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Jan 23, 202418 MINS READ
Qu’est-ce que l’IA conversationnelle ?
L’IA conversationnelle est la technologie qui permet aux chatbots de générer des conversations semblables à celles des humains avec des utilisateurs, en comprenant les saisies de ces derniers et en interprétant leur signification. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui tire parti de concepts tels que les réseaux neuronaux, l’apprentissage automatique et le NLP (traitement automatique du langage naturel) pour concevoir des chatbots.
Le nombre de canaux utilisés par une entreprise pour communiquer avec ses clients ne fait que croître, mais les applications de messagerie des réseaux sociaux restent les canaux préférés des clients. Cela correspond aux pratiques de communication quotidiennes des clients dans leur vie personnelle. Les applications de messagerie et l’IA conversationnelle sont compatibles, ainsi de plus en plus d’entreprises tirent parti de celle-ci pour générer une meilleure expérience utilisateur. Le marché de la technologie de l’IA conversationnelle devrait atteindre une valeur de 43,7 milliards de dollars en 2030.
Quels sont les éléments d’une IA conversationnelle ?
L’IA conversationnelle tire parti de la compréhension du langage naturel (NLU) et de l’apprentissage automatique (ML) pour générer des interactions utilisateur semblables à celles des humains. Les deux éléments clés de l’IA conversationnelle sont :
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) : cette fonctionnalité basée sur l’IA permet aux bots d’interpréter le contexte à partir d’un langage écrit ou oral en faisant la liaison entre des mots, des expressions et des formules familières. Imaginez une requête du type « Où est ma commande ? ». Les humains peuvent formuler cette demande de diverses façons et le traitement automatique du langage naturel peut les analyser rapidement afin de comprendre l’intention initiale.
Apprentissage automatique (ML) : l’apprentissage automatique est un ensemble d’algorithmes, de fonctionnalités et d’ensembles de données qui permettent aux bots d’apprendre à partir du comportement des utilisateurs et d’améliorer constamment leurs fonctionnalités. À mesure que l’algorithme d’apprentissage automatique reçoit des données utilisateur supplémentaires, il améliore son aptitude à reconnaître des schémas et à formuler des prévisions.
Contrairement à un chatbot conversationnel, capable de comprendre et de traiter les différentes questions d’un utilisateur, un chatbot traditionnel basé sur des règles ne sera pas en mesure de reconnaître les différentes variations de la même question et d’y répondre, ce qui entraîne souvent le mécontentement de l’utilisateur.
Comment créer une IA conversationnelle ?
La première étape de la création d’une IA conversationnelle implique de comprendre les besoins et les principales questions que les utilisateurs pourraient avoir par rapport à votre produit. Les étapes clés de la création d’une IA conversationnelle sont les suivantes :
Créer une liste de questions fréquemment posées pour les utilisateurs finaux Les FAQ (Foire aux questions) sont la base du processus de développement d’une IA conversationnelle. Elles aident à identifier certaines des requêtes et des préoccupations les plus communes chez les utilisateurs finaux, aidant ainsi à limiter le volume d’appels pour l’équipe d’assistance. Si aucune liste de questions n’est disponible pour le produit, alors les interactions réussies de l’équipe avec les clients peuvent permettre de constituer la base d’une liste de questions à laquelle l’IA conversationnelle peut contribuer. Par exemple, un client d’une banque peut formuler une demande de service pour la commande de chéquier ou l’activation de nouveaux comptes. La liste de questions pourra inclure celles-ci, en plus d’autres indiquées ci-dessous :
Comment commander un chéquier ?
Comment activer mon compte bancaire ?
Utiliser les FAQs pour définir les objectifs de l’outil basé sur l’IA Les FAQ permettent de saisir l’intention de l’utilisateur, ce qui peut constituer la base de la définition des objectifs tels que la commande d’un chéquier dans l’outil basé sur l’IA. Une fois l’objectif défini, celui-ci peut être intégré à une IA conversationnelle telle que Freshdesk Omni. Ensuite, l’entreprise devra exercer son outil d’IA conversationnelle à reconnaître les différentes façons susceptibles d’être utilisées par un client lorsqu’il interrogera l’outil en quête de cette information. Chaque objectif peut être évoqué via diverses expressions et la collaboration avec les équipes analytique et d’assistance pourra vous aider à connaître les différentes formulations employées par les clients dans leurs interactions avec l’équipe d’assistance. L’outil peut également être affiné en utilisant les données et les requêtes des recherches effectuées sur le site Web, les conversations du chat Web et l’analyse des données des transcriptions du centre d’appels.
Ces éléments pourront aider à générer une conversation pertinente avec les utilisateurs, en fonction de leurs besoins.
Comment fonctionne l’IA conversationnelle ?
L’IA conversationnelle utilise le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour aider le logiciel à comprendre le texte ou la voix de l’utilisateur, puis l’apprentissage automatique pourra exercer ce même logiciel à devenir plus précis dans la prédiction des solutions, sans être explicitement programmé à le faire.
Les étapes du processus de l’IA conversationnelle sont les suivantes :
Collecte des entrées : l’utilisateur entre des informations via un site Web ou une application, sous un format textuel ou vocal.
Analyse des entrées : différentes technologies sont utilisées pour l’analyse des entrées en fonction de leur type.
Entrée textuelle : si l’entrée est textuelle, la solution d’IA conversationnelle utilisera la compréhension du langage naturel (NLU), une sous-catégorie du traitement automatique du langage naturel (NLP), pour interpréter la signification de l’entrée et en déduire son intention.
Entrée vocale : si l’entrée est basée sur un discours oral, l’IA conversationnelle utilisera une combinaison de reconnaissance vocale automatique (ASR) et de compréhension du langage naturel (NLU) pour analyser les données.
Gestion de la réponse : au cours de cette étape, la génération automatique de textes (NLG), une sous-catégorie du traitement automatique du langage naturel (NLP), formulera une réponse pour la requête.
Affinement de la réponse : les algorithmes d’apprentissage automatique utiliseront les données de cette entrée pour affiner les réponses du chatbot basé sur l’IA et apporter plus de précision au fil du temps.
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Chatbots vs IA conversationnelle
L’IA conversationnelle est un domaine de l’intelligence artificielle qui comprend l’ensemble des technologies de communication basée sur l’IA, dont les chatbots. Cependant, tous les chatbots ne fonctionnent pas forcément avec la technologie de l’IA conversationnelle. Les chatbots basés sur des règles utilisent toute une série de règles prédéfinies pour proposer des solutions. Ces chatbots basiques ne peuvent pas répondre à des questions qui sortent du cadre des règles prédéfinies, ni apprendre au fil des interactions.
À l’inverse, les chatbots avancés basés sur l’IA conversationnelle peuvent reproduire des interactions semblables à celles des humains et traiter un vaste éventail de tâches et de transactions complexes. Les chatbots d’IA conversationnelle utilisent le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour comprendre le contexte de la question avant de générer des réponses semblables à celles des humains. Ces chatbots apprennent à mesure qu’ils interagissent et peuvent se perfectionner via l’ajout de données afin d’améliorer leur précision et leurs performances. Le chatbot conversationnel fonctionne de manière fluide via divers canaux, notamment Internet, les applications mobiles et les réseaux sociaux. Il garantit que chaque interaction avec un client s’inscrit dans le cadre global de la conversation et peut être récupéré pour n’importe quelle communication ultérieure du client avec l’entreprise. Il assure un transfert fluide et rapide du bot à l’agent, ce qui évite aux clients d’avoir à se répéter et permet d’améliorer leur expérience.
Quels sont les avantages de l’IA conversationnelle ?
Les principaux avantages de l’IA conversationnelle sont un meilleur engagement client, des expériences client personnalisées, l’évolutivité et la rentabilité.
Meilleur engagement client : les chatbots basés sur l’IA conversationnelle peuvent comprendre l’intention de l’utilisateur sans s’appuyer uniquement sur des réponses régies par des règles, ils peuvent donc communiquer de manière proactive avec un utilisateur et démarrer une conversation. Une fois la conversation lancée, un chatbot d’IA conversationnelle peut aider les utilisateurs en leur indiquant des ressources pertinentes, des informations supplémentaires sur les produits ou les prochaines étapes possibles. Les entreprises ont compris les avantages de l’IA conversationnelle pour l’engagement proactif auprès des clients et l’amélioration de l’expérience client en général.
Personnalisation : les fonctionnalités de personnalisation de l’IA conversationnelle aident les chatbots à apprendre du contexte historique et évite aux clients d’avoir à répéter leurs explications concernant un même problème. Elle permet également aux chatbots de fournir des recommandations aux utilisateurs finaux. Parmi les avantages de l’IA conversationnelle, on trouve également la capacité pour les entreprises d’effectuer des ventes croisées de produits auxquels les clients n’auraient pas initialement pensé.
Expérience client cohérente : la plupart des interactions avec l’équipe d’assistance étant répétitives et basées sur des recherches d’informations, les entreprises peuvent programmer l’IA conversationnelle pour traiter divers cas d’utilisation, en garantissant une expérience client cohérente et complète. Cela permet de créer une continuité au sein de l’expérience client et de libérer de précieuses ressources humaines, rendues alors disponibles pour traiter d’autres requêtes plus complexes.
Évolutivité : l’IA conversationnelle permet aussi d’ajouter une infrastructure d’assistance moins onéreuse et plus rapide que l’embauche de nouveaux employés. Elle aide les entreprises à faire évoluer rapidement leur assistance, surtout lorsque les produits sont amenés à toucher de nouveaux marchés géographiques, ou lors de brèves hausses inattendues de la demande, par exemple au moment des fêtes.
Rentabilité : ajouter du personnel à une équipe de service client peut s’avérer coûteux, surtout lorsque vous cherchez à répondre aux requêtes client en dehors des horaires de bureau. Grâce à un logiciel de chatbot basé sur l’IA conversationnelle, les entreprises peuvent créer des bots intelligents qui les aideront à réduire les coûts d’assistance, à répondre instantanément en fournissant une assistance 24 h/24 et 7 j/7 à leurs clients potentiels.
Cas d’utilisation de l’IA conversationnelle
Un service client basé sur l’IA constitue la solution la plus efficace pour les entreprises souhaitant fournir des expériences client personnalisées qui favorisent l’engagement et la fidélisation. Les entreprises qui déploient l’IA conversationnelle génèrent de multiples avantages pour l’expérience client, elles réduisent les coûts de service de 20 %, améliorent l’acquisition de clients et augmentent les ventes incitatives de 20 %. En plus d’améliorer la qualité du service client, la technologie basée sur l’IA conversationnelle aide également à améliorer la productivité et l’efficacité de vos employés.
Les chatbots basés sur l’IA et les assistants vocaux sont les formats favoris d’IA conversationnelle utilisés pour le service client et le déploiement omnicanal. Exemple de cas d’utilisation d’IA conversationnelle dans les entreprises :
Support client : les chatbots en ligne remplacent les agents humains pour les requêtes client générales associées à la confirmation, au suivi et aux annulations de commande, aux recommandations personnalisées et autres. Ils permettent aux clients d’accéder à des services et à une assistance 24 h/24, améliorant ainsi leur expérience. Ils permettent également aux agents de gagner un temps considérable, qu’ils peuvent employer pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. Exemples : bots de messagerie sur des sites Web avec des AI agents, applications de messagerie Slack, etc.
Accessibilité : les entreprises peuvent devenir plus accessibles pour leurs clients en déployant des chatbots basés sur l’IA conversationnelle sur différents canaux de messagerie tels que WhatsApp, Apple Business Chat et Facebook Messenger. Les fonctionnalités de dictée vocale et de traduction basées sur l’IA conversationnelle sont couramment utilisées pour améliorer l’accessibilité aux utilisateurs de technologies d’assistance. Elles permettent de réduire les frictions au sein du service client et facilitent la communication des utilisateurs avec votre entreprise.
Processus de ressources humaines : l’IA conversationnelle aide à optimiser de nombreux processus de ressources humaines, tels que la formation, le recrutement, l’intégration des employés et bien d’autres choses. Le service client peut tirer parti de l’IA conversationnelle pour accélérer l’intégration des agents et optimiser leur formation. Les chatbots basés sur l’IA conversationnelle destinés aux agents peuvent aider les nouveaux agents en leur apportant des ressources de formation, en les mettant en contact avec l’équipe appropriée pour obtenir de l’aide et en assurant le suivi de leurs performances.
Génération de leads : l’IA conversationnelle aide à optimiser de nombreux processus marketing tels que la génération de leads, la création de contenus, la gestion de campagnes et bien plus encore. Les chatbots basés sur l’IA conversationnelle peuvent aider les entreprises à entamer de manière proactive des conversations avec les utilisateurs visitant leur site Web, leurs applications ou leurs boutiques et en les encourageant à découvrir vos produits, ou à collecter des informations les concernant en vue de communications ultérieures. L’IA conversationnelle facilite ainsi le processus de génération de leads.
Engagement client : les chatbots basés sur l’IA conversationnelle permettent aux clients de partager facilement leurs suggestions et leurs commentaires. Les chatbots basés sur l’IA conversationnelle peuvent, par exemple, proposer un sondage ou inviter l’utilisateur à livrer ses commentaires à la fin de n’importe quelle interaction. Ces commentaires aideront les entreprises à mieux comprendre les attentes de leurs clients et à identifier les points à améliorer.
L’IA conversationnelle génère des expériences conversationnelles similaires aux conversations humaines au sein de services d’entreprises de différents secteurs, améliorant ainsi l’engagement et la fidélisation des clients.
Types de technologies basées sur l’IA conversationnelle
La technologie de l’IA conversationnelle peut être classée en trois catégories. Ces catégories sont les suivantes :
Chatbots : ces programmes informatiques imitent les communications et les interactions humaines. Ils permettent aux clients de trouver des réponses à leurs requêtes 24 h/24 ou les réorientent vers le service approprié. Ils sont généralement utilisés via des applications de chat intégrés à des sites Web ou des applications mobiles. Les applications de messagerie de réseaux sociaux utilisent aussi fréquemment des IA conversationnelles.
Les chatbots d’apprentissage profond basés sur l’IA conversationnelle sont en mesure de mener indépendamment une conversation avec un client, comme un humain. Ils analysent les requêtes et les conversations des clients pour comprendre leur intention et générer une réponse adaptée. Ces chatbots peuvent traiter des requêtes plus complexes et couvrir un plus large éventail d’activités de processus que les chatbots traditionnels basés sur des règles.
Les chatbots hybrides combinent l’usage de règles et de la technologie d’intelligence artificielle pour répondre aux requêtes client courantes et transférer les autres demandes qu’ils ne peuvent pas traiter à des agents.
Assistants vocaux : applications d’IA capables de comprendre des commandes vocales et d’accomplir des tâches en fonction des instructions données. On les retrouve souvent sur les systèmes d’exploitation, les enceintes connectées et d’autres appareils reliés à Internet. Les clients aiment utiliser les assistants vocaux car ils les aident à interagir dans la langue de leur choix, sans avoir à utiliser un clavier.
Systèmes interactifs à réponse vocale : systèmes téléphoniques automatisés qui utilisent la technologie d’intelligence artificielle pour répondre à des commandes vocales et saisies sur clavier. Les systèmes basés sur l’IA conversationnelle peuvent répondre instantanément aux questions fréquentes, proposer des options de libre-service et guider les utilisateurs via une série d’invites jusqu’à la personne ou jusqu’au service approprié.
Pouvez-vous donner un exemple d’IA conversationnelle ?
Les entreprises peuvent utiliser l’IA conversationnelle via des chatbots, des assistants vocaux et des SVI pour diverses fonctionnalités. Cette technologie aide à automatiser les processus de l’entreprise. En voici certains cas d’utilisation :
Services client Une entreprise de B2C économise plus de $7 pour chaque interaction de service (par téléphone, e-mail ou chat en direct), tandis qu’une entreprise de B2B économise quant à elle plus de $13 en utilisant des chatbots basés sur l’IA. En plus de leur faire économiser de l’argent, les chatbots aident les entreprises à optimiser leurs processus en analysant les données des interactions client. Les chatbots basés sur l’IA conversationnelle améliorent l’expérience client à travers des services disponibles 24 h/24, des options de libre-service, des réponses rapides et une assistance multilingue. Dunzo, une plateforme tout-en-un disponible 24 h/24 et 7 j/7, utilise les chatbots basés sur l’IA et l’apprentissage automatique de Freshdesk Omni pour proposer un service client à faible contenu humain en réacheminant les requêtes récurrentes, en partageant les informations relatives à la commande et au partenaire de livraison, et en traitant les demandes d’annulation et de remboursement. Ceci a permis une économie de 30 % dans le coût de l’assistance. La Bank of America dispose d’un chatbot qui aide les clients sur les requêtes et les transactions relatives à leur compte, telles que des demandes de solde et des paiements de factures.
Ventes et marketing Le marketing conversationnel utilise des chatbots basés sur l’IA pour communiquer avec des acheteurs via divers canaux. Celui-ci utilise des communications en temps réel dans le but d’accélérer le parcours d’achat du client. Il aide à personnaliser les interactions, ce qui permet aux entreprises d’améliorer l’engagement client dès le début du cycle de vie. Les chatbots basés sur l’IA conversationnelle améliorent la qualité des prospects à travers un processus de gestion des prospects plus interactif, en programmant le bot pour qu’il pose certaines questions de préqualification. Le service Ventes utilise couramment les chatbots basés sur l’IA conversationnelle pour lancer, au bon moment, des conversations sur la vente. Cela permet à l’équipe des ventes de continuer à encourager les prospects qualifiés qui ne sont pas encore prêts à acheter. L’aptitude des chatbots basés sur l’IA conversationnelle à communiquer avec des prospects à tout moment et en tout lieu aide à entretenir les conversations relatives aux ventes 24 h/24 et 7 j/7 tout au long de l’année. Cela améliore le taux de conversion et augmente le retour sur investissement. Domino’s, une chaîne de pizzerias, dispose d’un chatbot qui permet aux clients de passer des commandes et de suivre leur statut de livraison via les plateformes de messagerie. H&M, une chaîne de magasins de vente de vêtements, utilise un chatbot basé sur l’IA conversationnelle pour répondre aux questions des clients, fournir des recommandations de produits et même traiter des commandes.
Collecte de données Le chatbot basé sur l’IA conversationnelle collecte les données des interactions avec les clients ainsi que les informations les concernant, pour les utiliser à des fins diverses. Les données enregistrées peuvent aider les entreprises à améliorer l’agent conversationnel. L’analyse des données issues des interactions client peuvent fournir des informations précieuses que les marques pourront utiliser pour le développement de produits. L’entreprise peut optimiser cette base de connaissances à travers les chatbots et leurs référentiels de données.
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Meilleures pratiques de l’IA conversationnelle
Il est important de suivre les meilleures pratiques pour créer des systèmes basés sur l’IA conversationnelle efficaces. Voici certaines des meilleures pratiques qui vous garantiront une expérience utilisateur de haute qualité et optimiseront les avantages de la technologie de l’intelligence artificielle :
Commencer avec un objectif clair : définissez précisément la mission de votre système basé sur l’IA conversationnelle et le problème que celui-ci va résoudre pour vos clients.
Concevoir avec l’expérience utilisateur en tête : créez un flux conversationnel intuitif, facile à suivre et qui apporte de la valeur à l’utilisateur.
Utiliser le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage automatique : utilisez ces technologies pour aider votre système basé sur l’IA conversationnelle à comprendre les demandes des utilisateurs et y répondre de manière naturelle et pertinente.
Développer et améliorer : développez régulièrement votre système basé sur l’IA conversationnelle en utilisant de nouvelles données afin d’améliorer sa précision et sa réactivité.
Tester et valider : procédez à des tests et des validations méticuleuses pour vous assurer que votre système basé sur l’IA conversationnelle est fiable et qu’il fonctionne comme prévu.
Tenir compte de la confidentialité et de la sécurité : assurez-vous que votre système basé sur l’IA conversationnelle est conforme aux réglementations en matière de confidentialité et de sécurité, et que les données sensibles de vos utilisateurs sont protégées.
Intégrer aux systèmes existants : intégrez votre système basé sur l’IA conversationnelle à d’autres systèmes tels que votre système de gestion des relations client et votre logiciel de messagerie client, pour fournir une expérience utilisateur fluide.
Consulter les commentaires des clients et y répondre : consultez régulièrement les commentaires des clients et utilisez-les pour améliorer votre système basé sur l’IA conversationnelle.
Statistiques de l’IA conversationnelle
L’IA conversationnelle change la façon dont les clients interagissent avec les entreprises et leur permet d’obtenir une meilleure assistance sur différents canaux.Voici les 10 principales statistiques que les entreprises devraient connaître en 2024 sur l’IA conversationnelle :
On estime que le marché global de l’IA conversationnelle va évoluer jusqu’à atteindre 15,7 milliards de dollars en 2025, à un taux de croissance annuelle moyen de 31,2 % sur la période de l’estimation (2020-2025).
La demande croissante de chatbots dans le domaine du service client et le développement du secteur du e-commerce favorisent la croissance du marché de l’IA conversationnelle.
On estime que 85 % des interactions client seront gérées sans agents humains en 2024.
On estime que le secteur de la santé sera le plus rapide à adopter l’IA conversationnelle, à un taux de croissance annuelle moyen de 35,1 % sur la période de l’estimation (2020-2025).
L’usage d’assistants vocaux tels qu’Alexa d’Amazon et Google Assistant a augmenté de manière significative ces dernières années, avec une estimation s’élevant à 1 milliard d’appareils utilisés en 2024.
On estime également que le secteur des services financiers et bancaires vont adopter l’IA conversationnelle de manière significative, avec un taux de croissance annuelle moyen de 30,7 % sur la période de l’estimation (2020-2025).
Les chatbots constituent la technologie d’IA conversationnelle la plus largement adoptée, avec une estimation de 80 % d’entreprises projetant d’utiliser des chatbots pour leur service client.
L’utilisation de l’IA conversationnelle dans l’éducation devrait aussi croître de manière importante, avec un taux de croissance annuelle moyen de 32,5 % sur la période de l’estimation (2020-2025).
74 % des consommateurs utilisent une assistance issue d’une IA conversationnelle lorsqu’ils cherchent des réponses instantanées.
On estime que plus de 70 % des conversations de chatbot se feront avec des systèmes d’IA conversationnelle de vente au détail en 2024.
En quoi Freshdesk Omni est-elle la meilleure plateforme conversationnelle basée sur l’IA ?
Des chatbots conversationnels basés sur l’IA et toujours plus intelligents
Les bots de Freshdesk Omni reposent sur des technologies d’apprentissage automatique et d’IA qui détectent l’intention des prospects et apprennent des questions qui leur sont posées.
Détection de l’intention et résolution de problèmes accélérée
Les chatbots de Freshdesk Omni comprennent l’intention des utilisateurs et leur fournissent instantanément la solution appropriée, ce qui leur évite de patienter dans des files d’attente de chat pour obtenir la réponse à leur question.
Engagement proactif du client
Grâce à Freshdesk Omni, vous interagissez avec les visiteurs de votre site Web de manière proactive en fonction du type d’utilisateur (nouveau, récurrent ou client), de son emplacement et des actions qu’il effectue sur votre site. Ainsi, sans même attendre que vos clients commencent une conversation, les chatbots basés sur l’IA prennent les commandes dans une démarche d’engagement proactif.
Transfert intelligent aux agents
Notre système de transfert intelligent affecte les chats en fonction du niveau de compétence et de la charge de travail actuelle des membres de votre équipe, ce qui vous évite d’avoir à sélectionner chaque conversation pour l’attribuer manuellement aux agents.
Personnalisation des échanges avec les clients
Nos chatbots conversationnels basés sur l’IA sont capables d’extraire des données client depuis votre CRM et de fournir une assistance ainsi que des recommandations de produits personnalisées.
Intégration aux canaux de communication et aux autres outils de messagerie
Nos chatbots intelligents s’intègrent facilement aux outils de messagerie et aux canaux de communication tels que WhatsApp, Facebook Messenger et Apple Business Chat, afin de garantir une expérience d’assistance tout-en-un.
Des informations en temps réel
Analysez les performances de votre chatbot en fonction de différents indicateurs, et optimisez-le grâce à un tableau de bord en temps réel et à des rapports personnalisés.
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Foire aux questions sur l’IA conversationnelle
Comment la migration de données est-elle traitée lors de la transition vers un logiciel de service d’assistance basé sur le cloud ?
La migration de données vers un logiciel de service d’assistance basé sur le cloud comprend l’évaluation, le mappage de données, le nettoyage, un test de migration et le transfert final, suivi d’une validation post-migration et d’une formation de l’équipe pour assurer la fluidité de la transition.
Quel est le facteur de différenciation de l’IA conversationnelle ?
L’utilisation du traitement du langage naturel (NLP) et de l’apprentissage automatique (ML) pour interpréter la signification des saisies de l’utilisateur et améliorer continuellement les algorithmes afin d’obtenir des réponses plus humaines apporte une vraie différence par rapport aux chatbots et aux autres technologies traditionnelles.
Pouvez-vous donner un exemple d’IA conversationnelle ?
Le chatbot Freshmarketer est un exemple d’IA conversationnelle qui permet aux entreprises de simuler des conversations humaines avec leurs audiences. Les entreprises peuvent utiliser le chatbot Freshmarketer au sein de leurs services Marketing, Vente et Assistance. Les assistants vocaux virtuels tels qu’Alexa d’Amazon, Siri d’Apple, ou Google Assistant sont d’autres exemples d’IA conversationnelles.
Que sont le NLP et l’IA conversationnelle ?
Le NLP (Natural Language Processing, ou Traitement automatique du langage naturel) a pour objectif de permettre aux machines de comprendre, d’interpréter, de générer du langage humain et de formuler des réponses. Le NLP utilise des algorithmes pour analyser le texte ou le discours, comprendre le contexte, le sentiment et l’intention, et générer des réponses semblables aux réponses humaines. Les chatbots et les assistants vocaux se basent sur celui-ci et il possède des applications dans divers domaines à travers différents secteurs.
L’IA conversationnelle est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui tire parti de concepts tels que les réseaux neuronaux, l’apprentissage automatique et le NLP pour générer des conversations semblables à celles des humains, avec des machines. Les chatbots ou AI agents s’appuient sur cette technologie pour générer des conversations avec des utilisateurs, semblables à celles des humains, en comprenant les saisies de ces derniers et en interprétant leur signification.
Quelle est la différence entre les chatbots et l’IA conversationnelle ?
Un chatbot est une application logicielle qui simule et traite une conversation avec un humain sous forme textuelle ou vocale. Elle permet aux personnes d’interagir avec des appareils numériques comme si elles communiquaient avec une personne réelle dans le monde physique. Les chatbots de base s’appuient sur une série de règles définies pour l’interaction avec les utilisateurs dans une sphère limitée.
L’IA conversationnelle est un domaine de l’intelligence artificielle qui comprend l’ensemble des technologies de communication basée sur l’IA, dont les chatbots. Cependant, tous les chatbots ne fonctionnent pas forcément avec la technologie de l’IA conversationnelle. Sa portée est vaste et elle peut traiter de nombreuses tâches et transactions complexes.
Quels sont les cas d’utilisation de l’IA conversationnelle ?
L’IA conversationnelle est principalement utilisée avec les chatbots pour aider les entreprises à assister les utilisateurs et leurs équipes internes. Voici certains des principaux cas d’utilisation :
- Fournir un support client 24 h/24, 7 j/7 et automatiser les FAQ.
- Fournir aux utilisateurs des canaux de communication accessibles pour contacter votre entreprise en déployant des chatbots d’IA conversationnelle sur les canaux de messagerie tels que WhatsApp, Facebook Messenger et Apple Business Chat.
- Accélérer l’intégration des agents et le processus de formation en utilisant des chatbots d’IA conversationnelle qui interagissent avec les agents.
- Générer des prospects en démarrant une conversation de manière proactive avec un utilisateur et en l’incitant à franchir les étapes suivantes ou en collectant des informations le concernant, en vue de communications ultérieures.
- Collecter les commentaires des utilisateurs pour mieux comprendre les attentes des clients et améliorer leurs scores de satisfaction.
Quels sont les principaux défis de l’IA conversationnelle ?
L’IA conversationnelle permet de générer de meilleures expériences client, mais elle doit être alimentée par suffisamment de données pour apprendre et votre équipe peut avoir besoin de formation pour optimiser ses performances. Voici certains des principaux défis de l’IA conversationnelle :
- Comprendre le langage humain : le traitement automatique du langage naturel (NLP) est un domaine complexe et les systèmes d’IA conversationnelle peinent souvent à comprendre le contexte et les intentions des demandes d’utilisateurs avec précision.
- Gérer l’ambiguïté : les systèmes d’IA conversationnelle doivent être capables de comprendre l’ambiguïté dans le langage, lorsque les utilisateurs emploient des mots différents pour se référer à la même chose ou utilisent un discours difficile à comprendre.
- Maintenir une conversation semblable à celle d’un humain : les systèmes d’IA conversationnelle doivent être en mesure de maintenir une conversation engageante et naturelle sans paraître robotiques.
- Savoir traiter les exceptions : les systèmes d’IA conversationnelle doivent être capables de gérer les exceptions et les demandes inattendues, et fournir une réponse pertinente.
- Intégrer les autres systèmes : l’intégration des systèmes d’IA conversationnelle à d’autres systèmes, tels que les systèmes de gestion des relations client (CRM), peut constituer un véritable défi et nécessiter des ressources significatives.
Quelle est l’importance de l’IA conversationnelle dans l’expérience client ?
L’IA conversationnelle est importante car elle peut améliorer l’expérience client de diverses façons :
- Personnalisation
- Service rapide et efficace
- Plus de commodité
- Disponibilité 24 h/24 et 7 j/7
- Satisfaction du client renforcée
- Plus d’efficacité
- Des informations basées sur les données
Quels sont les avantages de l’IA conversationnelle ?
Exemples des principaux avantages de l’IA conversationnelle :
- Meilleur engagement client
- Personnalisation
- Expérience client cohérente
- Évolutivité
- Rentabilité
Pourquoi Freshdesk Omni est-elle la meilleure plateforme pour l’IA conversationnelle ?
Freshdesk Omni s’appuie sur des technologies de classe mondiale dans le domaine de l’intelligence artificielle, du traitement du langage naturel et de l’apprentissage automatique, ce qui en fait une véritable plateforme d’IA conversationnelle. En outre, Freshdesk Omni, offre également :
- des chatbots conversationnels basés sur l’IA et toujours plus intelligents ;
- la détection de l’intention et la résolution accélérée de problèmes ;
- un engagement proactif du client ;
- un transfert intelligent aux agents ;
- des échanges personnalisés avec les clients ;
- une intégration aux canaux de messagerie et aux autres outils de communication ;
- des informations en temps réel.
Existe-t-il un bot d’IA avec lequel je peux parler ?
ChatGPT est une application créée par OpenAI qui permet aux utilisateurs d’interagir avec ses modèles d’IA, GPT3 et GPT4. Vous pouvez interagir avec le chatbot basé sur l’IA en écrivant des invites, qu’il va traiter pour ensuite générer une réponse.
Les chatbots Perplexity et Bing Chat sont d’autres bots d’IA avec lesquels vous pouvez interagir.
Pourquoi les entreprises investissent-elles dans l’IA conversationnelle ?
Les entreprises investissent dans des solutions d’IA conversationnelle pour plusieurs raisons, notamment :
- Expérience client améliorée : les systèmes d’IA conversationnelle peuvent fournir un service client rapide et efficace, aidant les entreprises à améliorer la satisfaction et la fidélisation des clients.
- Hausse de l’efficacité : les systèmes d’IA conversationnelle peuvent automatiser des tâches routinières, permettant aux employés de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée et augmentant leur efficacité générale.
- Augmentation des ventes et des revenus : les systèmes d’IA conversationnelle peuvent aider les entreprises à vendre plus de produits et de services en fournissant aux clients des recommandations et des offres personnalisées.
- Plus d’informations : les systèmes d’IA conversationnelle peuvent collecter et analyser de vastes quantités de données relatives aux clients, fournissant aux entreprises des informations précieuses sur leur comportement et leurs préférences.
- Économies sur les coûts : en automatisant des tâches routinières et en réduisant le besoin en représentants de service client humains, les systèmes d’IA conversationnelle peuvent aider les entreprises à réduire leurs coûts d’exploitation.
- Disponibilité 24 h/24 et 7 j/7 :les systèmes d’IA conversationnelle peuvent fournir un service client et un support 24 h/24 et 7 j/7, aidant les entreprises à satisfaire les demandes des clients à tout moment.
Comment l’intelligence artificielle aide-t-elle les gens ?
L’intelligence artificielle (IA) permet d’automatiser les processus, améliorant l’efficacité et la productivité. L’intelligence artificielle améliore les techniques analytiques grâce à son aptitude à identifier et à analyser les images, l’audio, la vidéo et les données non structurées (ainsi que les données structurées) en se formant à travers un ensemble de données. L’IA conversationnelle peut automatiser les tâches répétitives et routinières, libérant le capital humain et lui permettant de s’adonner à des tâches à plus forte valeur ajoutée. L’IA aide les services Informatique et Sécurité à empêcher les cyberattaques, les intrusions non autorisées et à résoudre les problèmes techniques des utilisateurs. Cette technologie permet de détecter les fraudes et de gérer les risques dans le secteur des services financiers. En outre, on retrouve l’IA dans de multiple cas d’utilisation au sein de la vente, de la fabrication, du tourisme, de la santé et dans bien d’autres secteurs.