{"id":18536,"date":"2021-02-15T15:37:18","date_gmt":"2021-02-15T15:37:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=cases&#038;p=18536"},"modified":"2024-09-20T17:39:20","modified_gmt":"2024-09-20T16:39:20","slug":"artificial-intelligence-applied-to-the-insurance-sector-the-future-of-contact-centres","status":"publish","type":"cases","link":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/cases\/artificial-intelligence-applied-to-the-insurance-sector-the-future-of-contact-centres\/","title":{"rendered":"<span class=\"highlight\">HOMESERVE<\/span> Utiliser l'analyse vocale pour am\u00e9liorer la satisfaction des clients"},"content":{"rendered":"<p><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling text-image-block-video\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_2 1_2 fusion-flex-column text-image-block-video-content1\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:50%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:50%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-video fusion-youtube\" style=\"--awb-max-width:600px;--awb-max-height:360px;\"><div class=\"video-shortcode\"><div class=\"fluid-width-video-wrapper\" style=\"padding-top:60%;\" ><iframe title=\"Lecteur vid\u00e9o YouTube 1\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/qM86wiITNn4?wmode=transparent&autoplay=0\" width=\"600\" height=\"360\" allowfullscreen allow=\"autoplay; 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Cette particularit\u00e9 place le centre d'appel au c\u0153ur de chaque \u00e9tape de la cha\u00eene de valeur de l'assurance, de la vente au service \u00e0 la client\u00e8le, et finalement \u00e0 l'assistance.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bien que HomeServe ait d\u00e9j\u00e0 d\u00e9velopp\u00e9 des solutions conversationnelles bas\u00e9es sur l'IA et qu'elle soit pr\u00e9sente sur Google Assistant et Amazon Alexa, elle souhaitait explorer de nouvelles fa\u00e7ons dont l'IA pourrait am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 et l'exp\u00e9rience client dans son canal t\u00e9l\u00e9phonique existant.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ils \u00e9taient particuli\u00e8rement int\u00e9ress\u00e9s par l'impact que l'analyse vocale pourrait avoir sur les vastes quantit\u00e9s de donn\u00e9es clients data inexploit\u00e9es qu'ils avaient collect\u00e9es.<\/span><\/p>\n<h4><b>Solution\u00a0<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Artefact a commenc\u00e9 par aider HomeServe \u00e0 opter pour une strat\u00e9gie de \u201cfabrication\u201d plut\u00f4t que d\u201c\u201dachat\", car seul un actif propri\u00e9taire adapt\u00e9 \u00e0 leur organisation, combinant technologie et comp\u00e9tences, pouvait r\u00e9pondre \u00e0 leurs nombreux objectifs, dont les suivants :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Un nouveau data platform interne d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la voix data<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Architecture propri\u00e9taire agnostique permettant de multiples sujets et cas d'utilisation<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Algorithmes de pointe sp\u00e9cialement form\u00e9s pour HomeServe<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nous avons \u00e9galement \u00e9tabli un plan pour d\u00e9velopper l'expertise de HomeServe en mati\u00e8re de langage naturel, d'algorithmes scientifiques data et de structures techniques de traitement de l'IA data. <\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ensuite, Artefact a mis en place une \u00e9quipe multidisciplinaire \u00e0 long terme avec HomeServe, compos\u00e9e d'une \u00e9quipe commerciale, d'une \u00e9quipe principale de data et d'une \u00e9quipe informatique, afin d'\u00e9valuer la maturit\u00e9 de l'analyse vocale, la valeur et la faisabilit\u00e9 des cas d'utilisation pertinents, ainsi que les am\u00e9liorations apport\u00e9es \u00e0 l'exp\u00e9rience et \u00e0 l'efficacit\u00e9 des clients. <\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Comme nous ne pouvions pas mettre en place l'ensemble de l'architecture imm\u00e9diatement, nous devions rapidement d\u00e9montrer la valeur de l'analyse vocale \u00e0 toutes les parties prenantes par le biais d'un produit minimum viable (MVP), capable de s'\u00e9tendre apr\u00e8s sa validation par des experts m\u00e9tier.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour ce faire, nous avons analys\u00e9 deux cas d'utilisation de grande valeur dans le cadre d'un atelier interentreprises de quatre semaines. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Nous avons d\u00e9velopp\u00e9 plusieurs microservices pour la collecte et le traitement de data et nous les avons emball\u00e9s pour permettre \u00e0 ces cas d'utilisation d'\u00eatre d\u00e9velopp\u00e9s et r\u00e9utilis\u00e9s \u00e0 l'avenir, si la phase MVP s'av\u00e9rait fructueuse.\u00a0<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><b>Affiner la compr\u00e9hension des causes profondes des contacts avec les clients<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: L'analyse des sujets et sous-sujets des appels entrants permet de d\u00e9tecter les irritants dans les conversations, d'identifier les opportunit\u00e9s potentielles de vente crois\u00e9e ou de vente incitative, et d'identifier les optimisations op\u00e9rationnelles.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><b>D\u00e9tecter les risques de non-conformit\u00e9 dans les appels de vente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: L'IA pourrait pr\u00e9-filtrer les risques qui doivent \u00eatre trait\u00e9s par un humain, maximisant ainsi la valeur ajout\u00e9e des \u00e9quipes de conformit\u00e9 qui pourraient se concentrer sur des appels sp\u00e9cifiques plut\u00f4t que sur des \u00e9chantillons al\u00e9atoires.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<h4><b>R\u00e9sultats\u00a0<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La conclusion la plus importante pour Artefact est que nous avons prouv\u00e9 que la technologie est mature. L'analyse de la parole est pr\u00eate \u00e0 produire de la valeur pour les entreprises d\u00e8s maintenant.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'analyse du cas d'utilisation des causes profondes des contacts avec les clients a permis d'obtenir trois informations exploitables, qui pourraient aider les agents des centres d'appels \u00e0 \u00eatre plus performants, \u00e0 vendre plus de contrats et \u00e0 b\u00e9n\u00e9ficier d'une charge de travail moins fastidieuse :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Une meilleure classification des sujets pourrait am\u00e9liorer la r\u00e9ponse vocale interactive et les processus de routage.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">L'analyse am\u00e9lior\u00e9e des sentiments permet de classer les appels en 4 niveaux de satisfaction et d'am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de l'assistance \u00e0 la client\u00e8le.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">L'analyse du potentiel de vente crois\u00e9e des sous-th\u00e8mes peut permettre d'explorer les opportunit\u00e9s et les conversions au sein des appels.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La d\u00e9tection de la non-conformit\u00e9 dans l'analyse des cas d'utilisation des appels de vente nous a permis de prouver que l'IA peut \u00eatre exploit\u00e9e pour mieux orienter le travail de l'\u00e9quipe de conformit\u00e9.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-3 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--link_hover_color: 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