Comment l'IA conversationnelle aide les marques à devenir human@scale

La vitesse des messages numériques est folle

Chaque canal numérique que vous proposez pour le service client est une porte d'entrée pour aider un segment essentiel de vos clients, mais c'est aussi la source de quantités massives de nouveaux messages. Les agents coûtent cher à embaucher et à former ; par conséquent, bon nombre de ces messages restent sans réponse car il est presque impossible d'avoir suffisamment d'agents pour répondre à tout. De plus, la plupart des demandes sont simples et répétitives, et les agents, eh bien, ce sont des êtres humains ; ils n'aiment pas avoir les mêmes conversations simples encore et encore toute la journée. L'épuisement professionnel est facile à provoquer et coûteux à réparer.

De plus, les clients sont aujourd'hui moins fidèles car il est plus facile que jamais de passer d'une marque à l'autre. Un message ignoré peut suffire à empêcher quelqu'un de revenir vers vous. Personne n'aime se sentir ignoré. Vous devez donc trouver un moyen de gérer tout ce volume numérique à grande échelle. Et vous ne pouvez pas continuer à envoyer plus d'agents sur le problème.

Certaines entreprises tentent de résoudre le manque d'agents et de technologie pour gérer ces demandes numériques en dirigeant les clients vers les canaux dans lesquels ils ont investi beaucoup d'argent, comme la voix ou le courrier électronique. Malheureusement, ce n'est pas viable à long terme. Il y a de fortes chances que si un client vous contacte d'abord sur WhatsApp ou sur les réseaux sociaux, c'est parce qu'il ne veut pas attendre ou écrire un e-mail. Ils veulent utiliser les canaux auxquels ils sont habitués et obtenir une réponse rapide. Pire encore, d'un point de vue commercial, vous dirigez les gens des canaux les moins chers vers les canaux les plus chers, ce qui fait grimper les coûts.

La première étape viable pour gérer ce volume consiste à activer des chatbots conversationnels guidés qui peuvent répondre aux clients en temps réel. Ces chatbots basés sur des boutons permettront à votre client d'obtenir des réponses à ses questions de base. Bien qu'ils soient faciles à construire, et constituent donc un bon point de départ pour toute entreprise à la recherche de solutions de libre-service client, ils n'offrent pas l'expérience ultime. Ils imitent simplement le processus de cliquer sur un menu de site Web plutôt que de fournir des conversations de type humain.

Afin d'atteindre à la fois l'évolutivité et une expérience humaine, la seule option consiste à utiliser des chatbots conversationnels basés sur l'IA, qui permettent aux clients de converser en utilisant du texte libre. Cela dit, créer des chatbots basés sur l'IA avec succès n'est pas facile. De nombreuses stratégies de chatbot ne donnent pas de résultats significatifs car vous n'avez pas seulement besoin de fournir une réponse immédiate ; vous devez fournir la bonne réponse. Vos bots n'impressionneront personne s'ils devinent mal l'intention des clients ou leur demandent de se répéter.

Il est important d'utiliser l'IA pour comprendre l'intention des clients afin de déclencher les bonnes réponses de dialogue, mais pour vraiment gérer les clients à grande échelle avec les chatbots, l'IA a d'autres rôles cruciaux que de nombreuses stratégies omettent.

L'IA pour découvrir l'intention

Avant de commencer à créer des bots conversationnels, vous devez comprendre pourquoi vos clients vous contactent, afin de pouvoir créer un bot pour chaque intention qui compte. Cela signifie parcourir des milliers de messages clients et les regrouper par thème, produit, problème ou autres paramètres.

Avec le volume de messages d'aujourd'hui, ce n'est pas possible pour les humains de le faire manuellement. Ainsi, la plupart des décisions concernant les intentions à traiter sont prises sur la base de l'intuition, ce qui la plupart du temps laisse de nombreux types de demandes non pris en compte et, par conséquent, non satisfaits.

Au lieu de cela, vous devriez utiliser des modèles d'IA non supervisés ou semi-supervisés pour analyser tous vos messages historiques et découvrir tous les moteurs de conversation qui se produisent. Les données doivent guider les décisions sur ce qu'il faut automatiser, pas l'intuition. Construire un bot efficace prend du temps et des ressources, alors assurez-vous d'investir dans les cas d'utilisation qui auront le plus d'impact.

L'IA pour créer des chatbots

Une fois que les demandes pour lesquelles vous souhaitez fournir un libre-service sont identifiées, vous devez réellement concevoir le flux conversationnel à résoudre pour ces demandes. Ce processus peut prendre du temps et deviner les meilleures façons de répondre à un client peut ne pas fournir la solution optimale. La bonne nouvelle est que vos agents ont déjà résolu ces demandes plusieurs fois. Vous pouvez donc simplement analyser toutes vos conversations historiques pour identifier les réponses qui ont généré la meilleure expérience client.

Mais encore une fois, cette tâche est ardue à accomplir pour les humains. Tirez parti des modèles d'IA pour analyser l'intégralité de la conversation entre les clients et les agents afin de fournir des recommandations basées sur les données sur les flux de travail potentiels et de vous assurer que le chatbot que vous créez offre une expérience optimale.

L'IA pour améliorer les chatbots

La création de chatbots est un processus itératif. Lorsque vous déployez votre premier, ce ne sera pas parfait. Vous ne contenirez pas 80% des conversations dès le premier jour.

Vous devriez commencer par créer des bots pour les demandes les plus récurrentes. Mais, au fil du temps, vous devrez ajouter une couverture à plus de cas d'utilisation pour atteindre vos objectifs de confinement. De plus, ce qui était vrai il y a 6 mois pourrait ne plus l'être. Avec le temps, les clients viendront avec de nouveaux types de demandes auxquelles vous devrez répondre.

Mais encore une fois, le volume est un défi. Les interactions de chatbot s'additionnent rapidement après le déploiement et afin de comprendre où vous réussissez et où vous échouez, vous devez analyser toutes ces conversations.

Cette tâche est impossible pour les humains, mais elle est idéale pour l'IA. L'IA peut analyser quelles interactions ont donné au client la meilleure satisfaction, quels messages ont entraîné un repli, etc. Il peut alors repérer les zones d'amélioration et vous alerter des erreurs qui ont le plus d'impact. Grâce à une correction et à un recyclage réguliers par des humains, vos chatbots deviendront plus intelligents pour donner aux clients ce qu'ils veulent de plus en plus régulièrement.

Ne laissez personne se sentir ignoré

Le passage aux chaînes modernes plutôt qu'aux chaînes traditionnelles est une excellente nouvelle pour de nombreuses raisons. Les canaux modernes sont moins chers à exploiter, plus faciles pour les agents, et quel que soit le volume de messages, ils sont dans des formats facilement analysables par l'IA pour en savoir plus sur vos clients et comment les rendre plus heureux à grande échelle avec des bots conversationnels.

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