Lit ce qui a été dit
Le texte tour par tour là où la plateforme le produit, l'audio transcrit là où elle ne le fait pas. Les noms, les numéros et les données de paiement sont retirés avant que quoi que ce soit ne soit stocké.
Analyse des intentions en centre de contact
Découvrez ce que vos clients demandent réellement.
Intent Miner lit un échantillon de conversations réelles et les regroupe selon ce que le client voulait. Le résultat est une image de la demande : ce qui arrive le plus souvent, ce que cela coûte à traiter, là où les clients doivent rappeler une deuxième fois, et la part qui pourrait être traitée sans personne.
Ce qu'il fait
Une analyse de la demande, pas des personnes.
Chaque centre de contact connaît déjà son volume d'appels. Presque aucun ne peut dire de quoi ces appels parlaient dans un langage que le métier reconnaît, car les codes de clôture ont été conçus pour router et non pour comprendre.
Nomme les intentions
Regroupe les conversations et propose une taxonomie que votre équipe examine et valide. Les intentions pour lesquelles personne n'avait de code sont généralement les plus intéressantes.
Chiffre l'opportunité
Note chaque intention sur six dimensions, puis pose une fourchette sur ce que l'automatisation ferait économiser. Une fourchette, car un chiffre unique dans un rapport devient un engagement.
Les modèles
Quatre modèles, chacun avec une tâche.
L'analyse repose sur des modèles, de l'enregistrement jusqu'à l'intention nommée, et chaque modèle s'exécute dans l'abonnement Azure du client. Rien n'est envoyé à un tiers, et rien ne sert à entraîner quoi que ce soit.
Il écoute
Azure Speech transcrit les enregistrements que la plateforme n'a jamais convertis en texte, dans la langue où la conversation s'est réellement tenue.
Il oublie
Azure AI Language trouve les noms, les adresses et les identifiants qu'un motif manque. Ils sont retirés à l'entrée, avant tout stockage.
Il comprend
Chaque conversation devient un vecteur, si bien que deux clients ayant demandé la même chose avec des mots entièrement différents se retrouvent au même endroit.
Il nomme
Un modèle de langage lit les regroupements et propose des intentions dans un langage que le métier reconnaît, chacune accompagnée des conversations qui la justifient.
Et là où il n'a pas le droit de décider.
Qu'un contact soit chargé émotionnellement, qu'il exige d'identifier le client, ou qu'il soit réglementé n'est jamais déduit par un modèle. Une personne en décide, car se tromper coûte cher et une réponse fausse et assurée vaut moins que pas de réponse. Chaque intention proposée est examinée et validée par votre équipe avant d'atteindre un rapport.
Le résultat
Des images qui répondent à la question pour laquelle elles ont été tracées.
Ces deux images sortent du générateur de rapport, pas d'un outil de conception. Ce que vous voyez ci-dessous est ce qu'une mission produit, à partir d'un jeu de données de démonstration.
Ce qui vaut la peine d'être construit
Chaque intention placée selon sa faisabilité face au volume qui se trouve derrière. L'aire d'une bulle est le volume de contacts, donc quatre fois plus de contacts ressemble à quatre fois la bulle et non à seize fois.
En haut à droite se trouve la première vague. En bas à droite se trouve l'endroit où beaucoup d'efforts rapportent très peu, et c'est généralement la moitié la plus utile de l'image.
Où le routage mène réellement
Les files d'attente sont construites autour d'une organisation et les intentions viennent des clients, les deux coïncident donc rarement. Un point d'entrée unique qui se répand sur plusieurs files est généralement une option de menu posant une question à laquelle les clients ne peuvent pas répondre.
Les transferts d'une file à l'autre sont la partie que presque personne n'a chiffrée, et le second traitement est plus long que le premier parce que le client explique de nouveau.
Les preuves
Chaque chiffre traçable jusqu'aux contacts qui le portent.
La mission produit un rapport de direction de dix pages, un classeur d'analyse de treize feuilles où le cas d'affaires repose sur des formules vivantes plutôt que sur des nombres collés, et un paquet d'agent de départ construit à partir de véritables formulations de clients.
0pages de rapport de direction, en six langues
0feuilles de classeur, chaque formule vivante
0dimensions de faisabilité derrière chaque note
0contacts en seuil plancher, en dessous duquel rien n'est publié
Le livrable
Dix pages qui construisent l'argument dans l'ordre.
Ce que les clients demandent, comment cela traverse le centre, où l'expérience se casse, si quelque chose a fonctionné, ce qui vaut la peine d'être construit et ce que cela vaut. Feuilletez les pages qu'un client reçoit réellement.
Six langues
Tout le livrable, pas seulement l'interface.
L'application, le rapport, le classeur et les documents qu'un client signe sont produits dans la langue du lecteur. Choisissez-en une et regardez la page changer.
Le produit
Un espace de travail, pas une présentation.
L'analyse vit dans un endroit où votre équipe peut l'interroger : changez une hypothèse de coût et regardez le cas d'affaires bouger, suivez un contact à travers le menu, ou ouvrez la taxonomie et contestez-la.
Ce qu'il lit
Il se connecte à la plateforme que vous exploitez déjà.
En lecture seule, vers l'abonnement Azure du client. Rien n'est migré, rien n'est réécrit, et chaque identifiant est conservé dans Key Vault plutôt que dans la base de données.
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Si une plateforme ne figure pas dans cette liste, le dépôt de fichiers reprend un export des mêmes enregistrements et l'analyse est identique.
Confidentialité d'abord
Les documents viennent avant l'analyse, pas après.
Ceci lit des conversations enregistrées entre une entreprise et ses clients, et les données opérationnelles ne deviennent guère plus sensibles. Le produit refuse donc de démarrer une mission tant que sa base n'a pas été consignée, et il produit les documents qui la consignent.
Analyse d'impact
Une analyse d'impact relative à la protection des données, remplie à partir de la mission telle qu'elle se présente et prête pour votre propre délégué à la protection des données.
Base légale consignée
Sur quelle base votre organisation s'appuie, si le comité social et économique a été informé ou consulté, et combien de temps les données peuvent être conservées. Aucune exécution ne démarre sans cela.
Liste de préparation
Ce qui doit être réglé avant la première extraction : les approbations, les données, et les personnes capables d'agir sur ce qui en sort.
Données personnelles retirées
Les noms, numéros de téléphone, adresses électroniques, numéros de carte et identifiants nationaux sont retirés du texte des conversations avant son stockage, de même que les données sensibles.
Limites
Ce qu'il ne fera pas, délibérément.
Ce ne sont pas des règles dont quelqu'un doit se souvenir. Elles sont appliquées dans le logiciel et dans le schéma de la base de données, et elles ne peuvent pas être activées pour une seule mission.
Pas de classement des conseillers
Aucun résultat ne peut être ventilé par conseiller. Cette capacité n'existe pas dans le modèle de restitution, cette analyse ne peut donc pas servir à évaluer une performance individuelle.
Rien à partir d'un petit groupe
Aucun chiffre n'est publié à partir de moins de trente contacts, aucun résultat ne décrit donc un individu ou un groupe assez petit pour en identifier un.
Une suppression qui se prouve
Retirer une mission détruit le secret dont ses pseudonymes ont été dérivés, et rapporte le nombre d'enregistrements avant et après.
Commencez par une question : que demandent-ils réellement ?
L'espace de travail est réservé à Capgemini et aux équipes clientes invitées dans une mission. Connectez-vous pour ouvrir le vôtre.