La conversation client est analysée en temps réel à l’aide d’algorithmes de traitement automatique du langage naturel (NLP) basés sur le cloud pour élaborer instantanément le meilleur parcours de question que l’agent devra suivre. Le seul signe visible des corrélations complexes entre les modèles textuels et les données client qui se déroulent en arrière-plan est la « meilleure question possible » proposée à l’agent sur l’écran.
Mizuho Bank, Ltd. a cherché à rendre les interactions avec les clients plus efficaces en injectant des renseignements et des capacités de reconnaissance vocale directement dans la conversation afin de guider le flux de manière dynamique.
La conversation client est analysée en temps réel à l’aide d’algorithmes de traitement automatique du langage naturel (NLP) basés sur le cloud pour élaborer instantanément le meilleur parcours de question que l’agent devra suivre.
La banque Mizuho devait améliorer l’efficacité des agents de son centre d’appel. Le principal défi sous-jacent était la complexité des informations que les agents devaient consulter pour orienter les clients lors d’une session d’appel entrant. Bien que les agents ayant le plus d’ancienneté et d’expérience étaient capables d’identifier très rapidement les besoins des clients, ce n’était pas le cas de la majorité des agents, notamment des nouveaux stagiaires.
À la base, la banque souhaitait renforcer les performances des agents en ajoutant une couche d’automatisation et d’information qui gèrerait les associations logiques que les agents devaient suivre scrupuleusement pendant l’appel. Au lieu de s’appuyer sur l’expérience des agents, qui peut varier considérablement, la banque souhaitait identifier et analyser les indices contextuels au cours de la conversation et utiliser les informations pour guider les discussions des agents en temps réel.
Mizuho Bank a engagé IBM Research® pour développer une toute nouvelle solution d’optimisation des contacts clients qui utilise une technologie de reconnaissance vocale avancée et un logiciel d’analyse de contenu IBM Watson® et s’exécute sur l’infrastructure de services cloud SoftLayer®. Après avoir converti la voix du client en données textuelles, la solution applique des algorithmes de traitement automatique du langage naturel (NLP) à chaque interaction pour déduire les besoins ou les objectifs spécifiques du client à chaque point de la conversation. Les algorithmes de corrélation sont comparés aux historiques du service client, puis formulent ensuite une réponse adaptée, qui est transmise en temps réel sous la forme d’un script qui s’affiche sur l’écran de l’agent. En fonction de la précision de la corrélation, la solution affine les algorithmes via un processus d’auto-apprentissage.
La solution réduit la durée moyenne des interactions avec les clients de plus de 6 % en permettant aux agents du centre d'appel de détecter et de répondre plus efficacement aux besoins des clients. En offrant une expérience plus satisfaisante et personnalisée, la solution renforce la fidélisation des clients.
La solution réduit également de manière significative les besoins en formation des centres d’appel en utilisant l’analyse de contenu en temps réel pour améliorer les connaissances des employés.
Basée à Tokyo, Mizuho Bank Ltd. (link externe à ibm.com) est une banque dédiée aux particuliers et aux entreprises. Elle fait partie de Mizuho Financial Group, l’une des plus grandes sociétés de services financiers au Japon. Avec plus de 500 succursales, Mizuho Bank est la seule banque disposant de succursales dans chaque préfecture du Japon.
Aspects juridiques
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Produit aux Etats-Unis, juillet 2016.
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