club utilisateurs odigo 17 nov 2016

Club Utilisateur 11/2016

2Présentation Odigo | Octobre 2016Copyright © Prosodie-Capgemini 2016. All rights reserved.

Notre agenda

Dominique Toubin 9H00-9H15 Thierry Fourquet 9H15-9H35 Loic Dhallenne 9h35-9H45

Lois Le Sceller 9H45-10H15 Laurent Martin 10h15-10h45 Sylvie Truong 11h30-12h15

Introduction

Vision client 360

Proactivité

ChatBotIntelligence

Artificielle

Conversationnel

Langage naturel

Qualification

Console Agent

Multicanal

De la voix…

… au digital

Agnès

Huynh

10h45-11H30


3Copyright © Prosodie-Capgemini 2016. All rights reserved.Présentation Odigo | Octobre 2016

5 tendances de la relation clients

Chatbots & intelligence artificielle

Analytics&Big data

Gestionet vision omnicanale

API&connecteurs

Vocal, canal des émotions

Unifier Anticiper Automatiser Ouvrir Valoriser



Odigo, c’est quoi?



Odigo, le hub des interactions digitales

Comprendre Optimiser

VIDEO

VOIX

SOCIAL

CHAT

EMAIL

SMS

IOT

EngagerOrchestrer

ROUTINGRoutage avec

débordement, routage intelligent, mediablending

CAMPAIGNPreview & progressive

dialer, campagne multicanale, alertes &

notifications

CONCIERGE

SVI, langage naturel, biométrie vocale,

détection d’émotion

Widget web et mobile, agent virtuels & bots, analyse du sentiment,

connecteurs Messaging,ciblage comportemental

CONSOLEConsole omnicanale, vue

client 360°, softphone, téléphonie IP

CONNECTORSSalesforce, Dynamics…

SELF-SERVICESVI selfcare, FAQ,

base de connaissance, communautés, paiement

PERFORMANCEEnregistrement audio et

vidéo, QM, WFM, Enquête, Scripting

ANALYTICSSupervision,

statistiques, speech analytics, parcours client



Odigo, le hub des interactions digitales

VIDEO

VOIX

SOCIAL

CHAT

EMAIL

SMS

IOT

ROUTINGRoutage avec

débordement, routage intelligent, mediablending

CAMPAIGNPreview & progressive

dialer, campagne multicanale, alertes &

notifications

CONCIERGE

SVI, langage naturel, biométrie vocale,

détection d’émotion

Widget web et mobile, agent virtuels & bots, analyse du sentiment,

connecteurs Messaging,ciblage comportemental

CONSOLEConsole omnicanale, vue

client 360°, softphone, téléphonie IP

CONNECTORSSalesforce, Dynamics…

SELF-SERVICESVI selfcare, FAQ,

base de connaissance, communautés, paiement

PERFORMANCEEnregistrement audio et

vidéo, QM, WFM, Enquête, Scripting

ANALYTICSSupervision,

statistiques, speech analytics, parcours client

Comprendre OptimiserEngagerOrchestrer



Leader dans le Magic Quadrant

Magic Quadrant for Contact Center as a Service, Western Europe


Avant il y avait uniquement la voix …

Celle du vendeur

Celle du télé conseiller

Et puis tout s’est compliqué…tout s’est enrichi


Plus globalement vers une approche multicanale

Les espaces clients et les sites e-commerce sont incontournables


CENTRIC

CONNECTION

INFORME

IMPATIENT

CONNAISSANC

E

INTERAGIT


Chat et mobile désormais au cœur des parcours

� Fluidité,

� Simplicité

� Pertinence


Rôle grandissant des messengers


Objets de plus en plus présents

Le cabinet de recherche américain Gartner estimeà 20.8 milliards le nombre d'objets

qui seront connectés en 2020

Au service de la relation client


Notre nouveau client


Quid de vos outils?

Richesse et profondeur

de l’historique des échanges

De la voix au digital


Historique des interactions - Démo

Transform to the power of Digital

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2016, l’année de l’intelligence artificielle

Chronologie de l’IA

1956

1969

1990s

2016

2001

Un volume de données Un volume de données exploitable exponentiel

(yc. les données non structurées)

Victoire d’AlphaGo (Google) contre le champion

mondial de go

2011 IBM Watson gagne à Jeopardy

Premier aspirateur autonome

Premiers tests de voiture autonome

Multiplication des études expérimentales basées

sur des cas concrets

Naissance des Systèmes Experts

Premiers travaux sur le sujet menés par des

scientifiques comme Turing

Définition des principes de l’Intelligence

Artificielle lors d’une conférence de deux mois

1950s

1995

2016 est considérée par de nombreux acteurs, notamment Microsoft, comme

« l’année de l’intelligence artificielle »

hardware La démocratisation du hardware

Une puissance de calcul

toujours plus forte

De nouvelles méthodes de

calcul et de raisonnement

→ D’ici à 2020, il y aura plus de 44 zetta-octets de données

exploitables, dont 35% seront considérées comme utiles pour des

tâches d’analyse (1)

→ Une capacité de stockage toujours plus importante et de moins en

moins chère : en 30 ans, le coût par gigaoctet du stockage de

données est passé de 3 Millions de dollars (1980) à 0,03 dollar (2015) (2)

→ Les technologies de deep learning couplés à des architectures de

processeurs optmisées (GPU) permettent aux machines de devenir

de plus en plus compétentes dans un domaine déterminé

1

2

3

4

→ Les réseaux neuronaux artificiels avancés (base du deep learning),

construits comme des imitations des réseaux neuronaux humains,

permettent l’apprentissage automatique

1997 Victoire de DeepBlue contre Kasparov

Sources : « Le Printemps de l’Intelligence Artificielle » dans le Nouvel Economiste, Juin 2016« Entre science et fiction, un siècle d’intelligence artificielle », Telerama, avril 2016(1) « EMC Digital Universe study, with data and analysis by IDC », avril 2014(2)« Disk Drive Prices 1955-2015 », John C. McCallum, 2015


Equipes dédiées� Plus de 1300 chercheurs

� Plus de 10 000 collaborateurs

� ND� 3 centres de recherche

dédiés� ND

Produits phares� Bing, Cortana, Skype

translator, Cortana Analytics� Watson analytics, Health,

IoT, Developer Cloud� Google Now, DeepMind,

TensorFlow, Google Allo…� Facebook Messenger� Chatbot Store

� Amazon.com, Amazon ML, Alexa

Investissements

� Gros investissements dans la recherche fondamentale(Microsoft Research) malgré quelques acquisitions

� IBM a investi au moins 7milliards de $ dans l ’IA en acquisition

� 2014 : Rachat de DeepMindpour 625M$

� Rachat de start-ups dans tous les domaines de l’IA

� Facebook investit dans la recherche : lancement du FAIR (Facebook AI Research) en 2013, localisé à Paris

� Amazon a développé ses produits d’IA principalement en interne

Faits marquants

� Microsoft cherche à se positionner comme un fournisseur de plateformesd’IA (« Microsoft bot platform »..)

� IBM investit beaucoup en achat de données pour alimenter Watson qui se décline en outil prédictif pour tous les secteurs

� Google utilise l’IA pour enrichir ses services existants : moteur de recherche, IoT, commande vocale

� Facebook souhaite développer des technologies de marketing & de relation client « ultra intelligents » via l’IA

� Amazon utilise l’IA pour perfectionner ses services : la recommandation intelligente, et l’IoT (Echo)

Open Platform

� Microsoft a lancé la dynamique dès 2012 (MS Open Tech) et accéléré sa stratégie en 2016 (.NetCore)

� IBM met à disposition des API de Watson sur un mode « freemium »

� Google a mis à disposition ses technologies depuis novembre 2015

� En août 2016 Facebook met plusieurs technologies développées par la FAIR en open source

� Amazon a mis DSSTNE en open source (technologie de recommandation intelligente) en mai 2016

Sources : «Intelligence artificielle : la stratégie des grands groupes de l’Internet », Frenchweb.fr, avril 2016« Le business de l’intelligence artificielle », Usine nouvelle, avril 2016

Du côté des GAFAs …


Chat, chatbots et relation client

Un chatbot est un programme qui, grâce à l’intelligence artificielle peut discuter avec ses utilisateurs et leur proposer

des services adaptés à leurs demandes, directement depuis l’application de messagerie instantanée. Ils s’enrichissent

et s’adaptent au fur et à mesure de leurs conversations

Le consommateur à l’ère conversationnelle

Le marché des applications est arrivé à maturité : en 2016, 5 des applications les plus

téléchargées sont des applications de messagerie instantanée

Les consommateurs cherchent une relation immédiate, personnalisée, et accessible avec les

marques

44% des français

déclarent souhaiter

communiquer via le

chat au moment

d’un achat

On estime que la

part des agents

conversationnels

dans la relation

client va passer à

50% en 10 ans

3 milliards d’utilisateurs actifs

quotidiens sur les

applications de

messagerie

Impulsions sur le marché

Les progrès de l’intelligence artificielle permettent mettre en place une

expérience automatisée toujours plus qualitative (reconnaissance vocale,

analyse sémantique, pertinence de la réponse)

Facebook, fort de ses 800M d’utilisateurs sur Messenger, a donné un coup

d’accélérateur à l’adoption des bots en annonçant le lancement du “bot

store” lors de la conférence Facebook F8 qui permet à chacun de

développer son propre bot

1

2

Sources : « Les chatbots : vers une démocratisation du conversationnel automatisé? », étude Vanksen, juillet 2016« L’ère des chatbots est à nos portes », revue gestion HEC Montreal, Août 2016


Qu’est-ce qu’un chatbot ?

Il comprend le langage humain

et sait répondre à différentes

questions, en mobilisant différentes

ressources (texte, vidéo, liens, mini-

applications …)

Il apprend de ses interactions

Il peut exécuter des tâches


Une effervescence récente et une transformation encore en devenir …

A terme, la cannibalisation des interfaces

traditionnelles (Apps en particulier) par

cette interface conversationnelle ?


Une évolution naturelle du positionnement de Prosodie

Prosodie , acteur majeur du SVI en langage naturel depuis presque 10ans

Pôle emploi utilise sur son site un assistant virtuel fourni, via Prosodie, par DoYouDreamUp


Notre proposition de valeur

• Dialoguer naturellement• Obtenir l’information ou le service attendu sur le bon canal à tout moment et

immédiatement• et avec le moins d’interactions inutiles possibles pour les clients … et pour les agents

Automatiser les demandes simples : ROI ~15%Traiter les demandes ATAWAD

Mieux qualifier les demandes avant la mise en relation Etre proactif : satisfaire en SAV et favoriser l’engagement

Bénéfices attendus

• Un assistant virtuel multicanal en marque blanche intégré• 3 fonctions clefs :

– Découverte naturelle quel que soit le canal– Dialogue naturel par la voix ou/et le texte– Obtention de l’information, du service ou/et mise en relation avec le bon agent

Les attentes

La solution proposée


Un Multichannel bot

Compréhension > Qualification > Règles > Réponses/Actions

Interfaces et devices tiers

Chat SVI


Principe de fonctionnement de l’« intelligence » de Concierge

Analyse

sémantique

DMP / DATA LAKE

API DE SERVICES TIERS

ASSISTANT OPERATEUR (AO)

Canaux

de dialogue

Gestionnaire

de dialogue

Machine Learning

Sources

d’information

Actions

BASE DE CONNAISSANCE


Démo


vs

Modèle d’apprentissage évolué :• Création & optimisation de la

compréhension/qualification des demandes par Machine Learning

• Mise en place possible d’un apprentissage supervisé avec des assistants opérateurs

Architecture « cloud » ouverte et modulaire (PaaS ou SaaS) :• Scalabilité• Évolutivité• Intelligence & valeur obtenue via l’orchestration d’un

écosystème

Multicanal :• Centralisation des règles de dialogue

• Mutualisation de la base de connaissance

Modèle d’apprentissage administré :• Création & optimisation manuelle de la

compréhension/qualification des demandes via du développement ou du paramétrage évolué

Software d’éditeur non intégrateur :• Asset logiciel souvent non structuré pour intégrer et

orchestrer des service tiers• Capacité de montée en charge à valider

Canaux digitaux uniquement :• Pas d’interopérabilité native du moteur de dialogue avec le

canal voix• … ni de la base de connaissance

Multichannel Bot Avatar/agent virtuel


Roadmap Concierge/AI 2017 – jalons & versions Q2 : Concierge V1 - Chatbot• Canaux :

• Web Widget• SDK Mobile (Android & IOS)• Facebook Messenger

• Moteur de ciblage comportemental Web basique• Capacité à dialoguer naturellement et ergonomiquement :

• Compréhension du langage naturel• Moteur de règles de dialogue programmable• Restitution riche : texte, liens, images, video• Aide au choix et à la réponse : bouton radio, check boxes … • Mini-applications : relai vers un agent avec smartcall, bouton de paiement

• Moteur de dialogue ouvert : orchestration d’API tierces (CRM, SI tiers)• Dialogue assisté par un assistant opérateur pour accélérer l’apprentissage et garantir la robustesse• Console agent :

• Remontée de la synthèse des échanges• Base de connaissance basique (mode « fichier plat »)• Interface d’administration basique :

• Paramétrage général• Look’n’feel du front-end

Q4 : Concierge 1.1 – Chat & Voice Bot• Canaux :

• SVI• Extension de la gestion de dialogue au canal voix :

• Compréhension de la voix & vocalisation des réponses• Biométrie vocale• Détection d’émotion

• Adaptation du dialogue au contexte utilisateur et moteur de « next best action » :• Smartcall ou notification déclenchée sur le canal favori• Déclenchement de Smartcall en fonction de l’émotion détectée

• Console agent : • Recherche dans la base connaissance • Propositions de réponse

• Base de connaissance étendue :• Mutualisée entre les canaux• Adaptation du format de réponse au canal

• Interface d’administration étendue :• Portail développeur pour le moteur de dialogue• Visualisation des parcours de dialogue



Console agentLa démarche

Sessions d’observationsÉtudier les interactions entre l’outil et les conseillers en conditions réellesComprendre les contextes d’usages

Observation individuelle: 1h passée avec chacun des conseillersGrille d'observation: questions ouvertes / questions ferméesAtelier d’idéation

Restitution brutePerte d’information au cours d’un traitementWorkflow trop complexe pour des actions récurrentesPas assez de possibilité d’échanges (équipes/manager)….

Problématique

● Complexité à utiliser un large périmètre fonctionnel ● Interaction avec l’outil complexe● Gestion des canaux non optimisée● Difficulté à exploiter l’ensemble de l’information disponible



Console agentSimplifier la gestion des interactionsDynamique, qui s’adapte à chaque canal Gestion du mode « bannette »Base de connaissance

Améliorer la collaboration et l’esprit d’équipes Espace « team building » , gestion des challengesMessages personnalisés, évaluation, feedback

Redonner le contrôle au conseillerIndicateurs métiers personnalisablesEspace personnel conseillersAdaptation des espaces de travail

Donner une vue 360° clients Visualisation rapide de l’historique des interactions, du contexte clientPersonnalisation (widgets) Event manager (parcours client)MultiChannel Engagement Manager

Faciliter les fonctionnalités cross canal avancées Unification de l’ensemble des canauxGestion du mediablendingContinuité d’une interaction sur plusieurs canaux

Concepts innovantsErgonomique et IntuitiveProposition fonctionnelle élevée



Console agent1 2

3

4

5

6

• Actions en 1 clic• Gestion du mode «bannette»• Passage d’un canal à un autre

simplifié• Barre d’actions mobile et

contextuelle• Vue 360° client immédiate• Intégration de solutions

externes (CRM)• Collaboration (interne et

externe)• Base de connaissance

contextuelle• Fonctionnalités Softphone



Console agent

Fermé

Ouvert

Mode appel : fermé

Mode appel : ouvert

Mode pause et remise en état disponible

Wrap up et clôturer l’action

Mail et clôturer l’action

Concepts innovants

Barre d’actions mobile et contextuelle

• Ergonomique et Intuitive• Permet un accès simple, rapide,

intuitif à un grand nombre d’actions• Multicanale



Console agent

Notifications

• Interactions entrantes• Actions importantes



Console agent

Informations complémentaires

• Parcours clients• «Next best action »



Console agent

Gestion manuelle des canaux



Console agent

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Prosodie-Capgemini designs and manages Front Office services of digitalservice platforms, such as Odigo solution dedicated to multichannel customerrelation. Based on its own innovative technologies, the Prosodie-Capgeminisolutions fits with each step of digital user experience. Offered in cloud mode,these services, provided in real time, are based on a highly available andsecured technical platform. Prosodie-Capgemini takes advantage of theinternational positioning of the Capgemini group to deploy its services with theother group entities.

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