Une stratégie conversationnel conçu pour votre entreprise.

Nous créons des solutions sur mesure selon vos besoins. Pour chaque dollar investit chez nous, vous en verrez plusieurs en retour.

En premier lieu, nos experts analyse votre entreprise.

Afin de bien saisir votre industrie et comprendre votre clientèle, nos experts feront une analyse de départ de vos boîtes de réception. Ces données seront analysés pour créer un langage alentour de ces conversations. Les chatbots fonctionnent de cette façon; le plus de donnés qu’ils recoivent, plus performant il seront. Nos chatbots utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour comprendre les énoncés en langage naturel, les associer à des intentions et extraire des données structurées. Un chatbot apprend à la fois des phrases d’entraînement qu’on leur fournis. Sur la base de ces données, il crée un algorithme permettant de décider quelle intention doit être adaptée à l’énoncé de l’utilisateur.

Ensuite, nous vous guidons

vers une stratégie gagnante.

Notre équipe d’experts en intelligence artificielle et en apprentissage automatique a analysé plus de 20 ans de données de transcription de conversation, nous offrant ainsi une perspective unique sur les cas d’utilisation les mieux adaptés aux robots. Nous travaillerons ensemble pour déterminer votre feuille de route d’automatisation (sale funnel). En fonction de votre secteur d’activité, les robots peuvent automatiser jusqu’à 70% des conversations pour un dixième du coût d’un agent.

Finalement, le déploiement

du chatbot et l’optimisation.

Une fois le chatbot en ligne sur votre Facebook Messenger, l’idée ici est d’apprendre au chatbot à comprendre la contribution humaine, à capturer les données, à les envoyer à un humain pour validation, puis à les former. En pratique, cela signifie que le chatbot va intercepter la question de l’utilisateur. Ensuite, il analysera ce que l’utilisateur veut (intention) et comment l’utilisateur le demande (sentiment). Le chatbot transmettra ensuite un message à un membre de l’équipe, par exemple: «C’est Sally, elle veut savoir pourquoi elle n’a pas encore reçu son colis. Elle semble en colère et inquiète. L’humain valide ou contredit l’opinion du chatbot sur l’état d’esprit de Sally. Ce retour d’information apprend au chatbot et la boucle continue. En quelques semaines, le chatbot apprend à bien évaluer le sentiment et l’intention – les deux en même temps.