Le chatbot

L'agent virtuel conversationnel

Le chatbot associe le « chat » (conversation) au « robot » (l’automatisation).

Son rôle est d’apporter la bonne réponse et de résoudre la problématique du client avec lequel il interagit en temps réel dans le cadre d‘une conversation textuelle en langage naturel.

Cet agent virtuel conversationnel se doit alors de comprendre, agir et réagir comme le ferait un conseiller humain pour délivrer une réponse adaptée et personnalisée.

Le chatbot Djiin

4 objectifs fondamentaux

Apporter une réponse synchrone à tout moment, 24h/24, 7j/7 à des demandes simples et récurrentes.

Agir pour résoudre une problématique grâce à l’automatisation.

Anticiper les attentes du client en déclenchant des actions de proactivité afin d’éviter un nouveau contact.

Réduire les flux de sollicitations sur les autres canaux faisant intervenir un humain.

2 modes opératoires

Mode QCM (Question à Choix Multiple) : basé sur une FAQ

Le bot va proposer un certain nombre d’alternatives à sélectionner par le client pour affiner son besoin. Dès lors que l’intention sera précisée, le chatbot va ainsi proposer la réponse associée, issue d’une base de données de Questions/Réponses.

Mode intelligent : basé sur l’analyse du langage naturel (NLP)

Le bot doté de capacités de traitement du langage naturel et d’analyse sémantique peut détecter les intentions formulées dans un texte écrit par le client. Il peut alors y associer des éléments contextuels pour formuler, par écrit également, une réponse adaptée.

Le principe du chatbot

Comprendre et agir pour répondre et traiter la demande

Compréhension

Comprendre quelle est la demande du client grâce à l’analyse sémantique (NLP) et détecter l’intention à catégoriser.

Décision

Mettre en œuvre le parcours client adéquat pour accéder à la réponse standardisée ou construire la réponse à restituer (moteur de parcours client digital).

Activer des robots et automates pour agir de façon adaptée au contexte (récupération d’informations logistiques sur une livraison ou interrogation d’une base de données tierce par exemple). Il est en outre en mesure de déclencher des actions adéquates (envoi d’email, mise en œuvre d’un remboursement par exemple) pour traiter en globalité le problème du client (robot, RPA). Il assure ainsi une qualité de service optimale.

Apprentissage

Apprendre à chaque interaction et enrichir sa propre connaissance pour un chatbot doté de Machine Learning.

Emission

Transférer la demande à un conseiller humain lorsque celle-ci est complexe ou si le client le demande (le bot s’inscrit dans une démarche d’automatisation raisonnée).

Tracer et historiser l’interaction pour une relation client omnicanale optimale.

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