L’intelligence artificelle au service de la relation clients
A propos de la société
Telenor ASA est la plus grande entreprise norvégienne de télécommunications et l’une des douze premières de ce secteur à travers le monde. Le groupe dessert plus de 200 millions de clients et réalise un chiffre d’affaires annuel de plus de 13 milliards de dollars US.
Défis
Chaque jour, le centre d’appels de Telenor est inondé de milliers de SMS. Traiter manuellement ce flux incessant est long, ennuyeux et source d’erreurs. Le défi : comment trouver un moyen de catégoriser ces messages automatiquement et organiser le contenu des retours clients, afin que la direction puisse identifier rapidement les problèmes récurrents et en tenir compte dans ses décisions stratégiques ?
Solution
Telenor utilise la fonction d’apprentissage machine de WordStat pour mettre au point un modèle de classification automatisé basé sur des exemples de messages préalablement classés manuellement
en plusieurs catégories. Une fois le modèle conçu et testé, Telenor l’applique aux nouveaux messages qui sont ainsi classés automatiquement selon les mêmes catégories préexistantes. Ce modèle de classification a atteint une précision de 80 % et devrait dépasser une précision de 90 %, car il est affiné continuellement grâce à de nouvelles données supplémentaires.
Résultats
Quelques secondes seulement, et non plusieurs jours, suffisent désormais pour classer les messages clients, et les analystes peuvent se concentrer sur leur occupation principale;
Telenor économisera plus de 20 000 dollars par mois lorsque la solution sera intégrée dans les autres services de l’entreprise;
Tous les retours clients sont désormais classés et communiqués à la direction;
Tous les clients peuvent se faire entendre, plutôt qu’un échantillon de clients comme par le passé;
La direction obtient sur les réoccupations des clients des informations plus nombreuses, cohérentes et fiables. Par conséquent, elle prend de meilleures décisions et améliore les relations avec la clientèle;
