Cracked Conversations: What to Do When Chatbots Aren’t Enough

Enterprise Search to Compliment Your Chatbot ExperienceBy: Robert Smith, Sales Engineer and John Finneran, Product Marketing

Conversational AI, or chatbot, vendors, are everywhere, deafening customers with the promise of AI-Powered solutions for their customer service needs.  According to Capterra, 158 companies currently offer chatbot software.  In Forrester’s evaluation of the emerging market for conversational AI for customer service for Q2 2019, the analyst firm identified the 14 most significant providers in the category – [24]7.ai, Avaamo, Cognigy, eGain, Indenta Technologies, Interactions, IPsoft, Kore.ai, LogMeIn, Nuance Communications, Omilia, Saleforce and Verint.

This makes understanding what works best to improve customer experience hard.

Chatbots work best guiding users along straightforward, well-defined conversational paths.  If a customer asks new, unpredicted questions the typical chatbot gets confused. More complex questions require complementary solutions.  

Sinequa offers one such complementary solution – Enterprise Search that can work with chatbots to help customers and employees find what they need.

We have spoken with a number of companies ranging from those considering the technology, to building prototypes, to deploying chatbots in customer-facing applications.

Several of the concerns about the value produced by chatbot deployments

  • Slow Conversation speeds
  • Conversation path-sets grow larger and longer
  • Low accuracy because the chatbot was unable to answer and was unable to maintain the chat
  • High development effort with too many expert hours spent conceiving, designing, deploying, and maintaining those conversational paths.

Some Reasons Why?

Chatbots work best when guiding a well-defined type of user through a set of preconceived conversational paths.

The typical chatbot’s tooling provides a graphical interface, and some testing capabilities; conceiving, designing, deploying, and maintaining those conversational paths will be up to you.

  • When you consider how many paths a user might take, multiplied by the number of user types, it can grow to an astonishing amount of work.
  • When chatbots have a lot of this work to do, they tend to slow down compromising, the chat experience
  • Most requests for information are ‘ad-hoc’ and therefore not well-suited for a pre-planned and pre-built conversation flow.

When Do Chatbots Make Sense?

An example is a chatbot at your local bank

  • They have a limited set of offerings for users to choose from
    • E.g. checking, savings, mortgages, lines of credit
  • Those offerings have a limited number of actions
    • Checking deposit, transfer, bill pay, balance inquiry
  • The site is often for reference, not as much for execution
    • To actually open up an account type, you typically have to apply in-person

If you can’t narrow the scope to specific user-types and paths like these, then the outcome of multi-step “chats” is by definition, less predictable, leading to a higher failure rate.

This also makes it difficult for some chatbots to get a PTO (Permit to Operate), because companies have not let applications go into production that couldn’t guarantee outcomes.  This is to avoid “Rogue AI” situations, among other things.

Addressing the Challenge

Enterprise Search, like Sinequa’s, leverages natural language processing (NLP) to get users the most relevant content, without the chatbot’s requirement that the conversational path be designed, built and maintained.

Where chatbot interactions are sometimes helpful, that chatbot can connect to enterprise search; when the chatbot gets a user’s request for information, the chatbot can refine and forward the request to the underlying Sinequa search, then channel the results back to the user’s conversation.

In Short

By using chatbots and a powerful enterprise search platform together for the jobs they were designed for, you can deliver profitable and productive solutions that enhance both customer and employee experiences.

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Sinequa社がコグニティブ検索のリーダーに選ばれました

米国ニューヨーク州 – 2019年5月29日 – コグニティブ検索・アナリティクスのリーダーと評価されているSinequa社は、“The Forrester Wave™: Cognitive Search, Q2 20191.”でリーダーに選ばれました。

当レポートで、独立系調査会社であるForrester Researchは次のように述べています。「Sinequaはインテリジェンスを増大させます。 Sinequaが目指しているのは、企業における全従業員が、適切な情報に素早くアクセスできる能力を提供することで、組織を”インフォメーション・ドリブン”へと変革をもたらすことです。具体的には、コグニティブ検索テクノロジーを駆使し、知見や洞察を明らかにし、特定分野におけるエキスパートサーチを実現させます。またSinequaは、最新のオープンソースのMLテクノロジーに、独自のNLUテクノロジーを、絶妙なバランスで組み合わせたエンジンを搭載しています。ライフサイエンスや金融サービス、製造業界などの専門分野にも柔軟に対応できるソリューションです。」

Forrester Waveは、顧客が導入選定する際に役立つ、テクノロジー市場のベンダー・製品を調査した報告書です。 このレポートでは、「Current Offering(現行の製品)」や「Strategy(戦略)」、「Market Presence(市場でのプレゼンス)」の3カテゴリで、合計12社のベンダーが評価されていました。 Sinequaは、Current Offeringで情報に対する高度なハンドリング力が、Strategyでは実行能力・ソリューションロードマップ・カスタマーサービス、またMarket Presenceでは市場の認知度と、各カテゴリそれぞれの評価基準において、最高のスコアを獲得しました。

今回の評価を受け、Sinequa社の代表取締役社長兼最高経営責任者(CEO)のAlexandre Bilger氏は、次のように述べています。「我々は、Forresterのレポートでリーダーとして認められたことを光栄に思います。膨大な量のエンタープライズデータを取り込んで分析することで、顧客は状況に即した実用的な情報をタイムリーに引出し、洞察の獲得や意思決定、生産性の向上に繋がります。我々は、優れたプラットフォームと、金融サービスや製造、製薬業界の組織をサポートする能力に自信を持っています。」

さらにレポートでは、「Sinequaの強みはデータコネクターやingestion intelligence(データソースに対するインデックス作成)、intent intelligence(検索に対する的確な回答)、チューニングツールにあります。この高度なコグニティブ検索アプリケーションを導入したお客様は、Sinequaの幅広くて深みのあるingestion intelligenceの性能を理解できることでしょう。」とも述べています。そして「Sinequaの強力なロードマップには、最新のオープンソースAIテクノロジー活用も構想に入っています。」と締めくくっています。

Sinequaプラットフォームは、最近Angular 7を基盤にした、レスポンシブ・ユーザーインターフェース設計フレームワークを通じて、エンドユーザーへ洞察を提示する能力が強化されました。同プラットフォームには、SparkまたはTensorFlowに基づく機械学習モデルが搭載されたため、現在はインデックス作成パイプラインが直接適用できるようになりました。またクエリーや言語に対して、意図・意味の解釈をさらに自動化するための、大幅な新機能が追加されています。

分散展開における全てのコンポーネント間でのインフライト暗号化や、ドキュメントキャッシュを保護するためのインデックス作成時など、更に高度なレベルの暗号化もサポートされるようになりました。Sinequaでは、全社におけるディレクトリへのアクセス権限が変更になると、自動的にデータへのアクセス権限も更新することができます。

レポート「Forrester Wave:Cognitive Search, Q2 2019」は、以下からダウンロードできます。https://go.sinequa.com/forrester-wave-2019.html

1 Forrester Research, Inc., “The Forrester Wave™: Cognitive Search, Q2 2019” by Mike Gualtieri, with Srividya Sridharan and Elizabeth Hoberman.

Sinequa社について

Sinequa社は、主にフォーブス・グローバル2000の企業や政府機関向けに、情報や専門知識、知見を結び付け、組織をインフォメーション・ドリブン型へと導く、AIベースの検索・分析プラットフォームを提供するソフトウェアベンダーです。お客様は、同社が提供するプラットフォームを通じて、意思決定に必要な知見や情報が得られます。それら情報の背景や状況の理解を支援するため、企業に蓄積された膨大な情報を有効活用でき、生産性向上も見込めるようになります。このプラットフォームは、莫大な容量でしかも多様・複雑なデータとコンテンツを保有する、大規模組織のプロジェクト経験を通じて開発されました。

Sinequa社プラットフォームは、お客様の組織をインフォメーション・ドリブン型への変革を支援します。

詳細は、https://www.sinequa.com をご覧ください。

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Le rachat d’Autonomy par HP démontre l’importance du marché de la gestion des informations d’entreprise

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10,3 milliards de dollars pour le rachat d’Autonomy, associé à un bonus de 64% proposé aux actionnaires par rapport au cours actuel sur le marché, voilà un investissement conséquent pour une société de recherche des données métier (« Enterprise Search ») et d’accès à l’information, même pour un acteur comme HP qui tente de faire la preuve d’un virement de cap radical de sa stratégie, en abandonnant une activité PC à faible marge pour se tourner vers les logiciels et les services, plus lucratifs.

Cette transaction confirme la création d’un nouveau marché, celui Business Search, dont le but est d’aider les utilisateurs à mieux « comprendre » les données métier, tant structurées (bases de données, applications métier) que non structurées (emails, documents, fichiers, audio, vidéo, etc.).

On peut objecter qu’il ne s’agit pas là d’un marché nouveau mais au contraire mature, qui a vu le jour il y a plus de 10 ans. Certains analystes, qui considèrent le marché de la recherche de donnéesSearch Market ») comme un outil banalisé avec quelques niches spécialisées, ne pourront que soutenir ce constat. Bien évidemment, la recherche de données existe depuis belle lurette, et en l’absence de Google, le Web aurait croulé sous un excès d’information depuis déjà longtemps. Mais la recherche des données métier (« Enterprise Search ») a mis du temps à trouver sa place au sein des entreprises, car son usage principal a été confiné au Web ou aux sites intranet et à certaines applications de gestion de contenu d’entrepriseECM »), ce qui correspond en effet à des usages banalisés.

L’émergence d’un marché de la gestion de l’information renforcée par la recherche

Le nouveau marché de la recherche, comme le souligne le rachat d’Autonomy et les profits futurs que HP espère en retirer (et il a placé la barre très haut) concerne l’utilisation de la recherche au cœur des métiers. La recherche a enfin fait son entrée au cœur des systèmes informatiques des entreprises.

Bien entendu, ce type d’utilisation de la recherche est souvent lié aux applications métier, d’où l’appellation d’applications basées sur la recherche (« Search Based Applications », ou « SBA ») qui lui est souvent donné, alors que l’on devrait plutôt parler d’applications avec « fonctions de recherche avancées ». Nous appelons ce type d’utilisation « Business Search » ou la « recherche de données métier », car la recherche est utilisée pour étendre ou renforcer les fonctions métier.

Autonomy n’est aujourd’hui plus considérée comme une société de recherche de données d’entreprise à part entière. Toutefois, un grand nombre de ses produits intègrent la technologie IDOL de son moteur de recherche. La recherche dans toutes les sources de données a toujours été le concept sous-jacent de la vision d’Autonomy. C’est ce concept qui a jusqu’ici guidé la feuille de route de ses acquisitions, le but étant d’enrichir un portail de recherche de données d’entreprise « simple » en lui adjoignant des fonctionnalités métier supplémentaires (telles que la reconnaissance, la gestion du contenu Web, le centre d’appel, etc.). Ce marché de la recherche des données d’entreprise, des applications avec fonctions de recherche avancées, et des véritables applications basées sur la recherche (c’est-à-dire utilisant l’index de recherche pour créer de nouvelles applications) est le « nouveau marché de la recherche », ou « marché de la gestion de l’information renforcée par la recherche » en lequel HP a tellement foi.

Sinequa comme acteur référent de la recherche des données métier

Sinequa se réjouit vivement de cette évolution du marché. Elle confirme notre expérience sur nos grands projets récents. Il aurait été difficile de qualifier notre expérience de « tendance », mais nous sommes désormais absolument convaincus que cette tendance, caractérisée par des projets stratégiques ayant pour composante essentielle la recherche des données métier, existe bel et bien. Nous en avons comme indice nos grands projets au Crédit Agricole ou chez GDF, SFR, Siemens, Total, etc.

Il est délicat de définir ce nouveau marché, puisque le terme « recherche » était lié à l’ancien marché banalisé, et que les applications basées sur la recherche (« SBA ») recouvrent un concept trop flou. Notre profession s’est donc efforcée de mettre au point une description des scénarios métier correspondant à la nouvelle utilisation de la recherche, mais sans réellement réussir à définir un marché avec clarté. La conséquence est que l’un des grands cabinets d’analyse du marché a accusés la profession « d’intellectualiser à l’excès les possibilités de la recherche ». Peut-être qu’HP réussira-il mieux que nous à définir le nouveau marché de la recherche métier. Après tout, il a misé gros sur cet enjeu.

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The Acquisition of Autonomy by HP shows the Importance of the Enterprise Information Management Market

–< Cliquez ici pour lire ce billet en français >–

$ 10.3 B to buy Autonomy, offering a 64% premium over the current market price to shareholders, that is a hefty investment in an enterprise search and information access company – even for an HP trying to demonstrate a dramatic shift in strategy, away from low-margin PC business to higher margin software and services. This transaction confirms the creation of a new market, that of Business Search, which helps users make sense of business data, structured (databases, business application) and unstructured (emails, documents, files, audio, video, etc.).

You may object that this is not a new but a mature market having been created more than 10 years ago. Some analysts will agree to this, considering the search market as a commodity with a few specialized niches. Of course, search has been around for quite some time, and without Google, the Web would have choked on information overload quite some time ago. But enterprise search has been slow in finding its true place within organizations, its main usage having been confined to Web or intranet sites and some enterprise content management – commoditized usages indeed.

The new search market, highlighted by the Autonomy deal and HP’s (very) high expectation of future profits, is in the use of search for core business functions. Search has finally entered the core of organizations’ IT systems. Of course, this type of search usage is often tied to business applications, causing people to speak of Search Based Applications, even though they are rather “search enhanced” applications. We call this type of usage “Business Search”, since search is used to enhance business functions.

A search enabled information management market is on its way

Autonomy is today no longer seen as a pure enterprise search company. But a lot of its products integrate IDOL-technology. Global Search has always been an underlying vision of Autonomy. It drove its past acquisition roadmap to enhance a “simple” enterprise search portal with additional business functionality (like discovery, web content management, call center, etc.) This market of enterprise search, search enhanced applications, and true search based applications (making use of search and the search index to create applications of a new kind) is the “new search market” or “search enabled information management market” in which HP is putting so much faith.

At Sinequa we are very pleased about this evolution of the market. It confirms our experience with recent large projects. It would have been difficult for us to call our experience a “trend”, but we are now absolutely convinced that this trend to strategic projects with business search as a core component does exist. Points in case are large projects at Crédit Agricole, GDF, SFR, Siemens, Total, etc.

It has been difficult to define this new market, since “search” was linked to the old commoditized market, and Search Based Applications could mean everything and nothing. Hence our profession has tried to come up with the description of business cases for search usage, without really succeeding in clearly defining a market. This caused one of the big market analyst companies to accuse us all of “over-intellectualizing what search can do”. Maybe HP will succeed in doing a better job of defining the new business search market. After all, there is a lot at stake for them.

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Quel est le meilleur moteur de recherche pour un site d’e-Commerce ?

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Tous les spécialistes vous le diront : un des services essentiels d’un site d’e-commerce est l’outil de recherche qu’il propose à ses visiteurs. Et derrière celui-ci, se profile donc pour le e-commerçant le choix du moteur de recherche qu’il intégrera à son backoffice. Ce choix est loin d’être simple puisqu’il faudra composer avec trois éléments qui peuvent paraître antagonistes : offrir les meilleures réponses possibles à l’internaute ; tenir compte des stratégies commerciales du vendeur ; répondre aux attentes du service IT en terme de performance, d’ouverture et de fiabilité. Face à ces besoins complexes, les solutions de Business Search s’affichent comme les plus pertinentes pour satisfaire les sites d’e-commerce.

Cela fait longtemps que j’échange sur le sujet avec les grands acteurs du secteur, comme Leroy Merlin, RueDuCommerce ou encore Pixmania. L’actualité nous a d’ailleurs rattrapé puisque ce dernier vient d’annoncer que le géant Carrefour lui déléguait toute la gestion de son e-commerce non alimentaire. Ce rapprochement apporte justement de l’eau à notre moulin, puisque Pixmania utilise depuis plusieurs années les solutions de Business Search proposées par Sinequa.

Le premier avantage apporté par une solution de Business Search est celle de pouvoir apporter une réponse dans 100 % des cas aux demandes des internautes. De telles performances ne peuvent pas être offertes avec une approche réduite à de simples requêtes sur un moteur classique ou sur une base de données SQL. En effet, dans ces dernier cas, cela signifierait vouloir demander à l’internaute de formuler ses demandes en respectant les nomenclatures ou identifiants produits précis du vendeur. Si l’internaute ne rentre pas le bon, le moteur simple ou la  BDD renverra un aveu d’échec, créant une déception chez l’acheteur potentiel… et donc une opportunité pour ce dernier de quitter le site pour aller voir ailleurs.

Une solution de Business Search s’adapte nativement aux stratégies commerciales des sites d’e-commerce

Effet Google oblige, l’internaute souhaite pouvoir poser une question libre. Une solution de Business Search est ainsi capable d’interpréter des requêtes d’internautes posées en langage naturel, et de ramener non pas une, mais des réponses mises en contexte en exploitant l’ensemble des informations hétérogènes accessibles chez l’e-commerçant. Cette faculté permet de répondre de manière pertinente directement à la question de l’acheteur potentiel, mais également à des questions mal formulées et de présenter les réponses organisées par facettes très contextuelles.

Cette solution favorise également les principes de CrossSelling ou d’UpSelling : indexant l’ensemble des informations “commerciales” du vendeur (la liste produit, les stocks, les promotions, etc.), elle est capable d’afficher par similarité des produits complémentaires en lien avec la recherche du client. Une demande concernant un iPhone remontera ainsi non seulement des réponses sur les différents modèles disponibles, mais également des informations sur les accessoires, les applications, etc. Il n’est même pas utile pour le vendeur d’avoir prévu a priori et en dur les liens entre ces différents produits. Une solution de Business Search le fait nativement, et organise les réponses intelligemment, par catégories, par prix, etc.

Il est également possible de surpondérer des catégories, afin de compléter la pertinence standard du moteur. Ceci permet de donner une priorité dans les réponses à des produits en promotion, par exemple. Le site d’e-commerce a ainsi toute liberté de mettre en place des stratégies commerciales particulières, ponctuelles et tactiques : elles seront automatiquement relayées par le moteur de recherche. Le Business Search s’affiche donc comme une solution pour répondre aux besoins des internautes sur un site de commerce en ligne, d’enrichir leur expérience client, tout en respectant les impératifs business du vendeur.

Un moteur de recherche “e-commerce” doit pouvoir supporter 1000 requêtes par seconde

Pour terminer, un e-commerçant a également besoin d’un service capable de suivre les contraintes de saisonnalités de son activité. Lors de la période de Noël, les acteurs majeurs du commerce en ligne peuvent recevoir des dizaines de millions de requêtes par jour. Dans ce cadre, seuls des acteurs spécialistes peuvent offrir des solutions suffisamment stables et évolutives pour supporter plus de mille requêtes par seconde en conservant un niveau de performance et de stabilité optimum.

Robustesse, ouverture, respect des stratégies commerciales du vendeur, satisfaction de l’acheteur : voici donc un ensemble de prérequis pour un moteur de recherche adapté à un site d’e-commerce. L’actualité Carrefour-Pixamania en apporte un nouveau : une solution de Business Search s’adapte de manière naturelle aux modèles B2B et stratégies d’expansion des acteurs du e-commerce (market place, solutions en marque blanche, infogérance directe), avec un grand nombre de catalogues hétérogènes provenant  d’autres vendeurs. C’est là où les facultés de connectivité et d’indexation de données issues de sources multiples et volumineuses d’un Sinequa Business Search feront également la différence.

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