email.

Le callbot constituera ainsi demain le bot aux plus forts enjeux.

chatbot_omnicanal_omnibot

Quels sont les cas d’usages du Callbot ?

Nous testons actuellement deux cas d’usage de callbot chez inbenta, auprès de deux grands assureurs.

Le premier cas d’usage a consisté dans un premier temps à écouter toutes les conversations passées entre humains afin de construire au fil de l’eau une base de réponse pertinente.

Chaque conversation a été ainsi « taggée », « étiquetée » afin d’identifier quelles sont les thématiques les plus abordées sur le canal téléphonique du service client de l’assureur. Cette identification qui a duré 2 mois a permis aujourd’hui de séparer deux types de conversations :

  • Celles qui peuvent être automatisées via un callbot (42%)
  • Celles qui ne peuvent pas être automatisées (58%)

Les conversations qui peuvent être automatisées ont donné lieu à des ateliers pour construire les réponses et arbres de décisions (travaux actuellement en cours).

Quant aux discussions qui ne peuvent pas être automatisées, elles ont été séparées en deux sous-catégories:

  • Celles qui ont besoin d’être qualifiées (47%)
  • Celles qui doivent être immédiatement re-routées auprès d’un humain (53%).

Les conversations qui ont besoin d’être qualifiées passeront donc par un callbot qui posera quelques questions avant de les rediriger vers un conseiller, afin d’être plus efficace lors de la mise en relation avec le conseiller.

Le 2ème cas d’usage a été lancé sans cette phase préliminaire décrite ci-dessus auprès d’un périmètre restreint de client chez un assureur. Une première phase (hors callbot) a consisté à identifier le client. Si le client répondait bien à certains critères, différents choix parmi le SVI lui était proposé (parcours 1,2,3 ou 4), dont un cheminement « expérimental » avec un callbot. Cette première expérimentation n’a pas généré beaucoup de volume de conversations (2 par jour) mais a permis d’identifier les fameux défis du duplex à corriger. Une deuxième expérimentation a ensuite été lancée sur une population plus vaste, au niveau du temps d’attente. Lorsque celui-ci était supérieur à 2 minutes, un message invitait les clients à poser leur question le temps qu’un conseiller prenne l’appel. Quitte à attendre : autant tenter sa chance !

Cette expérimentation est toujours en cours mais les premiers résultats sont les suivants :

  • 20 conversations par jour (volume relativement bas car très ciblé)
  • Taux de reconnaissance vocal : 79%
  • Taux de bonnes réponses sur le texte bien reconnu vocalement : 67% (contre 55% 3 semaines auparavant, une bonne marge de progression)
  • Taux de satisfaction : 70% (80% des conversations ont été évaluées par les clients)

Bien que nous soyons encore aux prémices des callbots, les marges de progression et les méthodes projets mises en place sont prometteuses pour ces bots vocaux !

La suite au prochain épisode !

Callbot : pour aller plus loin

Toujours pas décidé ? Laissez nos experts vous exposer 10 faits qui prouvent qu’il est l’heure d’intégrer un callbot dans votre parcours client :

solution callbot

Luc_Truntzler
Luc Truntzler