Témoignages de clients/Logiciels et Internet/États-Unis
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Création d’une solution de centre d’appels basée sur l’IA générative pour DoorDash à l’aide d’Amazon Bedrock, Amazon Connect et Claude d’Anthropic
Découvrez comment DoorDash a construit une solution de centre d’appels en libre-service avec l’IA générative en utilisant Amazon Bedrock, Amazon Connect et Claude d’Anthropic.
Capacité de test
multipliée par 50
Réduction de 50 %
du temps de réponse
2,5 secondes ou moins
de latence de réponse avec Claude 3 Haiku d’Anthropic
100 000 appels
par jour grâce à une solution d’IA générative
Réduction de 50 %
du temps de développement des applications d’IA générative grâce à Amazon Bedrock
Présentation
DoorDash reçoit chaque jour des centaines de milliers de demandes d’assistance via son centre d’appels de la part de consommateurs, de commerçants et de Dashers, les sous-traitants indépendants qui livrent via la plateforme.
Pour rationaliser l’assistance, DoorDash souhaitait exploiter la puissance de l’intelligence artificielle (IA) générative afin d’améliorer ses offres en libre-service et l’expérience des utilisateurs. DoorDash a collaboré aux côtés d’Amazon Web Services (AWS) dans le cadre du programme du Centre d’innovation AWS en IA générative (GenAIIC), qui associe des entreprises à des experts AWS pour mettre en œuvre des solutions d’IA générative, afin de créer une solution de centre de contact d’IA générative en libre-service entièrement vocale, prête à être testée en direct en seulement deux mois.
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Opportunity | Créer une solution d’IA générative pour le centre de contact afin d’améliorer l’expérience utilisateur pour des millions de Dashers à travers le monde
DoorDash a été créé en 2013 avec pour mission de développer et de dynamiser les économies locales, en aidant les entreprises locales à réussir, en connectant de manière pratique les consommateurs locaux aux meilleurs produits de leur quartier et en fournissant aux Dashers des moyens flexibles de gagner de l’argent. Fin 2023, sa base d’utilisateurs était passée à plus de 37 millions de consommateurs actifs utilisant DoorDash chaque mois et à plus de 2 millions de Dashers actifs par mois.
Pour répondre aux besoins des consommateurs, des commerçants et des Dashers, DoorDash utilise Amazon Connect, un centre de contact alimenté par l’IA d’AWS. Grâce à Amazon Connect, DoorDash gère un volume collectif de centaines de milliers d’appels par jour, y compris de la part de Dashers qui ont besoin d’aide sur des sujets courants allant du dépannage de l’application à l’inscription en passant par les options de paiement.
Lorsqu’ils contactent le service d’assistance, les utilisateurs sont guidés par une réponse vocale interactive (IVR) en libre-service, alimentée par Amazon Connect et Amazon Lex, ce qui a permis de réduire les transferts d’agents de DoorDash de 49 % et d’augmenter de 12 % la résolution au premier contact, améliorant ainsi l’expérience des utilisateurs de DoorDash et permettant de réaliser des économies de 3 millions de dollars sur les coûts opérationnels d’une année sur l’autre. Cependant, la plupart des appels étant encore redirigés vers des agents en direct, DoorDash a vu une opportunité d’améliorer son offre de libre-service. « Nous voulions permettre aux Dashers d’obtenir de l’aide pour leurs questions et problèmes les plus courants aussi rapidement et efficacement que possible, en leur faisant gagner du temps et de l’énergie, et en renforçant leur confiance dans les capacités de libre-service de DoorDash », déclare Chaitanya Hari, chef de produit du centre de contact chez DoorDash.
Les Dashers préfèrent généralement appeler le service d’assistance plutôt que de dialoguer par chat lorsqu’ils sont sur la route, à destination ou en provenance d’un emplacement de marchand ou de consommateur. Ils comptent sur l’assistance téléphonique pour leur fournir une aide rapide et fiable, ce qui rend la latence de la réponse dans toute solution de libre-service doublement importante. DoorDash devait s’assurer que les Dashers passent le moins de temps possible au téléphone, c’est pourquoi une faible latence de réponse est devenue un facteur clé pour sa solution téléphonique.
Pour rationaliser l’assistance des Dashers, l’équipe du centre de contact de DoorDash souhaitait utiliser l’IA générative pour le libre-service au sein d’Amazon Connect. L’équipe recherchait une solution qu’elle pourrait déployer rapidement et à grande échelle, tout en maintenant un niveau élevé de résolution des problèmes et de satisfaction des clients. L’équipe a choisi Amazon Bedrock, un service entièrement géré qui propose un choix de modèles de fondation haute performance issus de grandes sociétés d’IA via une API unique, pour servir de base à sa solution.
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Grâce à AWS, nous avons mis au point une solution qui permet aux Dashers d’accéder de manière fiable aux informations dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin. »
Chaitanya Hari
Chef de produit du centre d’appels, DoorDash
Solution | Amélioration de l’expérience IVR de DoorDash à l’aide de services d’IA générative
AWS GenAIIC a investi et travaillé avec DoorDash pour concevoir, construire et déployer une solution d’IA générative personnalisée afin d’améliorer son assistant d’IA vocale existant. Pendant 8 semaines, les équipes de DoorDash et de GenAIIC ont itéré sur la conception et la mise en œuvre et ont développé une architecture de référence adaptée aux tests A/B en production. La solution basée sur Amazon Bedrock a réduit de 50 % le temps de développement des applications d’IA générative.
Pour développer sa solution, DoorDash a choisi d’utiliser les modèles Claude d’Anthropic dans Amazon Bedrock. Grâce à Amazon Bedrock, DoorDash a rapidement eu accès à tous les modèles dont elle avait besoin. Claude a joué un rôle déterminant dans le projet, car il est capable d’atténuer les hallucinations, de provoquer des injections et de détecter les propos injurieux. Avec la sortie de Claude 3 Haiku, DoorDash a atteint la précision et la vitesse dont elle avait besoin pour son application vocale, avec une latence de réponse de 2,5 secondes ou moins. DoorDash ne fournit aucune information personnelle identifiable à laquelle ces solutions d’IA générative peuvent accéder. En outre, Amazon Bedrock permet la sécurité des données grâce au chiffrement et garantit que les données de DoorDash ou de ses clients ne sont utilisées que dans l’application DoorDash.
« L’utilisation de réponses générées par l’IA pour l’assistance téléphonique présentait des défis uniques qui exigeaient des stratégies innovantes pour améliorer les temps et la qualité des réponses, offrant ainsi aux Dashers une assistance de premier ordre. Amazon Bedrock s’est révélé parfaitement adapté à nos besoins, ce qui nous a permis de nous concentrer sur l’amélioration des détails de la solution », indique Vraj Shah, ingénieur de projet en chef chez DoorDash.
L’accès à une base de connaissances approfondie était un autre facteur important pour la solution en libre-service. Plus la base de connaissances est approfondie et diversifiée, plus la solution est efficace. DoorDash a ajouté des données provenant de son centre d’aide accessible au public afin d’utiliser la génération à enrichissement contextuel (RAG), une technique qui récupère les données des sources de l’entreprise et enrichit l’invite afin de fournir des réponses plus pertinentes et plus précises aux Dashers.
Pour indexer le contenu existant, elle a utilisé les bases de connaissances pour Amazon Bedrock, une fonctionnalité entièrement gérée qui aide les organisations à mettre en œuvre l’intégralité du flux de travail RAG, de l’ingestion à la récupération et à l’augmentation rapide, sans avoir à créer d’intégrations personnalisées aux sources de données et à gérer les flux de données. Les bases de connaissances pour Amazon Bedrock ont pris en charge le travail dorsal pour DoorDash.
Figure 1. Architecture de solution RAG pour centres de contact avec analyse des conversations
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DoorDash a également augmenté sa capacité à tester sa solution avec l’aide du GenAIIC. Auparavant, l’équipe devait retirer les agents du centre de contact des files d’attente pour effectuer un petit nombre de tests manuels par heure. Grâce à Amazon SageMaker, que les développeurs utilisent pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning, DoorDash a construit un cadre de test et d’évaluation qui a rapidement tiré des enseignements des tests A/B et évalué les principales mesures de réussite à grande échelle. Ce cadre permet à DoorDash de réaliser des milliers de tests automatisés par heure, soit une capacité multipliée par 50, et d’évaluer sémantiquement les réponses par rapport à des données fiables.
En traitant automatiquement les demandes courantes des Dashers, DoorDash a amélioré les flux de travail en libre-service et augmenté la vitesse de résolution des problèmes, ce qui permet d’accélérer les délais de livraison et d’améliorer la productivité et la satisfaction des Dasher. Le traitement des questions courantes à l’aide de l’IA générative a également permis aux agents de DoorDash de résoudre des problèmes plus complexes qui nécessitent un dépannage humain.
Figure 2. Tests automatisés
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Résultat | Lancement de la solution DoorDash et extension à de nouveaux cas d’utilisation
Après avoir testé avec succès la solution d’IA générative au début de l’année 2024, DoorDash a depuis terminé le déploiement des nouvelles options en libre-service pour tous les Dashers. La solution répond actuellement à des centaines de milliers d’appels d’assistance de Dashers chaque jour et a permis de réduire considérablement le volume d’appels pour les demandes d’assistance liées aux Dashers. La solution a également permis de réduire le nombre de remontées d’informations vers les agents en direct de plusieurs milliers par jour, et de réduire le nombre de tâches des agents en direct nécessaires pour répondre aux demandes d’assistance.
Compte tenu du succès initial du déploiement, l’équipe travaille actuellement à l’ajout de nouvelles fonctionnalités à la solution, à l’élargissement des bases de connaissances disponibles dans lesquelles la solution peut puiser et à l’intégration du service de flux logistique événementiel de DoorDash pour fournir non seulement une assistance sous forme de questions et de réponses, mais aussi pour prendre des mesures au nom de l’utilisateur.
« Grâce à AWS et à Claude d’Anthropic, nous avons mis au point une solution qui donne aux Dashers un accès fiable et simple à comprendre aux informations dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin », explique M. Hari « Cela a des répercussions positives en chaîne sur nos utilisateurs et sur la plateforme dans son ensemble, et nous sommes impatients d’étendre nos activités à de nouveaux cas d’utilisation à l’avenir. »
À propos de DoorDash
DoorDash est une plateforme de commerce local destinée à aider les commerçants à prospérer dans l’économie de proximité, à permettre aux consommateurs d’accéder à une plus grande partie de leurs communautés et à fournir un travail qui renforce l’autonomie.
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Chaitanya Hari
Chef de produit du centre d’appels/vocal, DoorDash
Dans son rôle, M. Hari est le fer de lance de l’avancement stratégique et technologique des systèmes vocaux de DoorDash, à travers des applications dans les ventes, l’assistance, et plus encore. Il s’efforce de repousser constamment les limites de la technologie des centres de contact pour le bénéfice de DoorDash, en tirant parti des dernières avancées en matière d’IA pour améliorer l’efficacité opérationnelle, améliorer l’économie globale de l’unité de DoorDash et, en fin de compte, créer une expérience client exceptionnelle.
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Vraj Shah
Développeur Connect, DoorDash
M. Shah est développeur au sein de l’équipe Voice de DoorDash. Il possède une solide expérience des technologies AWS, en particulier d’Amazon Connect, qu’il utilise pour faire progresser la technologie du centre de contact de DoorDash. Il a conçu et mis en œuvre des solutions qui ont permis d’améliorer l’excellence opérationnelle, la productivité des agents et la satisfaction des clients. Ces solutions ont permis d’offrir une expérience personnalisée et transparente aux clients, ce qui s’est traduit par une plus grande satisfaction de ces derniers et une réduction des coûts pour l’entreprise.
Services AWS utilisés
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock est un service entièrement géré qui propose un choix de modèles de fondation (FM) performants issus de grandes sociétés d’IA et d’un large éventail de capacités permettant de créer des applications d’IA génératives alliant sécurité, confidentialité et IA responsable.
Amazon Connect
Transformez votre expérience client (CX) à grande échelle avec Amazon Connect, le centre de contacts basé sur l’IA d’AWS.
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Amazon Lex
Amazon Lex est un service d'intelligence artificielle (IA) entièrement géré doté de modèles de langage naturel avancés pour la conception, la création, le test et le déploiement d'interfaces conversationnelles dans des applications.
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Amazon SageMaker
Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui réunit un large éventail d’outils pour permettre un machine learning (ML) à hautes performances et à faible coût, quel que soit le cas d’utilisation.
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Centre d’innovation AWS d’IA générative
Un programme qui vous associe à des experts en science et en stratégie AWS ayant une expérience approfondie de l’IA/ML et des techniques d’IA générative afin d’imaginer de nouvelles applications de l’IA générative pour répondre à vos besoins, d’identifier de nouveaux cas d’utilisation basés sur la valeur commerciale et d’intégrer l’IA générative dans vos applications et flux de travail existants.
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