Le système expert (IA) n’est plus seulement un mot à la mode. Ses utilisations couvrent de très loin, du moteur de recherche en ligne, des traductions de fabricants, de la cybersécurité et bien plus encore. L’une de ses applications les plus typiques est vue dans l’IA conversationnelle. Nous le voyons généralement se manifester sous la forme d’assistants virtuels comme Alexa et Siri, mais ses applications sont beaucoup plus profondes, en particulier sur le plan commercial avec des outils tels que Google Dialogflow, Amazon Comprehend et IBM Watson.
De plus, les entreprises qui ont investi en IA, quelques années plus tôt, sont désormais bien en avance sur la concurrence dans de nombreuses méthodes. Selon un rapport de ResearchAndMarkets, le marché mondial de la PNL devrait dépasser 28 milliards de dollars d’ici 2026. Il y a un facteur derrière ce développement sensationnel – un effort pour rendre l’IA aussi intelligente que les gens.
Chatbots vs conversationnel AI
Même si l’IA conversationnelle et les chatbots fonctionnent pratiquement de la même manière, il y a quelques différences que vous devez comprendre. Les chatbots IA utilisent NLU et NLP pour simuler une conversation humaine, mais leurs capacités sont limitées. Ils reposent sur des mots-clés et sont conçus pour guider les visiteurs sur un site.
Les chatbots peuvent ne pas toujours avoir la compréhension de l’intention ou la conscience contextuelle, contrairement à l’IA conversationnelle. D’autre part, ces derniers peuvent déchiffrer les langues, comprendre l’intention et reconnaître à la fois la parole et le texte. Par conséquent, les chatbots sont un sous-ensemble de l’IA conversationnelle.
Avec les développements technologiques, les chatbots ont acquis une capacité croissante. Ils peuvent maintenant comprendre différentes langues et peuvent même comprendre l’intention dans la plupart des cas. Les chatbots sans code utilisent NLP pour décoder les requêtes des clients et les résoudre. Les chatbots ne déchiffrent pas directement les requêtes des consommateurs; ils intègrent des moteurs NLP comme Dialogflow, IBM Watson, etc.
. Comment ça marche?
Dans ce domaine, nous tenterons de comprendre comment se déroule une interaction utilisateur-chatbot.
Le travail
La discussion commence quand un utilisateur envoie sa demande par le biais des plates-formes de messagerie ou des sites Web. Ce qui se cache derrière leur question, c’est l’intention ou le désir de récupérer les bonnes informations sur un service ou un produit. Le chatbot AI conversationnel utilise ensuite NLP et NLU pour analyser la requête. Le traitement du langage naturel (NLP) et la compréhension du langage naturel (NLU) sont deux des domaines les plus attrayants de l’IA.
Traitement du langage naturel (NLP):
Cette branche de l’IA vise à rendre les ordinateurs capables de comprendre les mots parlés ou les textes comme le font les gens. La PNL intègre des modèles de connaissance approfondie en plus de la recherche d’appareil pour rendre cela possible. Il permet aux ordinateurs de comprendre le sentiment et l’intention d’un écrivain ou d’un orateur.
Le traitement du langage naturel consiste à transformer des informations non structurées en un type plus structuré. Il est actuellement déployé dans les chatbots d’assistance à la clientèle, les logiciels de synthèse vocale, les assistants numériques, les systèmes GPS et d’autres commodités pour les consommateurs.
Natural Language Understanding (NLU):
NLP is généralement perplexe avec NLU. Ce dernier, cependant, fait partie du premier. La compréhension du langage naturel consiste davantage à comprendre la bonne intention, indépendamment de la mauvaise prononciation, des formulations ou du choix du vocabulaire. Les humains peuvent se comprendre malgré les «imperfections» susmentionnées, car ils parlent la même langue.
D’un autre côté, NLU utilise différents processus tels que l’analyse des croyances, l’analyse matérielle et la catégorisation de texte pour produire une sortie que les gens peuvent comprendre.
Alors que les chatbots utilisent des stratégies de reconnaissance de texte, les assistants vocaux utilisent un synthétiseur de synthèse vocale (TTS), un système de reconnaissance automatique de la parole (ASR) et des plates-formes biométriques. Le chatbot IA conversationnel saisit l’importance du texte pour traduire la meilleure intention derrière lui, fournissant ainsi la bonne réponse ou exécutant l’action idéale.
Au cas où le robot IA conversationnel ne serait pas en mesure de comprendre la question, il exécute une série de procédures de clarification pour lever l’ambiguïté et éliminer d’autres critères manquants.
Cela nous amène à notre prochain point de conversation – Où tout a-t-il commencé?
Maintenant que nous en comprenons un peu plus sur tout ce qui est inclus dans les coulisses de l’IA conversationnelle, jetons un coup d’œil sur son histoire pour comprendre où tout a commencé.
Les premiers chatbots sont apparus dans les années 50, merci à Alan Turing. Il a notoirement développé le test de Turing. Pour qu’une machine réussisse ce test, elle doit montrer des habitudes intelligentes, impossibles à différencier des êtres humains. Le premier chatbot d’IA conversationnel a pris de nombreux types avec le programme Eliza des années 60, l’intelligence artificielle et les initiatives d’étude de recherche de linguistes dans les années 90.
Malgré le fait que les chercheurs n’aient pas encore produit une machine intelligente et contemporaine de l’IA conversationnelle a découvert diverses applications.
Les appareils à commande vocale tels qu’Alexa et Google House, et les plates-formes NLU comme Dialogflow utilisent l’IA conversationnelle pour comprendre les commandes vocales qui leur sont proposées. La discussion d’aujourd’hui porte sur les chatbots, que nous tenterons de comprendre plus en détail.
Pourquoi les services devraient-ils utiliser l’IA conversationnelle?
Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les entreprises doivent aujourd’hui adopter l’IA conversationnelle.
Examinons-les un par un:
Conserve les dépenses de main-d’œuvre
L’un des avantages essentiels de l’IA conversationnelle est sa capacité à accélérer les temps d’action en répondant à d’énormes des morceaux de questions de routine tout au long de la journée. Cela aide à maximiser les représentants pour les travaux et les demandes plus difficiles, ce qui minimise à son tour vos frais de service à la clientèle et de main-d’œuvre. Les êtres humains ne peuvent gérer que de nombreuses discussions à la fois. Le nombre de discussions synchronisées n’est pas un tel problème avec l’IA conversationnelle. La libération de chatbots est l’une des méthodes les plus abordables pour faire évoluer le support client tout en préservant les frais de main-d’œuvre ainsi que les dépenses opérationnelles.
Selon un rapport d’une étude de Juniper Research, les coûts d’organisation sont prêts à être réduits de plus de USD 8 milliards par an d’ici 2022, grâce au système Expert. Les chatbots ne suppriment pas le besoin de représentants humains, mais ils le réduisent définitivement. Cela suggère d’éliminer les coûts fixes liés aux revenus et aux avantages.
L’IA conversationnelle permet aux entreprises de reconnaître instantanément les détails psychographiques et commerciaux d’un client, et plus encore.
Service client instinctif:
Selon un rapport de Forrester, lorsqu’on a demandé aux clients ce que l’entreprise pouvait faire pour améliorer leur service client, environ 73% d’entre eux ont répondu à – valorisent leur temps. Ils s’attendent à une résolution rapide de leurs questions chaque fois qu’ils contactent l’équipe d’assistance d’une entreprise. Quelle meilleure façon de gagner du temps d’un consommateur que de déployer une IA conversationnelle?
Grâce au deep learning, la vitesse d’engagement en temps réel a en fait considérablement augmenté au fil des ans. Les demandes de renseignements typiques des consommateurs ne devraient pas prendre plus de temps que nécessaire. Le bot peut reconnaître des scénarios familiers grâce à des mots-clés ou des expressions particuliers tels que «plan de suivi» ou «article endommagé». Il utilise ensuite la meilleure option pour cette situation particulière.
En conséquence, les services peuvent réduire considérablement le temps d’attente des clients. Si nécessaire, un agent humain peut également prendre le contrôle de la discussion depuis le bot à tout moment. Étant donné que le chatbot de WotNot peut être intégré au CRM de services existant, il est désormais possible d’atteindre un niveau de personnalisation plus élevé.
Créer des prospects intelligemment et discrètement!
Améliorer l’expérience client, conversationnelle L’IA peut également aider les entreprises à augmenter la conversion des prospects. De cette façon, l’IA peut véritablement devenir la propriété d’une entreprise en simplifiant la procédure longue et compliquée consistant à attirer de nouveaux consommateurs. La capacité de l’IA à trier les prospects de qualité des mauvais est de bon augure pour tous les services, quel que soit le marché.
Si une possibilité a un potentiel plus élevé de devenir un client précieux, l’IA peut transférer le contact à un représentant humain avec l’aide du lead scoring. Pensez à un chatbot IA conversationnel comme un assistant virtuel qui peut converser avec les prospects lorsque le groupe est étendu à ses capacités. Un autre avantage de l’IA est qu’elle n’est pas gênée par des réactions lentes ou des distractions – quelque chose qui pourrait perturber un agent humain.
De telles fonctions ne manqueront pas de donner à une entreprise une surenchère importante sur le marché.
Collecte des données client
On peut exécuter n’importe quelle variété de publicités sur les réseaux sociaux ou de projets de courrier électronique, mais sans les informations nécessaires sur les clients, il n’est pas possible de faire passer le message partout le public cible idéal. Les entreprises peuvent développer une personnalité d’acheteur approfondie à l’aide de l’IA. Contrairement aux outils traditionnels d’exploration de données, il n’y a pas d’incertitude dans l’IA conversationnelle.
Ce dernier tire des inférences des expériences précédentes des clients. De plus, afin de poursuivre la discussion, les clients doivent souvent partager leurs coordonnées qui peuvent ensuite être traitées et transférées vers un agent humain. Étant donné que les chatbots fonctionnent 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, ils collectent en permanence des informations importantes sur les consommateurs.
Boostez l’engagement client
Les organisations qui ont effectivement eu des problèmes avec l’engagement client doivent penser à publier AI. Ils peuvent engager des prospects et des clients existants au moyen d’applications de messagerie (comme WhatsApp), d’interfaces utilisateur de réseaux sociaux (comme Twitter et Facebook Messenger) et de chat en direct sur le site de l’entreprise. L’IA conversationnelle garantit qu’aucune requête ne passe inaperçue et que chaque consommateur est pris en charge rapidement et sans faille.
Cette approche omnicanale permet aux entreprises d’être proactives et de fournir ainsi des actions immédiates aux clients sur plusieurs canaux en même temps. Cela améliore les performances opérationnelles sans avoir à impliquer trop de personnes.
Avoir la capacité d’améliorer l’engagement client sans augmenter les coûts entraîne une augmentation des revenus étant donné que les clients ont tendance à rester fidèles à une entreprise avec cette méthode. Sans parler du fait que les services peuvent continuer à découvrir de toutes nouvelles possibilités en tirant parti des informations riches offertes par une plate-forme d’IA conversationnelle.
Offrez une expérience omnicanale
À l’ère numérique, créer un site Web ne suffit pas. Votre public cible peut trouver une entreprise via des plates-formes de réseaux sociaux telles que Instagram, Facebook, LinkedIn ou via une recherche de routine sur Google.
Le chatbot doit non seulement être publié sur le site Web, mais également sur tous les médias sociaux plate-forme où le public cible est le plus actif.
Considérations secrètes
Les entreprises doivent prendre en compte les aspects suivants avant d’acheter une plate-forme de chatbot – Contexte et objectifs
Il est très important pour évaluer les objectifs de votre entreprise avant d’investir vos ressources dans toute technologie. Investir dans une toute nouvelle technologie même si tout le monde l’utilise n’est pas judicieux. Vous devez plutôt évaluer en profondeur les cas d’utilisation dans lesquels le logiciel d’IA conversationnelle serait déployé. Par exemple, vous pouvez l’utiliser pour réorganiser la méthode de service client en offrant plus de valeur.
Cette technologie est la mieux utilisée pour les tâches simples telles que le traitement des FAQ ou la réservation de rendez-vous.
Ce qui suit Trois domaines de contexte utiliseraient un bien meilleur concept pour savoir si une entreprise devrait acheter la technologie:
- Intention et état d’esprit de l’utilisateur
- Interactions et historique précédents
- Intérêts des utilisateurs et informations sur le groupe
Sécurité et confidentialité
Selon un rapport de l’institut d’études Capgemini Research, environ 50% des participants ont déclaré être préoccupés par leur sécurité et leur vie privée grâce aux assistants vocaux. Avant de publier un chatbot sur votre site Web ou une plate-forme de médias sociaux, vous devez vous conformer à toutes les normes et normes de sécurité.
WotNot est un outil de génération de leads incroyable où vous pouvez obtenir des informations détaillées sur les visiteurs en direct application logicielle de chat. Les informations d’identification incluent le nom, l’adresse e-mail, le numéro de contact, le nom de l’entreprise, la taille de l’entreprise et le site de l’entreprise. Chaque élément de cette information est hautement sûr et sécurisé et ne peut être consulté que par les employés autorisés au sein de l’entreprise.
La liquidation
L’IA conversationnelle aide les services développer leur pipeline de ventes, générer d’innombrables prospects, les transformer et améliorer leurs revenus d’une marge jusqu’alors insondable. Étant donné que la plupart des groupes de vente et de support de services utilisent actuellement la fonction de chat en direct, incorporer un chatbot leur permettrait de monter d’un cran.
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