Méthodologie projet

Nos experts vous accompagnent de la conception jusqu’au suivi opérationnel après la mise en production de votre Assistant Vocal VOXIBOT. Nous vous proposons une méthode en 6 étapes pour garantir le bon déroulé du projet.

Étape 1

Identification du besoin et du périmètre initial

Avant de commencer à développer un callbot, il est crucial de définir clairement ses objectifs et les cas d’usage qu’il devra traiter. Cette étape est essentielle pour garantir que le callbot répondra aux besoins de votre entreprise et de vos utilisateurs.

Déterminer les besoins de l'entreprise et les objectifs du callbot

Analyse de vos flux téléphoniques
Identification des problèmes que le callbot peut résoudre. Vous cherchez à améliorer le support client, à qualifier des leads, à prendre des rendez-vous ou à automatiser d’autres tâches ?
Définition des objectifs clairs et mesurables pour le callbot. Par exemple, vous pouvez viser à réduire le temps d’attente des clients, à augmenter le nombre de leads qualifiés ou à améliorer la satisfaction client.

Identifier les cas d'usage précis

Définition des tâches spécifiques que le callbot devra accomplir pour atteindre les objectifs fixés. Cela peut inclure la réponse aux questions fréquentes, la navigation dans un menu vocal, la collecte d’informations auprès des utilisateurs ou la réalisation de transactions simples.
Pour chaque cas d’usage, nous définissons le type d’interaction attendu et les informations dont le callbot aura besoin.

Définir les KPI pour mesurer le succès

Identification des indicateurs clés de performance (KPI) qui vous permettront de mesurer l’efficacité du callbot. Les KPI pertinents peuvent inclure le taux de satisfaction client, le nombre de leads générés, le nombre de tâches automatisées ou le temps d’attente des clients.
Définition des objectifs précis pour chaque KPI en vue du suivi régulier des performances du callbot pour vous assurer qu’il atteint les résultats escomptés.
Notre guideline pour concevoir un callbot efficace :
Impliquer les parties prenantes clés dans le processus de définition des objectifs et des cas d’usage.
Être réaliste et précis dans vos objectifs.
Commencer par un ensemble de cas d’usage simple et élargir progressivement la portée du callbot.
Privilégier une approche itérative et être prêt à ajuster vos objectifs et vos cas d’usage en fonction des résultats obtenus.

Étape 2

Paramétrage et réalisation du script conversationnel

L’étape de paramétrage et de réalisation du script conversationnel est cruciale pour créer un callbot performant et intuitif qui répondra aux attentes des utilisateurs.

Définir la personnalité du callbot et son ton de voix

Pour créer une expérience utilisateur agréable, il est important de définir la personnalité du callbot et son ton de voix. Nous vous aidons à déterminer si le callbot doit être formel ou informel, amical ou professionnel, etc. Le ton de voix doit correspondre à la personnalité du callbot et être adapté à l’audience cible.

Créer les scripts de conversation et les arborescences décisionnelles

Les scripts de conversation définissent les interactions possibles entre le callbot et les utilisateurs. Il est important de créer des scripts clairs, concis et précis qui couvrent tous les cas d’usage identifiés. Nos experts imaginent pour vous les arborescences décisionnelles permettant de structurer les interactions et de diriger l’utilisateur vers le bon cheminement en fonction de ses choix.

Notre guideline pour réaliser un callbot efficace :

Proposer une interface simple et intuitive.
Utiliser un langage clair et concis.
Anticiper les questions des utilisateurs et proposer des réponses précises.

Étape 3

Collecte des données et entraînement du modèle d’IA

Cette étape consiste à rassembler des données pertinentes pour former le callbot et à les prétraiter afin d’optimiser sa performance.

La collecte de données peut inclure des enregistrements de conversations téléphoniques, des transcriptions textuelles, des données contextuelles, etc. Une fois les données collectées, elles sont nettoyées et normalisées pour éliminer les bruits et les biais, ce qui garantit la qualité des interactions du callbot. Ensuite, les données sont prétraitées pour les rendre compatibles avec le modèle de langage du callbot, en utilisant des techniques telles que la tokenisation, la lemmatisation et la vectorisation. Cette étape est cruciale car la qualité des données d’entraînement impacte directement la capacité du callbot à comprendre et à répondre de manière pertinente aux requêtes des utilisateurs.

Enfin, un modèle de langage conversationnel est entraîné à l’aide de techniques d’apprentissage automatique telles que le deep learning, permettant au callbot d’apprendre à interagir de manière naturelle et efficace avec les utilisateurs. En intégrant les données prétraitées dans le modèle d’apprentissage automatique, le callbot peut capturer les nuances du langage humain et s’adapter aux différentes expressions et contextes rencontrés lors des interactions. Couplé à une IA générative, cette étape garantit que le callbot est capable de fournir des réponses précises et pertinentes aux utilisateurs, améliorant ainsi l’expérience globale de l’utilisateur et la satisfaction client.

Étape 4

Prototypage et expérimentation de l’agent

Intégrer le callbot avec d'autres systèmes

Pour maximiser l’efficacité du callbot, nos équipes vous accompagnent dans l’intégration de votre assistant vocal intelligent avec d’autres systèmes et vos outils digitaux tels que le CRM, la base de données clients ou le système de paiement. Cela permet au callbot d’accéder aux informations nécessaires et d’effectuer des actions automatisées.

Prototyper et tester

Cette étape cruciale consiste à intégrer le callbot dans le système existant et à le tester rigoureusement pour assurer son bon fonctionnement. Le callbot est configuré pour interagir de manière transparente avec les utilisateurs, en utilisant les protocoles de communication appropriés. Des scénarios d’utilisation réalistes sont mis en place pour évaluer la performance du callbot dans différentes situations. Les tests comprennent des interactions simulées ainsi que des tests en conditions réelles pour identifier et corriger les éventuels problèmes. Cette étape garantit que le callbot répond efficacement aux besoins des utilisateurs tout en maintenant une expérience fluide et intuitive.

Déployer

Un plan de déploiement soigneusement élaboré garantit une transition fluide vers un environnement de production stable, offrant une expérience utilisateur optimale.

Étape 5

Formation et transfert de compétences

Nos équipes de Bot manager assure la formation de vos équipes de support client sur l’utilisation des outils de pilotage du callbot. Des sessions de formation personnalisées sont organisées pour familiariser les utilisateurs avec l’interface utilisateur, les fonctionnalités du callbot, et les meilleures pratiques de gestion des interactions. Le transfert de compétences vise à habiliter les équipes client à prendre en charge le callbot de manière autonome, en leur fournissant les connaissances et les compétences nécessaires pour surveiller, évaluer et optimiser les performances du callbot.
Des ressources supplémentaires, telles que des guides de référence et une assistance technique continue, peuvent également être fournies pour vous soutenir dans l’exploitation réussie du callbot. Ce processus garantit une transition en douceur vers une utilisation autonome du callbot par le client, tout en renforçant leur capacité à gérer efficacement leur système de conversationnel.

Étape 6

Monitoring, suivi opérationnelet amélioration continue

Une fois en production, le callbot est suivi pour évaluer sa performance et son impact sur les utilisateurs. Des métriques clés telles que le taux de résolution des requêtes, la satisfaction utilisateur et les temps de réponse sont suivies de près.
Les retours des utilisateurs peuvent également être enregistrés, collectés et analysés pour identifier les lacunes et les opportunités d’amélioration. Des ajustements sont apportés au callbot, tels que l’ajout de nouvelles fonctionnalités, la correction d’erreurs ou l’optimisation des réponses, en fonction des résultats du suivi et des retours utilisateurs.
Ce processus itératif garantit que le callbot reste efficace, pertinent et adapté aux besoins changeants des utilisateurs, assurant ainsi une expérience conversationnelle de haute qualité à long terme.