Étude de cas · Intelligence conversationnelle

Chaque appel écouté, pas un échantillon.

Biens d'équipement · centre de contact et intervention terrain. Chaque appel noté selon la grille de l'entreprise, les opportunités commerciales repérées au même passage, et le modèle calibré ligne à ligne sur les auditeurs du client.

La situation

Une qualité contrôlée sur une portion, du chiffre qui s'échappe sans être vu

Un centre de contact et un réseau d'intervention traitant un très gros volume d'appels par mois

Ce que nous avons trouvé

La qualité était évaluée sur un petit échantillon manuel ; tout le reste n'était pas lu. Personne ne pouvait dire ce que les clients demandaient sans l'obtenir, quels conseillers s'écartaient du script, ni à quelle fréquence un renouvellement était possible sans être évoqué. Les appels arrivaient par ailleurs dans plusieurs langues indiennes, que la plupart des outils du marché laissent discrètement de côté.

Ce que nous avons construit

Une chaîne de traitement qui transcrit chaque appel dans la langue où il arrive réellement, le note selon la grille d'audit interne de l'entreprise et, au même passage, marque les opportunités commerciales — contrat de maintenance et renouvellement de garantie, échange, pièces et consommables. Les superviseurs reçoivent des scores par conseiller ; l'ensemble des transcriptions devient interrogeable en langage courant. Là où le client avait déjà noté un ensemble d'appels à la main, nous nous sommes calibrés dessus, afin que machine et auditeur soient comparables critère par critère.

Comment c'est câblé

L'enregistrement entre, le score et la recherche sortent.

Une lecture seule depuis la plateforme téléphonique ; rien n'y est réécrit. Toute la chaîne s'exécute dans l'environnement du client.

Source
Enregistrements d'appels centre de contact & terrain La grille d'audit existante Appels notés à la main lorsqu'ils existent
↓
1 · Transcrire
Reconnaissance vocale langues indiennes, pas seulement l'anglais Séparation des locuteurs
2 · Noter
Selon votre grille critère par critère Opportunités commerciales maintenance, garantie, échange, pièces Calibré sur vos auditeurs
3 · Restituer
Fiches de score par conseiller Appels signalés aux superviseurs Recherche en langage courant sur toutes les transcriptions
Les résultats

D'un échantillon à la couverture totale.

Chiffres issus de la mission en cours ; nom du client non communiqué.

2 sur 3
appels portent une opportunité commerciale réelle qu'un échantillon manuel n'a jamais fait remonter
48 %
de contrats de maintenance signés sur les appels signalés par le système
~50 %
de ces opportunités conclues sans aucun argumentaire — le client a demandé, on lui a répondu
100 %
des appels audités et interrogeables en langage courant
Ce qui change Les scores des conseillers cessent d'être une loterie sur les appels tirés au sort, et l'audit commence à s'autofinancer — la même écoute qui vérifie la conformité trouve les renouvellements que personne n'avait enregistrés. Parce qu'un ensemble d'appels a d'abord été noté à la main, la concordance avec vos auditeurs est mesurée chaque mois sur un échantillon commun, et non affirmée une fois pendant la vente.
La stack, et où vivent vos données

Exécution dans votre environnement.

Construit sur
Whisper / reconnaissance vocale Modèles de langues vernaculaires Notation par LLM auto-hébergé ou votre point de terminaison Recherche vectorielle sur les transcriptions Votre entrepôt de données Votre dépôt
Périmètre des données L'audio des appels est sensible : le déploiement est donc auto-hébergé par défaut — transcription et notation tournent sur des modèles à poids ouverts dans votre VPC ou sur site, et aucun audio ni aucune transcription ne quitte votre périmètre. L'accès passe par votre propre IAM et chaque action est journalisée.

Votre centre de contact est-il évalué sur un échantillon ?

En cinq jours de cadrage, nous passons vos propres appels dans la chaîne de traitement et vous montrons ce que l'échantillon laissait de côté — la feuille de route vous reste dans tous les cas.

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