Einav Itamar : “Voca.ai permet à un agent de vendre 2 à 3 fois plus de crédits en une journée”

Pouvez-vous présenter Voca.ai ?

La société, créée en 2017, est basée en Israël. Nous avons développé une technologie d’interaction vocale pour le service client s’appuyant sur l’intelligence artificielle. L’élément de différenciation clé repose sur la promesse de comprendre l’intention de l’interlocuteur instantanément grâce à notre brique de “speech to intent” (parole vers l’intention). Ainsi, au lieu de faire du “speech to text” (parole vers le texte) décorrélé de la compréhension de l’intention, ce qui fait perdre beaucoup d’éléments importants comme l’intonation, la vitesse ou le genre de l’interlocuteur), nous analysons à la fois le texte (quel que soit l’accent) et la compréhension de l’intention. Cela permet d’être bien plus précis et de comprendre l’état émotionnel de la personne qui parle.

Outre cette brique de “speech to intent”, vous avez aussi développé une brique de Natural Language Generating, pour répondre aux clients en langage naturel et par la voix ?

Exactement. Là-aussi, notre promesse est de répondre au client avec une voix très naturelle. Les réponses des “agents Voca” semblent très vivantes et reflètent des émotions adéquates selon la situation analysée chez le client. Les technologies ont été développées en interne de bout en bout et les algorithmes ont été entraînés sur des données que nous avons achetées et sur les appels que nous traitons chez nos clients. Nous gérons actuellement plus de deux millions d’appels par mois. 

Quels sont vos cas d’usage ?

Nous nous concentrons sur des cas d’usage très spécifiques pour être très précis : dans le crédit, les demandes de prêts et les recouvrements ; dans l’assurance, les déclarations de sinistres et souscriptions ; pour les sociétés de cartes de crédit, le processus d’activation, les cartes perdues, les recouvrements…

Environ 60% de nos clients sont des institutions financières. Nous sommes par exemple très présents dans le secteur du prêt. Habituellement, un client appelle pour obtenir un prêt et un agent collecte auprès de lui des informations le concernant, notamment pour déterminer son score de crédit. Les agents passent donc beaucoup de temps au téléphone avec des clients qui ne peuvent en fait pas prétendre à un crédit. En déployant Voca, les clients se voient d’abord poser des questions par notre technologie (nous sommes même capables de répondre s’ils demandent, par exemple, “pourquoi me réclamez-vous cette information ?”). Puis ils sont transférés vers un agent humain uniquement s’ils entrent dans les critères pour obtenir un prêt – un client très bien qualifié sera même orienté en priorité. Les agents peuvent ainsi se concentrer sur les clients qualifiés et réussissent en moyenne à vendre deux à trois fois plus de crédits par jour. 

Un assureur international recourt aussi à Voca pour traiter 35% du processus de souscription d’un contrat d’assurance vie, qui inclut de nombreuses questions et sur lesquels les agents passent beaucoup de temps. Enfin, une société américaine de cartes de crédits recourt à notre technologie pour l’onboarding de nouveaux clients. Nous comptons aussi des clients dans d’autres secteurs, comme la santé, les télécoms ou les services publics. 

Quels sont vos KPIs ?

Notre priorité est d’offrir une très bonne expérience client, que nous mesurons avec le NPS (net promoter score, un indicateur de la satisfaction client). Nous surveillons aussi la productivité. Selon les cas d’usage, il peut s’agir par exemple d’augmenter le nombre d’onboardings réalisés. Nous permettons par ailleurs de réduire le délai d’attente des clients au téléphone et le temps de traitement global d’une demande.

Aujourd’hui, de nombreuses sociétés proposent des chatbots pour automatiser un certain nombre de cas d’usage dans le service client. Comme les call centers coûtent cher, des acteurs poussent les clients à cesser d’utiliser le téléphone pour aller vers d’autre canaux, ou bien ils mettent en place des serveurs vocaux (“tapez 1, tapez 2”) et négligent l’expérience client. Chez Voca, nous ne forçons pas nos clients à choisir un canal plutôt qu’un autre. 

Combien comptez-vous de clients et qui sont-ils ?

Nous ne communiquons pas sur ces sujets, mais nous avons déjà signé des clients aux Etats-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne, en Australie, en Israël…

Combien de temps vous faut-il pour déployer la solution chez un nouveau client ?

Voca.ai est une solution SaaS. Chez chaque nouveau client, nous utilisons des modèles de questions existants ou nous en bâtissons un avec le client. Nous intégrons la solution dans le CRM et le l’infrastructure téléphonique du client puis nous entraînons notre moteur sur ses appels téléphoniques pendant 4 à 6 semaines. Nous pouvons ensuite lancer un pilote, de deux mois en moyenne, avant de livrer de premiers KPIs et de passer en production. 

Combien de personnes travaillent chez Voca.ai ?

20 collaborateurs. J’ai cofondé la société avec Dr Alan Bekker, doctorant en deep learning et actuel CTO. Je suis de mon côté un serial entrepreneur et j’ai revendu une société, le moteur de recherche visuelle Corrigon, à eBay en 2016.

Comment êtes-vous financés ?

Nous avons levé 2,6 millions de dollars en amorçage puis avons bouclé un second tour de table de 3,5 millions de dollars, annoncé en octobre 2019. Il a été mené par American Express Ventures, le fonds d’investissement d’American Express, avec la participation de nos investisseurs historiques.