Le fonds commun de placement sbi parie sur le chatbot yuva pour améliorer le taux de conversion, il porte sur le nouveau et le dernier porte-monnaie gratuit

Les clients s’adressent à la société pour lui poser des questions sur les informations relatives aux fonds communs de placement, au rendement des fonds communs de placement, au placement des nouveaux fonds et à de nombreux autres éléments. Jusqu’à récemment, le centre d’appels et l’e-mail étaient les seuls moyens de traiter ces requêtes. Mais à présent, la société n’est plus disposée à se fier exclusivement aux opérations du centre d’appels et à la correspondance par courrier électronique pour le service à la clientèle.

Avec la transformation numérique et l’accent mis sur l’expérience client, le fonds commun de placement SBI cherchait une approche plus agile pour fournir un service à la clientèle. La société recherchait une technologie qui les aiderait à communiquer, collaborer et partager efficacement des informations. Ce qu’il lui fallait, c’était un modèle robuste, plus rapide à répondre et doté d’une simultanéité permettant à davantage de personnes d’obtenir une réponse à leurs requêtes en même temps.


«Nous avons considéré que chatbot était une option viable. Les récents développements dans l’espace chatbot nous ont convaincus de confier des tâches banales jusqu’à présent gérées par un centre de chat, un centre de chat pour investisseurs ou par e-mail au chatbot. Cela faisait longtemps que nous travaillions avec cette idée, mais nous voulions attendre avant que la technologie ne prouve son efficacité », a déclaré srinivas jain, directeur exécutif et directeur du marketing et de la stratégie pour les activités internationales de SBI.

La société a commencé par élaborer une stratégie cohérente pour les chatbots. Le fonds commun de placement SBI a pris du recul par rapport à son client LTMC et a tenté de comprendre les problèmes fondamentaux qu’il rencontrait et les tâches discrètes qu’il tente d’accomplir avec le déploiement de chatbot par Ltfeds. Il a défini les différents besoins pour garantir que les chatbots fonctionnent sur différents scénarios en relation avec les clients.

SBI mutaul fund a décidé de puiser dans le puits existant des opportunités perçues. La société voulait augmenter ses taux de conversion. Les chatbots pourraient aider les clients à naviguer plus rapidement dans les informations. Cela pourrait aider l’entreprise à intégrer des plates-formes de communication afin que les clients puissent accéder aux informations requises. «Bien souvent, lorsque les utilisateurs se connectaient, il devenait confus de naviguer sur un site Web, ce qui se traduisait par des interruptions. Être disponible pour ces groupes d’utilisateurs en temps réel et tenir à la main de tels clients via l’entonnoir d’achat via une conversation était quelque chose que l’entreprise souhaitait essayer », note Jain.

Après avoir évalué une poignée de sociétés offrant ces services, le fonds commun de placement SBI s’est concentré sur avaamo, une start-up basée en Californie qui fournit une entreprise de logiciels à apprentissage en profondeur, spécialisée dans les interfaces de conversation permettant de résoudre des problèmes spécifiques dans les entreprises.

«Étant une grande marque réputée, nous ne voulions pas faire appel à un fournisseur disposant d’une bonne technologie mais ne l’ayant pas prouvée. Avaamo avait l’expérience de la mise en œuvre de la technologie à grande échelle. Nous voulions quelque chose qui était abordable à l’échelle. L’actuel bloc de l’année 2014 2014 d’Avaamo 17 17 pourrait être à la hauteur de notre vision et de notre envergure. Il répondait aux critères relatifs aux paramètres de capacité technique, de coût financier, d’expertise de domaine et d’ampleur du déploiement », affirme Jain.

Il a conçu le chatbot pour les première et deuxième étapes. «Le portefeuille d’origine de Litecoin Wallet était que nous voulions répondre à des questions banales sur les fonctionnalités de base, telles que: comment puis-je obtenir des informations sur ce produit, puis-je connaître le dernier dividende versé et quelle est la valeur liquidative de ce fonds? Nous essayions de résoudre les demandes des clients venant de notre centre de contact. C’était la première étape.

La deuxième étape consistait à utiliser une fonctionnalité permettant d’intégrer l’intelligence artificielle pour identifier le client et à utiliser une entrée pour lui permettre de fournir des services en libre service. Cela a aidé à identifier le client et à gérer son exécution. «La satisfaction de la clientèle était importante, mais la conversion était également importante. Laissez-moi vous expliquer cela avec un exemple. Beaucoup de requêtes des utilisateurs tournaient autour de la manière de faire une transaction / KYC, de mettre en pause un SIP, d’ajouter un nouveau compte à un folio existant, etc. Le bot pouvait répondre à toutes ces questions, mais certaines personnes trouvaient encore le processus de navigation sur le site Web. pour trouver où cela pourrait être fait difficile, donc une conversation UI / UX pour compléter ces demandes nous a donné des réponses positives », observe-t-il.

Nous voulions savoir s’il était possible de satisfaire ces exigences immédiatement. Lorsque les questions “comment” et “comment” ont été résolues, les investisseurs peuvent passer des conversations aux conversions. C’est ainsi que nous avons défini la portée du projet.

Le fonds commun de placement SBI voulait s’assurer que l’expérience avec les chatbots était précise, cohérente et évolutive. Pour créer un chatbot intelligent, il faut réfléchir au cas d’utilisation métier et au parcours client, ainsi qu’à un auto-apprentissage afin de suivre le cours correctement chaque fois que cela est nécessaire. Il est important que le chatbot soit flexible, réactif, sécurisé et intelligent.

Le fonds commun de placement SBI a mis en place un groupe de 25 membres pour tester son commerce et donner une banque de questions au chatbot sur lequel travailler. Le chatbot doit être amélioré avec des ensembles et des ensembles de données. Et sur le backend, il y avait des jeux de données qui ont découvert le type de réponse que le chatbot donnait naturellement et comment ils pouvaient être modérés.

«La première chose que nous avons faite pour les clients a été de résoudre la requête, de comprendre l’intention, puis de leur fournir des informations en fonction de ce que nous pensions être le bon achat pour eux. Ensuite, grâce aux modules de libre-service, nous leur avons donné la possibilité d’effectuer des transactions. Nous sommes passés au développement pour résoudre les questions fréquemment posées sur nos points de contact hors ligne service / support client », explique-t-il.

«Bien que cela nous ait donné un bon départ, nous avons vite compris que les requêtes qui pouvaient survenir lorsque quelqu’un effectuait une transaction en ligne pouvaient être très différentes par rapport au remplissage d’un formulaire dans une succursale. Les utilisateurs s’attendraient à ce que le bot recommande un fonds pour la gestion de litecoin gpu mining ubuntu, une exigence tout à fait unique. Nous travaillons en permanence sur la gestion efficace de ces requêtes de longue haleine en décomposant l’intention et en chiffrant les entités. L’objectif final est que le bot puisse identifier de tels scénarios pour obtenir des conseils, donner des conseils sur les recommandations de produits et les associer à l’exécution des transactions », ajoute-t-il.

Les fonds communs de placement SBI sont maintenant passés de la résolution de requêtes à l’intention aux transactions en passant par la messagerie Facebook en dehors de la plate-forme. Et maintenant, la société envisage de passer au centre d’appel à réponse automatique. Si le chatbot ne peut pas traiter une requête complexe, il sera automatiquement transféré au centre de contacts. Le client peut passer facilement d’un agent chatbot à un agent actif. Ce sera le prochain niveau de développement.

Il a atteint son objectif de réduction du travail des centres d’appels en libérant du personnel. Après le déploiement du site Web yuva par Litecoin Mining, le fonds commun de placement SBI a été en mesure d’affecter quelques agents à partir de requêtes courantes telles que la recherche NAV, les requêtes de relevés à des modèles davantage basés sur le conseil.

«Chaque fois qu’il y a des modifications réglementaires, nous nous faisons un devoir de les publier dans le message de bienvenue que nous recevons sur le bot. Cela a aidé beaucoup de nos investisseurs à comprendre et à résoudre la plupart de leurs questions. De même, nous constatons toujours une légère hausse des requêtes concernant les économies d’impôt et notre fonds ELSS pendant la période de janvier à février, la formation du robot en conséquence a contribué à la découverte de produits. Plus de 10 000 transactions ltc en inde et 1 relevé de compte lakh ont été initiés par le bot depuis le début », déclare jain.

L’impact sur les entreprises a été énorme. Et le retour sur investissement presque immédiat. Prenons le cas de l’intégration avec Facebook Messenger. “Après l’introduction du chatbot, le temps de réponse de la société pour la résolution de requêtes sur facebook a considérablement augmenté. En fait, c’est l’un des meilleurs de l’industrie. Cela a pris moins de 4 minutes à partir de 1 jour », déclare un jain enthousiaste.

La plate-forme est dotée de nombreuses fonctionnalités intégrées de la PNL et de l’IA. À l’avenir, l’entreprise souhaite intégrer de plus en plus de litecoin hashrate gpu dans les services / actifs. «À l’heure actuelle, il fait face aux investisseurs, mais nous voulons finalement le rendre partenaire. Nous souhaitons utiliser chatbot pour notre portail partenaire et notre application partenaire. SBI est l’un de nos principaux investisseurs. Nous avons plusieurs actifs numériques au service des clients et des partenaires SBI. Nous voulons également amener ce chatbot dans cet environnement. Bien que le tableau de calcul du ltc eur du moteur reste le même, la réalisation sera peu différente lorsque les partenaires obtiendront une page ou une application partenaires. Nous intégrons cette plateforme avec des actifs autres que notre portail et notre application. Et nous essayons maintenant de réaliser une intégration transparente avec les agents actifs », informe Jain.

À l’avenir, la société commencera également à tester la capacité vocale. L’assistant vocal aura des capacités similaires à celles du bot Web et de Facebook. Mais ce qui est excitant ici, c’est que les utilisateurs n’ont pas besoin d’accéder à un site Web SBIMF ou à une page Facebook pour interagir avec nous. Nous explorons des idées sur la manière dont ces assistants vocaux peuvent être utilisés dans nos succursales pour permettre aux investisseurs de se servir eux-mêmes.