Recrutez des Experts Chatbot NLP

Client : Une banque d'investissement internationale de premier plan.

Défi : Le service client était submergé par des requêtes répétitives, créant des délais de réponse inacceptables. L'objectif était de déployer un **Chatbot NLP pour Entreprise** capable de comprendre le jargon financier complexe.

Solution : Smartbrain a fourni une équipe de 3 développeurs Python séniors spécialisés en NLP. En utilisant les bibliothèques Python avancées (Transformers, Hugging Face), l'équipe a entraîné un modèle sur l'historique des conversations sécurisées de la banque. Ils ont intégré ce modèle dans l'infrastructure existante, assurant une conformité totale avec les régulations bancaires.

Résultat : Le nouveau système traite désormais automatiquement 60% des demandes de niveau 1, entraînant une réduction de 45% du temps d'attente client et une satisfaction utilisateur en hausse significative.

Client : Un géant du e-commerce spécialisé dans la mode en Europe.

Défi : Le taux d'abandon de panier était élevé car les utilisateurs peinaient à trouver les produits spécifiques qu'ils recherchaient. Le client avait besoin d'un **Chatbot NLP pour Entreprise** agissant comme un 'Personal Shopper'.

Solution : Nos ingénieurs augmentés Python ont développé un moteur de recommandation conversationnel. En combinant Python avec des algorithmes de Deep Learning, le chatbot analyse les intentions d'achat en langage naturel (ex: 'Je cherche une robe rouge pour un mariage d'été'). L'intégration a été réalisée en mode agile, avec des sprints de deux semaines.

Résultat : L'implémentation a généré une augmentation de 18% du taux de conversion sur les utilisateurs interagissant avec le bot et une amélioration notable de l'engagement client.

Client : Un fournisseur d'accès internet et mobile majeur aux USA.

Défi : Réduire la charge des centres d'appels techniques en automatisant le diagnostic des pannes via un **Chatbot NLP pour Entreprise**.

Solution : Smartbrain a détaché deux experts Python Backend et un Data Scientist. Ils ont conçu une architecture où le chatbot interroge en temps réel les API des équipements réseau pour diagnostiquer les problèmes. Le NLP permet de guider l'utilisateur pas à pas dans la résolution de problèmes (reboot box, vérification câblage) sans intervention humaine.

Résultat : Une diminution de 30% des tickets de support technique et une résolution au premier contact (FCR) améliorée de 25%, libérant les techniciens pour des cas complexes.