Machine Learning (Apprentissage automatique)

Grâce à des technologies avancées d’apprentissage automatique, le standard automatique de ProxyNumber est capable de poser des questions et de recueillir les réponses de l’appelant, afin de les renvoyer ultérieurement à l’opérateur et/ou de les traiter pour un service spécifique.

Les exemples d’application sont:
  • Par exemple, pour réserver une table dans un restaurant, le répondeur automatique pourrait consulter les dates disponibles dans une base de données, proposer différentes options à l’utilisateur et, en cas de confirmation, enregistrer la réservation afin qu’elle ne soit pas proposée au prochain appel, mais gérée par le personnel du restaurant.
  • Collecte des informations de contact à la suite d’un appel sans réponse.
    Les situations dans lesquelles le service s’adapte parfaitement sont celles de l’agent immobilier ou du concessionnaire automobile qui, pour des raisons opérationnelles et de gestion de la clientèle, ne sont pas toujours à leur bureau. Dans ces cas, un répondeur automatique intelligent pourrait demander des informations à l’appelant afin de pouvoir le contacter dans les meilleurs délais.

  • Une demande d’évaluation par téléphone vocal est ensuite convertie en données structurées stockées dans une base de données et peut être interrogée.
    A la fin de l’appel, il est possible de demander une évaluation numérique en appuyant sur les touches du téléphone, ou un message vocal qui serait reçu par l’ordinateur et converti en données pour des évaluations statistiques ultérieures.

Dans tous ces cas, on utilise des modèles d’apprentissage automatique qui sont capables de comprendre la voix humaine et de faire des choix sur la base des réponses recueillies. Il s’agit d’une technologie avancée, très efficace et polyvalente, qui offre la solution aux problèmes typiques du contact téléphonique.

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