Le Langage Naturel des Clients

Le principal bénéfice accordé à la reconnaissance vocale est de rendre votre portail vocal plus fluide et facile à parcourir. Qu'en est-il vraiment ? Une stratégie efficace peut être une balance entre appui de touches et langage naturel...

Au risque de scier la branche sur laquelle se trouve SoNear, nous pensons que si votre projet consiste à mettre en place de la reconnaissance vocale par mot clé, la productivité de votre centre d'appel risque de ne pas en bénéficier directement.
En effet, la reconnaissance vocale par mots clés n'améliore pas le routage vers votre centre d'appel en comparaison de l'appui de touche (sauf dans certains cas particuliers de saisie alpha numérique que nous détaillerons dans un autre billet).
Utiliser un mot clé ou un numéro de touche nécessite la même structure de navigation avec des menus à cinq rubriques (pour éviter la perte de mémorisation des options par l'utilisateur) et en remplaçant "pour le service commercial tapez un" par "pour le service commercial dites commercial" ; vous ne gagnez pas en ergonomie même si le mot clé permet les raccourcis mémorisables par l'utilisateur.
Vous risquez même de générer de l'insatisfaction car la reconnaissance vocale est moins fiable que l'appui de touche et plus sensible aux environnementx bruités.

Si vous pouvez limiter l'objectif de votre portail vocal à la gestion de 25 motifs d'appel au plus, il est alors recommandé d'en rester au bon vieux "DTMF" (appui de touches) car en deux menus de cinq choix, chaque utilisateur va trouver son bonheur.
Le problème est que, dans la vie réelle, le nombre de motifs d'appel des clients augmente régulièrement et vous souhaiteriez classer les appels, entre ceux qui doivent être traités par un agent de votre centre d'appel et ceux qui peuvent être traités par un automate vocal. Il est donc très rare de se retrouver avec seulement 25 motifs d'appel à traiter et vous ne pouvez énumérer tous ces choix sous peine de lasser rapidement vos clients par une navigation laborieuse.

Une solution possible consiste à créer ce que nous appellerons un portail central qui comporte une petite partie visible et une grande partie cachée : la partie visible est une arborescence limitée à UN (nous reviendrons sur celui-ci) + 20 à 24 motifs d'appel maximum et constitue l'ossature de votre portail (généralement les motifs à la fois les plus fréquents et les plus critiques par rapport à votre métier) ; les autres motifs supplémentaires n'existent pas dans l'arborescence mais sont traités dans des sous-dialogues (en automate self-service ou par orientation vers un conseiller), l'ensemble de ce portail ainsi que les sous-dialogues est réalisé majoritairement en DTMF.
Il reste à créer la phase d'accueil du portail : un message invitant le client à formuler sa demande en langage naturel ou alors à patienter quelques instants.
Si le client formule une demande et que la reconnaissance vocale fonctionne bien, il est orienté vers le bon sous-dialogue (self-service ou aboutement sur un agent), si elle ne fonctionne pas ou que le client ne se prononce pas, il est orienté vers un plateau de conseillers généralistes qui va traiter l'appel. Le nombre d'appels routés automatique par la reconnaissance vocale augmentera au fur et à mesure que le modèle de reconnaissance s'améliore(via les transcriptions des traces orales et le tuning du modèle de langage).
Une autre option plus économique est, dans le cas où le motif est mal identifié par la reconnaissance vocale, de présenter le portail en DTMF accompagné d'un message d'excuses optionnel ("je vous ai mal compris"). Il faut bien sûr prévoir dans le menu le motif UN : il permet à l'utilisateur de demander à parler à un agent s'il n'est pas satisfait du menu présenté. De manière à ce que dans tous les cas, la navigation soit ininterrompue et que les inconvénients des limites de la reconnaissance vocale ne soient pas ou très peu perceptibles par l'utilisateur.

Il est à noter au passage que, la reconnaissance vocale ayant correctement fonctionné ou non, vous avez collecté la formulation du client, ce qui va enrichir votre corpus de manière intéressante à la fois pour le tuning de la reconnaissance vocale et pour identifier les motifs d'appel de vos clients.
Il faut ajouter que vous optimisez l'utilisation de la ressource reconnaissance vocale car vous ne l'utilisez que dans la phase initiale, c'est aussi une source d'économie. Il vous revient alors de faire le plus rapidement possible le tuning adéquat de votre plateforme pour que le maximum d'appels soient orientés automatiquement vers le bon sous-dialogue et diminuer la charge de votre centre d'appel.