Calculateur de performance e-commerce
Grâce à ce simulateur, découvrez combien vous pourriez économiser en automatisant votre service client.
(déplacez les curseurs selon vos données)
Pour utiliser le calculateur ROI, il suffit de saisir vos données sur les feuilles Input Data et Coûts. Le simulateur se chargera de calculer les différents taux et les coûts de réduction.
Nous vous proposons de déployer sans attendre une solution de reconnaissance du langage sur les périmètres suivants:
- Déploiement immédiat dans les langues + , plus de 100 questions fréquentes e-commerce (livraison, commande, produit, promotion, paiement, compte).
- Déploiement immédiat dans les langues , , , , soit environ 15 questions fréquentes e-commerce.
Notre technologie utilise le Machine Learning pour ajouter des exemples de question pour chaque question définie dans le modèle afin d’améliorer les capacités de détection. Le modèle initial est constitué de plus de 20.000 exemples de questions.
On vous propose de modifier le rendu visuel du widget directement depuis le dashboard sur les éléments suivants :
- Personnalisation des messages d’accueil en fonction de la page et du contexte client
- Couleur de la barre de navigation et du launcher
- Couleur des boutons dans leurs différents états (neutre, survol, clic)
- Couleur de l’arrière-plan des blocs
- Couleur des textes
- Images (logo, image d’accueil)
En outre, il est également possible de formuler les demandes spécifiques suivantes :
- Modifier la police utilisée pour les textes
- Masquer le “Powered by”
- Ajuster des éléments avec un CSS spécifique
On vous met à disposition une analyse des performances de votre agent virtuel :
- Double objectif : calculer le ROI et améliorer la performance de votre agent virtuel.
- Mise à disposition d’une interface de reporting avec différentes KPI pertinents : Taux d’engagement, d’utilité, % d’automatisation, taux Botmind, nombre de fallbacks.
- Ces interfaces sont personnalisables en fonction des objectifs et besoins.
- Des exports et des envois automatiques réguliers peuvent être mis en place.
La capacité d’enrichir le modèle initial avec un modèle spécifique est immédiatement disponible avec 2 options pour l’apprentissage :
- Utiliser les demandes textuelles formulées via Botmind suite à la mise en production pour réaliser un apprentissage manuel par le client ou l’account manager (CSM).
- Extraire l’historique des demandes sous format CSV qu’il faut ensuite catégoriser pour enrichir le modèle initial sur de nouvelles questions fréquentes (coût additionnel).
