Qu'est-ce que l'intelligence artificielle conversationnelle ?
Le nom même d’IA conversationnelle explique en quoi consiste cette technologie : un outil qui reconnaît le langage humain et est capable de répondre aux questions et aux demandes de la manière qui imite au mieux la conversation entre les personnes .
Pour obtenir ce type d’interaction, des technologies qui tournent autour de la sphère du Machine Learning sont exploitées, telles que la reconnaissance automatique de la parole (ASR), la compréhension du langage naturel (NLU), le traitement du langage naturel (NPL) et l’IA pour la suppression du bruit.
En étudiant et en traitant le langage humain et les processus de dialogue, l’intelligence artificielle conversationnelle est capable d’imiter la relation de communication entre les êtres humains de manière tout à fait naturelle, donnant à l’utilisateur la perception d’une vraie conversation avec une autre personne.
L’apprentissage de l’IA permet également de créer des fluctuations dans la forme discursive, qui reprennent des phrases et des expressions émotionnelles typiques du mode d’expression organique de chaque être humain.
Une reconnaissance mutuelle s’établit donc entre « la machine » et l’utilisateur, mettant ce dernier à l’aise.
Quelle est la différence entre chatbot et IA conversationnelle ?
D’une manière ou d’une autre, chacun de nous a eu l’opportunité d’expérimenter des interactions avec des chatbots ou des outils similaires. Sites Internet, services clients, e-commerce sont les principaux protagonistes de ce mode de gestion de la relation client, en complément bien sûr des canaux plus traditionnels. Mais en quoi l’intelligence artificielle conversationnelle diffère-t-elle du chatbot plus populaire , et pourquoi les entreprises devraient-elles adopter cet outil ?
Chatbot
Quand on parle de chatbots, on fait référence à un programme dont le but est de communiquer avec les utilisateurs .
Mais à quelle fréquence cette communication est-elle satisfaisante pour l’utilisateur, pour la personne de l’autre côté d’un écran ou d’un combiné téléphonique ?
L’ utilisation de chatbots n’implique pas nécessairement l’utilisation d’une IA conversationnelle , qui est un outil, pas le programme lui-même. Avec l’IA conversationnelle, nous permettons à un ordinateur d’imiter et de créer de vraies conversations avec les gens, tandis qu’un chatbot est souvent confiné dans des limites prédéfinies , ce qui limitera considérablement l’interaction et la satisfaction de l’utilisateur.
La différence entre les chatbots (ou assistants virtuels) et une expérience conversationnelle réside donc dans l’intégration de systèmes back-end pour fournir des informations aux clients, d’une manière qui mime le plus possible celle d’un dialogue naturel entre deux êtres humains.
IA conversationnelle
Si nous appliquons l’Intelligence Artificielle Conversationnelle aux chatbots, en profitant du NPL, du machine learning et de tous les outils fournis par l’IA pour mieux comprendre la demande d’un utilisateur, ses questions et ses besoins, nous obtiendrons un flux de communication naturel, qu’il imitera plus efficacement. une conversation organique, et ça va payer interaction plus immédiate et authentique entre le client et le chatbot.
L’ éventail des possibilités de l’IA conversationnelle est infini : opérations bancaires, réservations (billets d’avion, vacances, dîner), questions sur les produits à acheter ne sont que quelques-unes des demandes les plus classiques.
Dans un monde de plus en plus axé sur la vitesse et l’efficacité , pouvant effectuer ces opérations de manière autonome, via un assistant virtuel, sans longues attentes, directement à partir d’un téléphone mobile ou d’un PC, tout en obtenant en même temps une expérience immersive et familière , sans la “froideur” typique d’un répondeur automatique, n’est-elle pas gage d’une gestion client de qualité ?
Les bénéfices obtenus en combinant machine learning et intelligence artificielle avec des solutions omnicanal
Le Covid-19 a en très peu de temps profondément influencé les marchés et le comportement des utilisateurs , apportant un impact évident sur les modes d’achat et d’interaction de l’entreprise.
L’accélération de la numérisation dans certains secteurs, poussée par la nécessité de rattraper des services qui ne sont plus disponibles « en personne », la difficulté de trouver des biens sinon via internet et en général un monde du travail de plus en plus projeté vers l’avenir, obligent également les entreprises à de nouvelles réflexions sur l’usage de la technologie.
La valeur estimée du marché de l’IA conversationnelle en 2020 varie entre environ 4,7 milliards de dollars et 5,1 milliards de dollars. Le marché devrait passer d’environ 18,02 milliards de dollars en 2027 à 46,29 milliards de dollars d’ici 2028, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 18,9 % à 30,75 %.
Au cours des deux dernières années, nous avons donc assisté à une croissance exponentielle des services omnicanaux et à l’adoption de technologies liées à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle , dans le but d’améliorer et de personnaliser de plus en plus le service client.
Mais quels sont exactement les aspects les plus positifs de l’adoption de l’IA conversationnelle combinée à des solutions omnicanales ?
Précision
Avec l’IA conversationnelle, il est plus facile d’ obtenir la bonne réponse à une demande , ou de donner des informations exactes, de personnaliser une commande. Le machine learning améliore de temps en temps l’apprentissage de l’IA et apporte des solutions de plus en plus précises .
Réduction des coûts
Les fonctions d’une IA vous permettent de gérer différentes tâches, sans aucune interruption, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, 365 jours par an .
La combinaison d’un service client traditionnel avec un service avec IA conversationnelle conduit à une réduction des coûts de formation et de supervision , très utile pour les petites et moyennes entreprises, mais aussi pour les personnes intensives avec une gestion complexe ou qui nécessitent des quarts de travail spéciaux.
Investir dans ce type de technologie permet des économies importantes, sans sacrifier l’efficacité.
Gestion des clients à distance
La tendance qui avait émergé ces dernières années a vu, avec la pandémie, une énorme croissance en ce qui concerne l’ expérience des utilisateurs à distance .
Les applications, le e-commerce, la banque à domicile et les services clients en général nécessitent aujourd’hui de plus en plus la capacité de gérer les processus de manière autonome , avec une aide immédiate, omnicanale et réactive.
Ce que l’IA se propose de faire, c’est précisément de fournir cette aide, de la manière la plus simple et la plus efficace possible.
Améliorer les ventes
Grâce à l’IA omnicanale, il est possible de développer la reconnaissance de la marque, la fidélisation des clients et gérer les paiements, les ventes croisées et incitatives avec des outils qui exploitent les préférences des consommateurs, les méthodes d’interaction et leurs habitudes pour créer l’option la plus appropriée, engageante et convaincante à proposer .
Service client de qualité
L’apprentissage automatique et l’IA conversationnelle sont les meilleurs outils pour suivre et mémoriser la satisfaction client , en fournissant des analyses spécifiques sur la perception de votre service client par les utilisateurs. Avec une assistance 24h/24 le taux de satisfaction augmente, car le consommateur se sent écouté et soutenu quand il en a vraiment besoin , sans avoir à se soumettre à la logique des heures ou des temps d’attente, tout en conservant la qualité de réponse apportée par l’interaction humaine. .
Xenialab et l'utilisation pratique de l'intelligence artificielle
Les produits Xenialab, tout d’abord XCALLY , vous permettent de tirer le meilleur parti de l’ IA conversationnelle pour interagir naturellement avec les utilisateurs, avec une solution omnicanal pour la voix , le chat , l’email , le sms , le fax et d’autres canaux (réseaux sociaux tels que Facebook, application de messagerie comme Whatsapp …) via l’API standard.
Grâce à l’IA , la rapidité et l’efficacité des processus se conjuguent à la qualité des interactions et au suivi des performances .
