Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ? Tout ce que tu dois savoir

Les attentes croissantes des clients associées à des coûts d'exploitation plus élevés peuvent être source de problèmes, même pour les grandes entreprises prospères, ce qui signifie que les petites entreprises ont encore plus de mal à rester à flot.

Votre entreprise ne peut actuellement pas se permettre d'embaucher des membres supplémentaires de l'équipe, mais vous ne pouvez pas non plus vous permettre les conséquences d'un faible taux de satisfaction client.

C'est pourquoi la plupart des logiciels d'entreprise d'aujourd'hui utilisent des solutions d'IA conversationnelle pour automatiser de manière transparente les processus métier et offrir une expérience client personnalisée.

Poursuivez votre lecture pour découvrir ce qu'est l'IA conversationnelle, son fonctionnement et ses composants clés, et découvrir les avantages et les défis qu'elle apporte. Nous couvrirons également les cas d'utilisation populaires de l'IA conversationnelle dans divers secteurs.

Liens rapides:

• Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?
• Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?
• Composants de l'IA conversationnelle
• IA conversationnelle vs chatbot : quelle est la différence ?
• Avantages de l'IA conversationnelle
• Cas d'utilisation de l'IA conversationnelle
• Les défis de l'IA conversationnelle
• FAQ

Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?

L'IA conversationnelle (intelligence artificielle) est une technologie de communication d'entreprise automatisée qui utilise l'apprentissage automatique avancé et le traitement du langage naturel pour comprendre et analyser le langage, le contexte et l'intention du locuteur, permettant aux applications vocales et textuelles de s'engager dans des conversations bidirectionnelles au son naturel. avec les utilisateurs.

Contrairement à d'autres types d'IA d'entreprise et d'automatisation, les utilisateurs qui se connectent à des applications basées sur l'IA conversationnelle auront beaucoup plus de mal à déterminer s'ils interagissent avec un « robot » ou un agent en direct.

En effet, l'IA conversationnelle étudie en permanence la façon dont les humains parlent réellement, dans le but d'évaluer et d'imiter le flux de la conversation naturelle au lieu de fournir la même série limitée de réponses prédéfinies.

Les assistants vocaux personnels virtuels, comme Alexa d'Amazon et Siri d'Apple, font partie des appareils IoT (Internet des objets) les plus connus qui exploitent l'IA conversationnelle.

Cependant, les entreprises d'aujourd'hui dépendent de plus en plus des logiciels d'IA conversationnelle pour automatiser et assister les processus commerciaux courants tels que :

• Support client (FAQ)
• Service à la clientèle (recommandations de produits, facturation, gestion des rendez-vous, etc.)
• Suivi des commandes et gestion des stocks
• Marketing conversationnel (filtrage des leads, collecte de données, etc.)
• Enquêtes clients, feedback, suivi de la performance des employés

Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?

L'IA conversationnelle fonctionne en lançant une série de processus analytiques pour comprendre l'intention de l'utilisateur, en générant des réponses pertinentes et contextuelles, puis en s'améliorant continuellement en fonction des réponses, des actions et du renforcement des utilisateurs.

Bref?

Plus vous utilisez l'IA conversationnelle, plus elle devient précise, personnalisée, pertinente, intelligente et humaine.

Tout cela grâce à l'algorithme créé et amélioré par Conversation Design, le flux de travail et l'architecture derrière les meilleures conversations alimentées par l'IA.

Comme vous l'avez probablement deviné, la conception de conversation est un sujet incroyablement complexe qui comprend la collecte de données, l'analyse du langage et de l'intention, les modèles de discours, la psychologie, les KPI et la cartographie du parcours client, les personnalités des acheteurs, la technologie... la liste est longue.

Nous ne pouvons pas couvrir tout cela dans un seul article, alors jetons un coup d'œil aux composants clés de l'IA conversationnelle ci-dessous.

Composants de l'IA conversationnelle

L'IA conversationnelle est composée de deux composants principaux : l'apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (TAL).

Le traitement du langage naturel est une technologie d'IA qui analyse ce que les humains veulent dire - à la fois les mots qu'ils disent et ce qu'ils attendent de la conversation - lorsqu'ils interagissent avec des outils d'IA via la voix ou le texte.

La PNL est dédiée à l'étude du "langage naturel", c'est-à-dire qu'elle aide les ordinateurs à comprendre tout ce qui constitue une conversation : le contexte des communications précédentes, la reconnaissance vocale, l'analyse des sentiments du locuteur, la reconnaissance d'entités nommées, la désambiguïsation du sens des mots, une partie de l'analyse de la parole, etc. .

L'apprentissage automatique est un composant de l'IA qui repose sur la répétition et le renforcement de la saisie de données, de statistiques et d'algorithmes, et non sur la saisie et les mises à jour humaines manuelles, pour « apprendre » en permanence aux ordinateurs comment fournir les informations les plus précises et les plus utiles possibles.

L'apprentissage automatique est ce qui permet aux applications d'IA conversationnelle de s'améliorer au fil du temps.

L'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel contiennent tous deux plusieurs composants plus petits qui jouent chacun un rôle dans l'exécution et l'amélioration réussies du processus d'IA conversationnelle. Jetons un coup d'œil au fonctionnement de l'IA conversationnelle plus en détail ci-dessous.

Première étape : Génération d'entrées

Pendant la phase de génération d'entrée, les utilisateurs parlent/parlent ou envoient un texte/saisissent une phrase initiale, un commentaire ou une question dans l'application (ou le site Web, le message des médias sociaux, etc.) à l'aide de l'IA conversationnelle.

Deuxième étape : analyse des entrées

Une fois que l'utilisateur a fini de parler ou de taper, la phase d'analyse des entrées commence.

Cette phase se concentre à la fois sur l'écoute et la compréhension.

Tout d'abord, le traitement du langage naturel (phase d'écoute) détermine la langue utilisée, si elle a été parlée ou dactylographiée, et le sens général de ce qui a été dit.

Ensuite, la compréhension du langage naturel ou NLU (phase de compréhension) évalue le contexte de la conversation et l'intention probable derrière le choix des mots par l'utilisateur, et pas seulement leurs définitions standard.

Les interactions vocales utilisent à la fois la NLU et la reconnaissance automatique de la parole (ASR) pour analyser et comprendre ce que l'utilisateur a dit et son intention. L'ASR déchiffre exactement ce que l'utilisateur a dit, puis traduit ses mots en texte afin que l'ordinateur puisse les « comprendre ».

Troisième étape : gestion du dialogue

Lors de la phase de gestion du dialogue, l'application Conversational AI formule une réponse appropriée à l'utilisateur en fonction de sa compréhension la plus précise de ce qui a été dit - qui, rappelons-le, est en constante amélioration.

Quatrième étape : Génération du langage naturel

L'application s'appuie sur la partie suivante du NLP, Natural Language Generation (NLG), pour générer et fournir des réponses que l'utilisateur peut facilement comprendre.

Selon le canal de communication utilisé, ces réponses peuvent être envoyées par texte, synthèse vocale ou synthèse vocale (voix générée automatiquement).

Cinquième étape : Apprentissage par renforcement

La phase finale de l'IA conversationnelle est l'apprentissage par renforcement, parfois appelé "apprentissage en profondeur".

Il s'agit de la composante d'apprentissage automatique du processus, où la réponse et la réaction de l'utilisateur aux informations fournies par l'application sont évaluées et stockées pour améliorer les futures interactions client humain-IA.

IA conversationnelle vs chatbot : quelle est la différence ?

La question de savoir si les chatbots doivent ou non être considérés comme un type d'"IA conversationnelle" est un débat populaire dans les espaces de l'IA et des logiciels d'entreprise.

Nous considérons l'IA conversationnelle comme plus sophistiquée et "réaliste" que les chatbots standard.

Les chatbots s'appuient principalement sur des réponses prédéfinies et utilisent un traitement de base du langage naturel pour répondre aux « mots et expressions déclencheurs ». Les solutions d'IA conversationnelle, quant à elles, analysent et contextualisent une conversation entière, fournissant des réponses plus précises et plus personnalisées que les chatbots.

L'image ci-dessus illustre les limites des chatbots.

Cependant, certains chatbots utilisent l'IA conversationnelle pour fournir un service client et une assistance, mais pas tous. Le tableau ci-dessous présente les principales différences entre les chatbots et l'IA conversationnelle.

Avantages de l'IA conversationnelle

Environ 34 % des responsables marketing et commerciaux affirment que l'utilisation de l'intelligence artificielle sera le principal facteur d'amélioration de l'expérience client globale.

Les avantages de l'IA conversationnelle ci-dessous fonctionnent tous ensemble pour renforcer non seulement l'expérience utilisateur, mais aussi la reconnaissance de la marque, les stratégies de vente, la productivité de l'équipe et bien plus encore.

Disponibilité 24h/24 et 7j/7

80 % des consommateurs déclarent que leur plus gros problème de service client est de ne pas pouvoir obtenir une assistance immédiate en cas de besoin.

Les agents humains ont besoin de pauses, de jours de congé, de vacances et de week-ends, ce qui signifie qu'ils ne sont pas toujours disponibles lorsque les clients les contactent. Bien que l'embauche d'agents géographiquement diversifiés qui travaillent sur différents fuseaux horaires soit certainement possible, c'est aussi une dépense énorme.

Les fournisseurs d'IA conversationnelle offrent un service client instantané et toujours disponible et une assistance en temps réel. Ces outils peuvent également programmer des rappels et autres suivis avec des prospects de qualité à tout moment, vous assurant ainsi de ne jamais manquer l'occasion de réaliser une vente.

Service client omnicanal

Les outils d'IA conversationnelle, contrairement à d'autres fonctionnalités d'automatisation, ne se limitent pas à un seul canal ou à une seule interface.

L'IA conversationnelle fonctionne sur les communications textuelles et vocales, ce qui facilite la rationalisation du service client et des ventes omnicanal.

Les clients peuvent choisir leur canal de communication préféré parmi des options telles que :

• Envoi de SMS
• Appel vocal VoIP
• Messagerie de chat du site Web
• Messagerie sur les réseaux sociaux

Les interactions avec les clients peuvent se poursuivre sur plusieurs canaux, offrant encore plus de flexibilité.

Libre-service client

Le libre-service client est un autre avantage majeur de l'IA conversationnelle, car il fournit des interactions et un support client de type humain sans avoir besoin d'engager un agent en direct.

Non seulement cela laisse les agents en direct libres de se concentrer sur les appels de vente ou les projets plus importants, mais cela signifie également des résolutions plus rapides des requêtes et des problèmes des clients. Les consommateurs n'ont pas à attendre qu'on leur rappelle ou à endurer de longues périodes d'attente pour obtenir l'aide dont ils ont besoin.

Au lieu de cela, ils peuvent tendre la main sur leur canal de communication préféré et interagir avec des bots alimentés par l'IA conversationnelle, augmentant ainsi les taux de résolution du premier contact.

Expériences conversationnelles personnalisées

La capacité de l'IA conversationnelle à créer un flux conversationnel naturel tout en comprenant avec précision et même en anticipant les besoins des clients augmente considérablement l'engagement des clients.

Et plus les consommateurs passent de temps à interagir avec vos applications ? Plus vous en apprendrez sur eux.

Cela conduit à des opportunités accrues de collecte de données et à des études de marché cibles plus précises. Bientôt, vous pourrez créer des personnalités d'acheteur détaillées et une segmentation du marché plus précise en fonction de données démographiques telles que l'âge, les intérêts, le sexe, le revenu, l'emplacement, etc.

Cela signifie un niveau de personnalisation plus élevé, qui permet à chaque client de se sentir reconnu et prioritaire. Cela signifie également une augmentation des taux de fidélisation de la clientèle, de plus grandes opportunités de vente incitative et de vente croisée, et oui, plus de ventes dans l'ensemble.

En fait, nos recherches sur les meilleures compétences en matière de service client montrent que la personnalisation augmente les taux de conversion en ligne d'au moins 8 %.

Le meilleur de tous?

Vous n'avez même pas besoin d'embaucher des agents supplémentaires pour y arriver.

Évolue constamment

Le langage humain, tout comme nos désirs, nos besoins et nos influences, est toujours en mouvement.

Les outils d'IA conversationnelle évoluent avec vos clients, car ils collectent, analysent et s'ajustent en permanence en fonction des données les plus récentes sur les interactions humaines.

D'autres logiciels d'entreprise peuvent être basés sur les tendances d'achat actuelles des clients et le comportement des consommateurs - et bien que cela soit utile maintenant, à l'avenir, ils deviendront obsolètes et éventuellement obsolètes.

L'IA conversationnelle est informée par un contexte beaucoup plus large, y compris les influences culturelles, les changements géopolitiques, les événements actuels et la façon dont notre langue évolue. De plus, il collecte des données directement à partir de la source - les personnes qui utilisent des assistants virtuels et des chatbots IA - au lieu de via des recherches et des analyses de seconde main.

Bref?

Il est facile d'optimiser les applications basées sur l'IA conversationnelle car elles sont toujours influencées par l'activité en temps réel et le comportement des consommateurs.

Cas d'utilisation de l'IA conversationnelle

Vous envisagez d'essayer l'IA conversationnelle pour la première fois, mais vous ne savez pas si elle convient à votre secteur ?

Ci-dessous, nous avons décrit certains des cas d'utilisation les plus populaires de l'IA conversationnelle qui montrent à quel point cette solution est vraiment diversifiée.

Services financiers

Les services financiers peuvent utiliser l'IA conversationnelle pour aider les clients à remplir des demandes de prêt ou de carte de crédit, en collectant des informations clés sur les contacts et les revenus et en faisant des recommandations en conséquence.

Les agents de recouvrement et les sociétés de cartes de crédit peuvent aider les clients à configurer et à ajuster les paiements et les retraits automatiques, envoyer des rappels ou alerter les clients lorsque les soldes deviennent élevés.

Les soldes de compte en temps réel, l'analyse des habitudes de dépenses et même des suggestions d'épargne peuvent également fournir une assistance client.

Les banques peuvent fournir un service client de haut niveau en utilisant l'IA conversationnelle pour envoyer des alertes en temps réel sur les fraudes ou les activités suspectes des comptes, permettant aux clients d'approuver les achats ou de désactiver instantanément leurs cartes de n'importe où, sur n'importe quel appareil.

Centres de contact

Les centres de contact et d'appels bénéficieront particulièrement du filtrage et de l'entretien des prospects que les plates-formes d'IA conversationnelle peuvent fournir.

Ces outils peuvent automatiser la segmentation du marché en fonction de l'activité des visiteurs du site Web ou de l'engagement sur les réseaux sociaux, en qualifiant les prospects et en identifiant les cibles de grande valeur. Ils peuvent suivre les prospects en leur montrant du contenu publicitaire pertinent ou en leur montrant des produits qu'ils sont susceptibles d'apprécier pendant qu'ils visitent encore votre site Web ou votre page.

Finalement, ils peuvent collecter les informations de contact des prospects et automatiser les appels téléphoniques sortants, les SMS en masse, les e-mails ou les messages de chat.

Les administrateurs et les agents CCaaS peuvent également utiliser l'IA conversationnelle pour recevoir des commentaires sur les performances des employés.

Les acheteurs peuvent rapidement répondre à des sondages auprès des clients intégrés à l'application qui offrent un aperçu de la qualité de l'assistance fournie, du niveau d'intérêt pour les produits/services et permettent aux clients de faire des suggestions sur les domaines à améliorer.

Commerce électronique et vente au détail

L'IA conversationnelle est d'une grande aide dans l'espace de vente au détail et de commerce électronique en ce qui concerne le suivi des commandes et les mises à jour d'expédition. Les clients peuvent suivre les colis en temps réel, modifier la destination des colis ou mettre à jour les instructions de livraison, obtenir de l'aide pour les commandes perdues et automatiser le processus de retour.

Les chatbots peuvent aider les clients avec des recommandations de tailles et de produits, envoyer des rappels de panier et répondre à toute autre question qu'ils se posent tout au long du processus d'achat. Ils peuvent également faire des suggestions en fonction des achats passés et laisser le client terminer l'intégralité du processus de paiement directement dans l'interface de chat.

L'IA conversationnelle peut également être utilisée pour améliorer les programmes de fidélisation des clients en envoyant des messages de suivi et de remerciement automatisés, en mettant à jour les soldes de récompenses, en envoyant des rappels de vente et des notifications de baisse de prix, et en fournissant des codes de réduction.

Soins de santé

L'IA conversationnelle a pratiquement révolutionné le secteur de la santé, notamment grâce aux dispositifs médicaux IoT (Internet des objets) qui permettent la surveillance à distance des patients, les diagnostics et les alertes automatiques des prestataires.

Les utilisateurs peuvent également pré-remplir des formulaires médicaux, décrire leurs symptômes, planifier des rendez-vous, mettre à jour leur assurance et demander des renouvellements de médicaments. Les paiements de factures médicales et les rappels de paiement peuvent également être gérés automatiquement.

Certains professionnels de la santé mentale utilisent également l'IA conversationnelle pour fournir une assistance d'urgence en temps réel aux personnes en crise de santé mentale. Bien qu'ils ne remplacent pas la thérapie traditionnelle, les robots d'IA conversationnels peuvent offrir une assistance 24h/24 et 7j/7 et diriger les personnes en crise vers les ressources à proximité, voire alerter les professionnels de la santé en cas d'urgence.

Ressources humaines

L'IA conversationnelle offre un excellent support interne à l'entreprise et une excellente gestion du flux de travail, en particulier en ce qui concerne les RH.

Les employés peuvent automatiquement demander ou planifier des congés, sélectionner parmi les quarts de travail disponibles, suivre les chèques de paie et obtenir des mises à jour sur les changements soudains de l'horaire.

Les outils d'IA conversationnelle peuvent servir de référentiel pour les bases de connaissances et la documentation de l'entreprise, permettant aux membres de l'équipe d'obtenir des réponses instantanées aux questions politiques clés. Ces outils peuvent également envoyer des avertissements ou des mises à jour à l'échelle de l'entreprise, particulièrement utiles en cas d'urgence sur le lieu de travail.

Ces outils peuvent également rationaliser les processus d'intégration et de recrutement, en donnant accès aux supports de formation des employés et en filtrant les CV pour trouver des candidats qualifiés.

Les défis de l'IA conversationnelle

Malgré toutes les choses incroyables que l'IA conversationnelle peut faire, la technologie fait face à plusieurs défis.

Premièrement, il y a le simple scepticisme humain, qui se présente sous de nombreuses formes concernant l'IA.

Beaucoup peuvent être réticents à utiliser l'IA conversationnelle en raison de son manque perçu de normes de confidentialité et de sécurité, et ils peuvent craindre qu'une application ou un assistant les interprète mal et prenne des mesures qu'ils n'approuvent pas. Certains craignent l'idée que « des robots prennent nos emplois », tandis que d'autres sont convaincus qu'ils deviendront un jour sensibles et domineront le monde.

Même avec l'apprentissage automatique et les techniques avancées de PNL, l'IA conversationnelle rencontrera inévitablement des accents inconnus, des bruits de fond, des dialectes, des langues, de l'argot local ou des mots plus récents, ou même des réponses de clients qu'elle ne peut pas comprendre. (Vous avez probablement reçu une réponse du type « Désolé, je ne sais pas » ou « Je ne peux pas vous comprendre » lorsque cela s'est produit.)

Alors que certains utilisateurs reformuleront leurs questions ou chercheront de l'aide ailleurs, d'autres répéteront frustrés la même requête encore et encore, sans obtenir l'aide dont ils ont besoin. Alors que certaines plateformes d'IA conversationnelle commencent à être capables de reconnaître de subtils changements de ton ou d'identifier des mots/phrases d'insatisfaction, cette technologie en est encore à ses balbutiements. Offrir la possibilité de parler avec un agent en direct pourrait fournir une solution dans l'intervalle.

FAQ sur l'IA conversationnelle

Ci-dessous, nous avons répondu aux principales FAQ sur l'IA conversationnelle.