L'entrepôt de téléphone de Dixon améliore l'expérience utilisateur et augmente les ventes avec un chatbot

Machine Learning - Dixons

 

Le cycle d'achat commence avant même que nous entrions dans le magasin.
 

Les entreprises du secteur de la distribution savent que le cycle d'achat commence la plupart du temps avant même que le client n'entre dans le magasin avec sa carte de crédit prête à payer pour le produit. Les clients recherchent sur Internet avant d'acheter pour lire les avis, comparer les produits et même les prix.

 

Les clients recherchent activement des informations.

Le détaillant de produits électroniques, Dixon's Carphone Warehouse au Royaume-Uni, ne fait pas exception à la règle. Dans une étude récente, ils ont découvert que 90% de leurs clients ont commencé le voyage en ligne et que 65% ont utilisé leur téléphone mobile pour les aider pendant qu'ils étaient en magasin. Afin de dynamiser l'engagement client et accompagner leurs clients potentiels sur toutes les phases de leur cycle d'achat, ils ont développé un assistant numérique (chatbot), animé par une intelligence artificielle de pointe, capable de comprendre les questions du client et de fournir des réponses pertinentes.

 

Rencontrez Cami le chatbot.

 

L'assistant numérique a été nommé Cami et il est disponible à la fois sur le site Web de la marque Currys et sur Facebook Messengeret il aide les employés et les clients à rechercher, trouver, enregistrer des produits et vérifier les stocks. Cami reconnaît également les images afin de reconnaître les produits.

 

Chatbot

Je n'arrête pas d'entendre parler de chatbots tout le temps, quoi de neuf ici?

 

Cet article a été écrit inspiré par l'histoire originale publié ici.
Chatbots ont été une tendance chaude récemment, en particulier dans le monde du marketing. Mais comme ils étaient traditionnellement construits autour d'un arbre de discussion prédéfini et statique, la plupart du temps, l'expérience avait tendance à être insatisfaisante.

 

Pour qu'un chatbot fonctionne correctement, la technologie qui le sous-tend doit:

 

  • Comprendre correctement le contexte et la question elle-même.
  • Fournissez une réponse pertinente.

 

Cela était impossible à mettre en place il y a seulement quelques années.

 

L'intelligence artificielle à la rescousse!

 

La réponse évidente et unique pour construire ce type de solution est de tirer parti d'un certain type d'intelligence artificielle. Heureusement, le géant du cloud et le leader de la technologie Microsoft ont d'incroyables produits de développement prêts pour cela!
 

 

Ce projet spécifique a été développé en utilisant leMicrosoft Bot Framework, qui fournit aux développeurs un environnement de construction de bot riche, mais il s'appuie également surService intelligent de compréhension de la langue (LUIS)pour les capacités de conversation, ainsi que surVision par ordinateurpour traiter les images. Ces deux apis font partie de laServices cognitifs Microsoftoffre de cloud et sont incroyablementLespeu coûteux à utiliser, ou même libre en dessous d'un certain seuil.

 

MLab, les spécialistes de la Machine Learning à votre service!

 

Si Machine Learning vous inspire et que vous pensez que vous souhaitez implémenter un cas d'utilisation dans votre organisation, veuillez Contactez nous. Nous sommes agnostiques et nous recommandons et intégrons la technologie qui s'adapte le mieux à vos besoins. Si les technologies disponibles ne répondent pas à vos besoins, nous pouvons toujours former un modèle personnalisé adapté à votre projet.

 

Avertissement:MLab n'a pas participé au développement de ce projet. Nous publions simplement cette étude de cas comme une source d'inspiration sur ce que Machine Learning peut réaliser.