Les chatbots ne sont plus une stratégie marginale d'assistance à la clientèle. Il s'agit d'un ajout technologique à la conception de l'expérience client qui dépasse les attentes lorsqu'il est associé à l'intelligence artificielle, à l'apprentissage automatique et au traitement du langage naturel. Un rapport récent indique que l'utilisation des chatbots va augmenter dans les années à venir et que le marché va croître à un taux de croissance de 35% au cours des quatre prochaines années !
Cependant, de nombreuses entreprises n'ont pas encore pris conscience de l'importance des chatbots d'IA, et encore moins du fonctionnement de cette technologie. Dans cet article, nous aborderons les tenants et les aboutissants des chatbots d'IA. Nous verrons comment fonctionnent les chatbots IA, le rôle de l'IA dans leur succès et les différents algorithmes IA utilisés pour rendre les chatbots super efficaces.
Qu'est-ce qu'un chatbot ?
Il est important de comprendre les principes fondamentaux. Les chatbots sont essentiellement des logiciels qui facilitent la communication automatisée entre les clients et les entreprises en ligne, généralement par texte. Ces chatbots génèrent des réponses automatisées et réduisent dans une certaine mesure le besoin d'un représentant commercial. Lorsqu'ils sont associés à l'IA, nous les appelons chatbots d'IA. Les chatbots d'IA sont conçus pour détecter l'intention d'une requête grâce au traitement du langage naturel et fournir la réponse automatisée la plus appropriée.
Comment les chatbots utilisent-ils l'IA pour fonctionner ?
Mais comment les chatbots tirent-ils le meilleur parti de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel ? Nous avons sélectionné quatre façons dont l'IA aide les chatbots à être plus performants. Examinons-les en détail.
Préparer les représentants des ventes à la conversion
Dans l'un de nos précédents articles, nous avons expliqué comment l'intelligence artificielle est capable, mais pas assez puissante, de gérer toutes les opérations commerciales. Cet écueil est assez important et c'est pourquoi nous suggérons aux entreprises d'utiliser les chatbots d'IA avec précaution. S'attendre à ce que l'IA prenne en charge l'intégralité de la conversation en ligne entre l'entreprise et le client est une erreur que les chefs d'entreprise devraient éviter.
En effet, si l'IA peut parfaitement gérer les premières étapes de l'engagement d'un client, elle n'est pas aussi efficace lorsqu'il s'agit de le convertir. Cependant, elle aura recueilli suffisamment d'informations sur le client pour que les commerciaux puissent facilement procéder à la conversion.
L'IA fournira des informations de base cruciales sur les clients, ce qui permettra d'économiser le temps supplémentaire que les commerciaux prennent pour poser des questions de base. Cela permettra également aux commerciaux de résoudre plus rapidement les problèmes, de réduire les efforts des clients et d'améliorer l'expérience globale de ces derniers. Les chatbots pilotés par l'IA peuvent alerter le service clientèle ou les équipes de vente pour qu'ils prennent en charge le chat. Cette simple utilité permet aux chatbots IA d'obtenir des résultats qui dépassent les attentes.
Affectation adéquate des demandes de renseignements
Les équipes d'assistance des moyennes et grandes entreprises sont bombardées de demandes chaque jour. Quelle est la meilleure façon de traiter un nombre aussi élevé de demandes sans augmenter l'effectif de l'équipe d'assistance ? La première chose à faire est de répartir les demandes, c'est-à-dire de déterminer quelle équipe est la plus apte à fournir une réponse ou une solution à la demande.
Cela peut s'avérer extrêmement difficile, exigeant en termes d'efforts et de temps pour une grande équipe d'assistance. Les chatbots alimentés par l'IA utilisent des algorithmes de traitement du langage naturel pour comprendre les besoins d'un utilisateur.
L'IA peut rassembler les informations nécessaires et déterminer à qui attribuer le ticket. En outre, l'IA peut suivre la charge de travail de chaque agent d'assistance et s'assurer qu'ils reçoivent une charge de travail égale. L'idée est de faire en sorte que les chatbots dirigent les requêtes vers l'agent le plus qualifié pour résoudre le problème. Et l'IA les aide à le faire efficacement.
Possibilité d'étendre le soutien préventif
L'anticipation est la clé du succès commercial. Les marques doivent être capables de prédire et d'exploiter les tendances pour faire une bonne impression sur le marché. Le même principe s'applique à la manière dont les entreprises traitent l'assistance à la clientèle. Et si les organisations pouvaient prévoir les problèmes potentiels et s'y préparer bien à l'avance ?
Il s'agirait d'un avantage concurrentiel considérable. Heureusement, c'est possible grâce aux chatbots d'intelligence artificielle. L'un des avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle est que la technologie peut facilement déceler des schémas dans le comportement de l'utilisateur. Elle continue d'apprendre et d'utiliser les données pour anticiper les problèmes potentiels.
Il utilise le contexte, les préférences, les demandes antérieures et d'autres facteurs pour alerter les équipes d'assistance à l'avance. Cela permet de réduire les efforts des clients, qui obtiennent les informations relatives aux problèmes sans même avoir à les demander. Une telle assistance préventive est un excellent complément à toute stratégie d'assistance à la clientèle.
Le contexte est essentiel
Tous les clients sont uniques. En effet, ils ont des exigences et des attentes communes. Mais la manière dont ils s'y prennent pour les satisfaire peut être différente. Dans ce cas, les entreprises ne peuvent pas s'attendre à offrir une expérience unique et à la faire fonctionner. Des messages d'accueil génériques, des recommandations de produits standard et une liste préétablie de problèmes n'aident plus les clients.
C'est précisément là que l'intelligence artificielle vient à la rescousse. Cette technologie aide les marques à surmonter plusieurs obstacles. Plus important encore, elle permet aux entreprises de s'engager avec les visiteurs de manière contextuelle. En d'autres termes, l'intelligence artificielle cartographie avec diligence le parcours du visiteur, de la recherche sur Google aux pages d'atterrissage !
L'IA exploite ces informations pour offrir des expériences personnalisées et adapter les conversations au client. Elle aidera le chatbot à faire des déductions contextuelles qui rendront la conversation plus pertinente, attireront l'attention et, plus important encore, répondront aux besoins du client. Il est donc d'autant plus intéressant pour les clients de s'engager avec un chatbot et d'avancer dans l'entonnoir de vente.
Comment fonctionnent les chatbots d'IA ?
Les chatbots sont une forme d'IA conversationnelle conçue pour effectuer des tâches automatisées de routine. Ils sont conçus pour simuler une conversation humaine et utilisent certains déclencheurs et algorithmes pour faire fonctionner le système.
Le fonctionnement des chatbots d'IA est assez simple à comprendre. Un utilisateur arrive sur un site web, ce qui déclenche instantanément les chatbots. Le chatbot d'IA engage une conversation avec l'utilisateur pour en savoir plus sur lui et sur le problème potentiel. Après avoir recueilli suffisamment d'informations, il fait de son mieux pour fournir une solution en tirant une solution d'une liste préétablie de résolutions.
Si cela ne fonctionne pas, le chatbot d'IA alertera un agent d'assistance approprié pour résoudre le problème. En d'autres termes, les chatbots d'IA utilisent une base de données d'informations et un système de mise en correspondance à l'aide de différents algorithmes.
Quels sont les différents algorithmes de chatbot IA ?
Comme indiqué précédemment, les chatbots d'IA fonctionnent sur la base de différents algorithmes. Examinons ces algorithmes pour comprendre comment ils contribuent à l'efficacité et à la précision des chatbots IA. Parmi les algorithmes les plus populaires pour les chatbots IA, citons le pattern matching, Naive Bayes, le modèle séquence-séquence (seq2seq), les réseaux neuronaux récurrents (RNN), la mémoire à long terme (LSTM) et le traitement du langage naturel (NLP).
Le meilleur langage de programmation pour un chatbot IA
Il peut être difficile de désigner un langage de programmation comme étant le meilleur pour développer des chatbots. En effet, des circonstances techniques et des exigences différentes peuvent nécessiter des langages de programmation différents. En outre, les développeurs devront tenir compte de leurs ressources et de leur expérience pour s'assurer qu'ils construisent un chatbot IA fonctionnel.
Parmi les langages de programmation de chatbots d'IA les plus utilisés, on trouve Python, Java, Ruby, Lisp, Clojure, CSML, et d'autres encore. Quoi qu'il en soit, Python est le langage de programmation de chatbot d'IA le plus populaire, car il prend naturellement en charge la boîte à outils du langage naturel (Natural Language Toolkit).
Les développeurs apprécient également Ruby, car il propose une grande variété de bibliothèques fiables, un système de type dynamique et une gestion automatique de la mémoire. Java est un autre langage de programmation qui facilite le développement de chatbots IA. En effet, ce langage dispose d'une boîte à outils Widget standard qui permet un développement plus rapide et plus facile.
Dernières réflexions !
Voilà, c'est fait. Nous avons partagé avec vous tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur l'utilisation des chatbots d'IA. Croyez-le ou non, les chatbots ont remplacé les boutons "Contactez-nous" sur tous les sites web. Les clients trouvent qu'il est plus facile et plus personnel de se connecter avec des chatbots afin de partager leurs commentaires, de poser des questions et de bénéficier d'expériences de navigation et d'achat ultra-rapides.
Les entreprises devraient veiller à inclure les chatbots d'IA dans leur stratégie de soutien à la clientèle et à utiliser les données collectées par l'IA pour rationaliser leurs opérations commerciales, en particulier les ventes. L'idée ici est d'impliquer les clients et d'engager la conversation afin d'avoir suffisamment de détails pour influencer la décision d'achat du client. Cet article vous a été utile ? Faites-le nous savoir dans les commentaires et n'oubliez pas de consulter les autres articles informatifs du blog !