Dans ce monde d’innovation technologique en évolution rapide, les applications et les systèmes d’IA conversationnelle deviennent rapidement la solution préférée pour un engagement client optimisé. Pour qu’une conversation de haute qualité se produise entre un client et une machine, les réponses générées par ordinateur doivent être intelligentes, rapides et naturelles.
Aussi connues sous le nom d’intelligence artificielle conversationnelle, ces technologies permettent aux machines ou aux applications de communiquer efficacement et avec précision avec les humains dans un vocabulaire clair, concis et facile à comprendre.
Ces fonctionnalités éliminent la nécessité pour les clients de remplir des formulaires compliqués ou d’engager des conversations téléphoniques fastidieuses avec des agents du service client.
Les deux exemples les plus populaires d’IA conversationnelle sont les Callbots et les Chatbots. Un Callbot ou un Chatbot est un programme qui interagit avec le client et imite la voix et / ou la conversation humaine à l’aide de l’intelligence artificielle. Les Callbots peuvent effectuer une grande variété de tâches liées au service client, au marketing, aux ventes et même au support informatique. Certains services comme Google Assistant et Amazon Alexa utilisent l’IA pour s’assurer que leurs plateformes et services fonctionnent plus efficacement pour les utilisateurs finaux. Voir article sur les Callbots.
Outre les Callbots et Chatbots, l’ IA conversationnelle est également utile dans les applications vocales via le téléphone ou Internet . Par exemple, les clients peuvent effectuer des transactions avec des centres d’appels automatisés en parlant directement avec un Callbot plutôt qu’avec un téléconseiller.
De plus, certains bots améliorés par l’IA interagissent avec les clients en leur demandant simplement d’appuyer sur des numéros sur leurs smartphones en réponse à des questions et commentaires préenregistrés provenant d’un système automatisé. Cette technologie existe depuis des décennies, vous la connaissez certainement, il s’agit du SVI. En effet, on a tous déjà connu le service “tapez 1 pour déclarer un sinistre…”
Comment fonctionne l’IA conversationnelle ?
Qu’est-ce que l’IA conversationnelle et comment ces applications et systèmes traduisent-ils le langage humain en quelque chose qu’une machine peut facilement comprendre ?
À première vue, le processus semble trompeusement simple. Un client interagit avec un Callbot ou un Chatbot, qui fournit rapidement une réponse appropriée.
Cependant, lorsque nous creusons plus profondément, plusieurs technologies différentes travaillent ensemble dans les coulisses pour rendre ce dialogue virtuel possible. Certains des composants individuels d’une mise en œuvre réussie de l’IA conversationnelle impliquent les technologies suivantes :
-
- Moteurs de traitement du langage naturel (NLP) qui comprennent les structures linguistiques complexes et les règles grammaticales, tout en établissant des associations directes entre des mots et des phrases spécifiques.
- Moteurs de compréhension du langage naturel (NLU) qui comprennent précisément ce qui est dit dans un message texte et le convertissent dans un format compréhensible par la machine pour le traitement par d’autres applications.
- Systèmes de synthèse vocale (TTS) qui poussent les applications d’IA conversationnelle un peu plus loin en convertissant le texte écrit en parole synthétisée pour l’interaction avec l’utilisateur.
- Systèmes avancés de reconnaissance vocale (ASR) qui convertissent les mots parlés en texte avec une précision allant jusqu’à 99 %.
Prenons l’exemple simple d’un client demandant à un Chatbot d’entreprise ses heures d’ouverture. La parole du client passe par la technologie NLP qui nettoie et déchiffre le langage du client pour déterminer précisément ce qu’il dit. Dans les interactions textuelles, les technologies NLP peuvent corriger les erreurs de grammaire et d’orthographe, identifier les synonymes et décomposer la requête textuelle en code de programmation plus facile à comprendre par l’agent virtuel.
Une fois que la technologie NLP a réussi à traduire le message d’origine, les technologies NLU prennent le relais et clarifient l’intention principale du client derrière la question. Les technologies NLU peuvent également effectuer une analyse des sentiments, utile pour identifier tout déclencheur émotionnel de frustration ou de colère dans la voix du client.
Maintenant que le système comprend correctement la question du client, la solution d’IA conversationnelle doit formuler une réponse appropriée en comparant les informations acquises via NLU avec la base de données de l’entreprise sur les flux de solutions potentiels préformulés. Ensuite, le système soumet rapidement la réponse appropriée au client. Voir l’article sur les différences entre NLP NLU et NLG
Selon le système d’IA utilisé, ces réponses préformulées peuvent prendre la forme de texte ou de parole virtualisée. Pour les clients malvoyants ou malentendants qui préfèrent les applications vocales, les technologies TTS peuvent convertir les réponses textuelles prétapées et préformulées en audio généré par ordinateur. Pour les personnes à mobilité réduite, les technologies ASR permettent aux clients de poser des questions verbalement plutôt que par saisie manuelle. Alors que les technologies d’IA conversationnelle continuent de progresser, les possibilités semblent tout simplement illimitées.
Quels sont les avantages de l’IA conversationnelle ?
Il est souvent très difficile pour les entreprises de fournir simultanément un soutien personnalisé à de grands groupes de personnes. L’Intelligence Artificielle Conversationnelle vise à résoudre ces problématiques en offrant aux clients un mode d’interaction naturel et efficace.
Avec l’aide de AI conversationnelle, les clients peuvent recevoir des informations rapides et précises 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans attendre qu’un téléconseiller soit disponible.
Bon nombre des solutions d’IA conversationnelle les plus avancées impliquent des systèmes personnalisés améliorés avec des technologies d’apprentissage automatique (ML) qui collectent des données essentielles sur chaque acheteur individuel, tels que leurs préférences de produits préférés.
Les technologies ML peuvent également aider les entreprises à identifier les habitudes d’achat typiques des consommateurs. Par exemple, le ML peut aider les équipes commerciales et marketing à identifier le nombre de fois qu’un client visite habituellement son site Web avant d’acheter un produit ou un service. Voir article complet sur les avantages d’un Callbot
Réduisez les coûts opérationnels avec les solutions d’IA conversationnelle
L’IA conversationnelle est bénéfique pour toute entreprise qui cherche à améliorer considérablement son service client tout en évitant des investissements financiers massifs et le besoin constant de former et renouveler les membres du personnel qu’ils soient nouveaux ou déjà en postes.
Obtenez des informations sur les processus de prise de décision du client
En tirant parti des technologies modernes d’intelligence artificielle conversationnelle, les entreprises peuvent suivre les habitudes d’achat en ligne des consommateurs et mieux comprendre pourquoi certains produits et services sont plus populaires que d’autres.
Les équipes marketing peuvent déterminer le nombre de produits qu’un client type évalue avant d’effectuer un achat final.
Ils peuvent également identifier le temps qu’un client passe à lire la page Web de chaque produit. Les Callbots, Chatbots et autres solutions peuvent ensuite utiliser ces informations pour fournir des réponses plus appropriées aux demandes des clients. Grâce à la technologie ML, les entreprises ont désormais accès à des commentaires inestimables qui, autrement, ne seraient disponibles qu’en parlant directement avec un téléconseiller.
Renforcer la fonctionnalité de libre-service
Les fonctions de libre-service, comme le paiement automatique des factures et d’autres services, deviennent de plus en plus populaires parmi les clients qui souhaitent ou non interagir avec les agents du service client en direct.
L’IA conversationnelle peut également aider les entreprises à rationaliser les processus de vente internes en fournissant des mises à jour automatiques des catalogues de produits, des supports marketing et du contenu promotionnel. Les clients peuvent même utiliser des chatbots configurés pour les aider à effectuer des tâches spécifiques, telles que des achats en ligne via le site Web ou l’application mobile de l’entreprise.
Meilleur retour sur investissement (ROI)
Les développeurs peuvent concevoir sur mesure des solutions d’IA conversationnelle pour fournir aux entreprises des capacités multicanaux qui vont bien au-delà des services de chat ou de messagerie conventionnels.
Par exemple, de nombreux systèmes améliorés par l’IA sont capables de traiter les données des sites de médias sociaux, tels que Facebook et Twitter, lorsqu’ils répondent aux demandes des clients. Au fur et à mesure que ces applications deviennent plus répandues sur plusieurs canaux, l’entreprise connaît une augmentation significative de son retour sur investissement.
Réduire les risques de fuites de données
L’une des préoccupations les plus citées concernant les technologies d’IA et de ML est qu’une trop grande dépendance à l’égard de systèmes automatisés pourrait entraîner des fuites de données par des incidents de piratage malveillant ou une mauvaise gestion d’informations personnelles potentiellement sensibles.
Les systèmes d’IA conversationnelle sont conçus pour éviter les risques de sécurité potentiels, car les informations qu’ils traitent ne sont généralement pas classées comme critiques.
Analyser les sentiments grâce à l’IA conversationnelle
L’IA conversationnelle aidera également les entreprises à identifier les déclencheurs émotionnels qui causent un stress ou une frustration excessive à leur base de clients, ce qui peut avoir un impact négatif sur les résultats de l’entreprise.
L’automatisation de l’analyse des sentiments élimine le besoin pour les téléconseillers du service client de parcourir manuellement des milliers de données, ce qui permet à l’entreprise d’économiser encore plus de temps et d’argent.
Évolutivité et fiabilité optimisées
L’évolutivité et la fiabilité de l’IA conversationnelle aident les entreprises à atteindre des taux d’exécution plus élevés qui augmentent leur retour sur investissement à long terme.
Cette capacité est cruciale pour les grandes entreprises qui souhaitent fournir des niveaux élevés de support client sans subir de temps d’arrêt pendant les heures de pointe, lorsque le trafic client a tendance à augmenter. Voir article sur le futur de la relation client 3.0
Renvoyer instantanément les appels du service client
Au lieu de rechercher un agent du service client disponible tout en mettant le client en colère ou inquiet en attente, les entreprises peuvent configurer leurs Callbots ou Chatbots alimentés par l’IA pour renvoyer instantanément les appels téléphoniques à la place, ce qui permet d’économiser du temps, de l’argent et de la frustration pour toutes les personnes impliquées.
Dans certains cas, les contacts ne doivent pas être automatisés, car les téléconseillers les traiteront plus efficacement. L’IA peut hiérarchiser ces contacts afin que les personnes en colère n’attendent pas sur la ligne téléphonique.
« Facteur humain » et opportunités de vente
Les systèmes d’IA conversationnelle modernes peuvent être spécialement conçus pour apprendre des interactions avec les clients, permettant aux entreprises d’améliorer leurs relations avec les clients, les niveaux de satisfaction des consommateurs et même leurs notations en ligne.
L’IA conversationnelle peut détecter les opportunités de vente et les hiérarchiser. Ceci est particulièrement important, car une partie des appels est interrompue en raison des longs délais d’attente.
Améliorer la fidélité à la marque avec l’IA conversationnelle
Les technologies modernes d’intelligence artificielle conversationnelle permettent aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs ressources existantes en utilisant des fonctionnalités automatisées pour communiquer avec les clients existants et les clients potentiels.
L’engagement direct avec ces systèmes offre une expérience plus personnalisée aux consommateurs qui souhaitent également un support client. Grâce à sa capacité à apprendre des interactions clients spécifiques, l’IA conversationnelle aide les entreprises à améliorer leurs taux de fidélité à la marque tout en augmentant l’efficacité opérationnelle.
Conclusion
Les solutions et les systèmes d’IA conversationnelle améliorent la fidélité des clients en offrant une expérience de service client fluide et pratique. En utilisant l’IA pour répondre aux demandes des consommateurs, les entreprises optimisent leurs ressources existantes en augmentant l’efficacité et la fiabilité opérationnelles tout en améliorant le retour sur investissement.
De plus, l’intelligence artificielle conversationnelle crée moins de travail pour les employés, ce qui améliore les efforts de conformité au sein des secteurs réglementés, tels que les prestataires de soins de santé et les institutions financières.
Ces capacités à elles seules font des solutions améliorées par l’IA un outil inestimable pour les organisations les plus compétitives d’aujourd’hui, avec pour objectif principal de fournir la meilleure expérience aux clients.
Contactez-nous et l’un de nos spécialistes vous aidera à trouver la meilleure solution pour votre entreprise.
Découvrez un de nos cas d’usage :
