Dans un paysage numérique en évolution rapide, l’intégration de l’IA dans les systèmes de chat a changé la donne pour les entreprises souhaitant améliorer l’expérience client en temps réel. Cependant, les clients numériques d'aujourd'hui exigent une session conversationnelle fluide et riche avec les marques numériques.
Notamment, les principales raisons qui stimulent la croissance du marché de l'IA conversationnelle sont la baisse des coûts de développement des chatbots, l'adoption omnicanale et le besoin croissant de services d'assistance client basés sur l'IA. de la conversation Le marché de l’IA devrait connaître un TCAC stupéfiant de 17.3 % entre 2023 et 2033, le propulsant de 9.6 milliards de dollars américains en 2023 à un montant estimé à 47.6 milliards de dollars américains en 2033.
Définition de l'IA conversationnelle
À la base, l’IA conversationnelle est un mélange de technologies qui permet aux ordinateurs de recueillir et de traiter des entrées en langage naturel. Contrairement aux interactions traditionnelles où les machines communiquent directement, l’IA conversationnelle comble le fossé, permettant aux machines d’interagir avec les humains de manière plus naturelle et intuitive.
Comment fonctionne l'IA conversationnelle
En fait, l’IA conversationnelle réalise des interactions naturelles grâce à la combinaison de deux technologies clés :
1. Traitement du langage naturel (TAL)
Premièrement, les ordinateurs connaissent désormais le langage écrit, parlé ou même le langage humain peu clair grâce au traitement du langage naturel, ou PNL. traitement du langage naturel (NLP) pour garantir une interaction homme-machine fluide se développe avec les produits et services basés sur l'IA dans notre vie quotidienne et dans notre environnement.
2. Apprentissage automatique (ML)
De plus, l'apprentissage automatique, une branche technologique en plein essor, permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données historiques. Le ML utilise divers algorithmes pour créer des modèles mathématiques et des prévisions basées sur des connaissances ou des expériences antérieures. données. Ses utilisations courantes incluent l'identification par image, les systèmes de recommandation, le marquage automatique sur Facebook, le filtrage des e-mails et la reconnaissance vocale.
Pourquoi les entreprises devraient investir dans l'IA conversationnelle
En fin de compte, l’impact de l’IA conversationnelle est particulièrement visible dans l’expérience client, offrant d’innombrables avantages aux entreprises :
1. Personnalisation à grande échelle
Proposer des conversations personnalisées sur différents canaux, notamment les applications d'entreprise, les sites Web et les réseaux sociaux, répondant aux attentes modernes des clients.
2. Gestion du volume d'appels
La catégorisation des appels en fonction des requêtes et des émotions des utilisateurs, la priorisation des appels lors des pics et l'acheminement des interactions vers des assistants virtuels intelligents (IVR) réduisent les coûts et améliorent l'efficacité.
3. Optimisation des ventes
De plus, comprendre pourquoi et dans quelle humeur un client contacte une entreprise permet une planification proactive, pilotant des stratégies d’acquisition et de fidélisation de clients.
4. Automatisation des processus
L'identification et le traitement des SMS ou des appels nécessitant peu d'effort automatisent les tâches, réduisant ainsi les coûts opérationnels et libérant des ressources pour des interactions plus complexes.
5. Prise de décision améliorée
Fournir des informations plus approfondies sur les préoccupations des clients et le contexte d'interaction permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées ayant un impact à la fois sur le parcours client et sur les revenus.
6. Accessibilité améliorée
Les plates-formes d'IA conversationnelle dotées de puissants systèmes NLP améliorent les fonctionnalités d'accessibilité, telles que la traduction audio en texte ou la synthèse vocale, rendant les entreprises plus inclusives.
Ces avantages ne sont qu’un début, avec le potentiel d’applications encore plus larges à mesure que la technologie continue d’évoluer.
Chatbot et IA conversationnelle ne sont pas identiques
Bien que l’IA conversationnelle soit souvent intégrée aux chatbots, tous les chatbots n’utilisent pas l’IA conversationnelle.
Chatbots
Un type de robot capable de répondre à la parole ou au texte humain est appelé chatbot, souvent appelé assistant virtuel. Pour cette raison, « chat » a été utilisé avant « bot ». Certains chatbots sont des robots de type questions-réponses assez basiques qui peuvent répondre à des questions prédéfinies ; tous les chatbots ne sont pas des chatbots d’IA conversationnelle. Les chatbots utilisent la technologie de traitement du langage naturel (NLP), qui leur permet de lire les demandes humaines et de répondre en conséquence.
IA conversationnelle
Un chatbot de niveau supérieur est appelé IA conversationnelle. Les robots d'IA conversationnelle combinent souvent l'intelligence artificielle (IA) avec d'autres technologies (traitement du langage naturel, apprentissage automatique, gestion des identités, intégration sécurisée, workflows de processus, gestion de l'état des dialogues, reconnaissance vocale, etc.) pour offrir des expériences client plus personnalisées tout en réduisant les coûts. coût pour servir.
L'IA conversationnelle est essentiellement un terme utilisé pour différencier les chatbots basés sur des règles plus simples et les chatbots plus sophistiqués. La distinction est encore plus cruciale pour les entreprises ou organisations qui ont adopté des solutions d’IA conversationnelle à un stade plus avancé.
Étapes pour obtenir une IA conversationnelle efficace
La meilleure façon de développer l’IA conversationnelle peut varier en fonction des exigences particulières et des cas d’utilisation de votre entreprise. Il n’existe donc pas de solution universellement applicable. Voici néanmoins quelques conseils pour développer l’IA conversationnelle :
1. Assurez-vous de connaître vos besoins et vos cas d'utilisation
La première étape vers le développement d’une IA conversationnelle est de comprendre les exigences et les cas d’utilisation spécifiques à votre entreprise. Plus précisément, qu’espérez-vous que votre chatbot puisse accomplir ? De plus, quels types de conversations aimeriez-vous pouvoir avoir ? Ainsi, en définissant clairement ces exigences, vous pouvez choisir la méthode la plus efficace pour développer votre chatbot.
2. Sélectionnez les outils et la plateforme appropriés
Vous pouvez utiliser une variété de plateformes et de boîtes à outils pour créer une IA conversationnelle. Cependant, vous devez sélectionner la plateforme qui répond le mieux à vos besoins, car chacune présente des avantages et des inconvénients. IBM Watson, Amazon Lex, Microsoft Bot Framework et AI Conversations sont quelques-unes des plateformes les plus connues.
3. Mise en place d'un prototype fonctionnel
Il est temps de commencer à développer votre prototype après avoir sélectionné une plateforme et précisé vos critères. Vous pouvez tester et affiner votre chatbot avant de le proposer à vos utilisateurs en créant un prototype.
4. Configurez votre et vérifiez votre modèle
Lorsque votre IA conversationnelle est terminée, il est temps de la tester et de la déployer. Assurez-vous de le tester initialement sur une petite base d'utilisateurs afin de pouvoir obtenir des commentaires et apporter les modifications nécessaires.
5. Configurez pour améliorer votre chatbot
La dernière phase consiste à continuer à affiner et à optimiser votre chatbot. Vous pouvez le faire en modifiant les algorithmes, en incluant de nouvelles fonctionnalités et en recueillant les commentaires des utilisateurs.
Cas d'utilisation à l'échelle de l'industrie
Il existe plusieurs secteurs et entreprises dans lesquels l’IA conversationnelle est utilisée, allant du support client de base aux interfaces conversationnelles et aux procédures bancaires complexes.
1. Chatbots de support client
Par exemple, la mise en œuvre de chatbots pour gérer les requêtes courantes des clients, fournir des informations sur les comptes et guider les utilisateurs dans les processus de dépannage est courante dans des secteurs comme le commerce électronique, la banque et les télécommunications.
2. Assistants virtuels
De plus, la création d’assistants virtuels qui planifient des rendez-vous, fournissent des conseils financiers ou aident à trouver et à acheter des biens immobiliers est de plus en plus populaire dans les domaines de la santé, de la finance et de l’immobilier.
3. Recherche activée par la voix
De plus, l'intégration de fonctions de recherche à commande vocale dans les applications mobiles ou les sites Web permet aux utilisateurs de rechercher des produits, de trouver des informations ou de naviguer dans les interfaces en mode mains libres. Cela est bénéfique dans les secteurs de la vente au détail, de l'automobile et du divertissement.
4. Prise de rendez-vous
De plus, permettre aux utilisateurs de planifier des rendez-vous, de vérifier la disponibilité et de recevoir des rappels via des interfaces conversationnelles améliore l'expérience client dans les soins de santé, les salons et les services de conseil.
5. Apprentissage interactif
De même, le développement de chatbots pour des expériences d’apprentissage interactives permet de répondre aux questions des étudiants et de fournir des recommandations d’apprentissage personnalisées en matière d’éducation, de formation et d’apprentissage en ligne.
6. Assistance voyage
Dans le secteur du voyage, il est très utile de fournir une assistance aux voyageurs en leur fournissant des informations sur les vols, les hôtels et les attractions locales, ainsi qu'en les aidant à organiser leurs réservations. Cela est également vrai pour le secteur de l'hôtellerie et des compagnies aériennes.
7. Chatbots de conseil financier
De plus, les chatbots peuvent offrir des conseils financiers, aider à la budgétisation et fournir des informations sur les options d’investissement, en particulier dans les secteurs bancaire, d’investissement et financier.
8. Aide aux ressources humaines et au recrutement
De plus, le déploiement de chatbots pour faciliter le processus de recrutement, répondre aux questions liées aux RH et fournir des informations sur les politiques de l’entreprise améliore l’efficacité des ressources humaines, du recrutement et de la dotation en personnel.
9. Traitement et suivi des commandes
Notamment, permettre aux utilisateurs de passer des commandes, de suivre les expéditions et de recevoir des informations relatives aux commandes via des interfaces conversationnelles rationalise les opérations dans le commerce électronique, la logistique et la vente au détail.
10. Traduction linguistique
De plus, le développement de chatbots dotés de capacités de traduction linguistique aide les utilisateurs à communiquer au-delà des barrières linguistiques, ce qui est bénéfique pour les voyages, les multinationales et les services linguistiques.
11. Surveillance de la santé
Enfin, la création de chatbots qui surveillent la santé des utilisateurs, fournissent des conseils de santé et aident à définir et à suivre des objectifs de remise en forme est essentielle dans les domaines de la santé, du fitness et des appareils portables.
12. Enquête et collecte de commentaires
En conclusion, la mise en œuvre de l’IA conversationnelle pour mener des enquêtes, recueillir des commentaires et analyser les opinions des clients est inestimable pour les études de marché, les commentaires des clients et le développement de produits.
Ces cas d'utilisation démontrent la polyvalence de IA conversationnel en répondant à divers besoins dans tous les secteurs, en rationalisant les processus et en améliorant l'engagement des utilisateurs.
Démarrez avec l'IA conversationnelle avec Macgence
L’IA conversationnelle est actuellement adoptée à l’échelle mondiale par les entreprises qui cherchent à améliorer l’expérience client. Des défis subsistent, mais la demande et la curiosité croissantes des entrepreneurs l’emportent sur les inquiétudes. Macgence, en tant que fournisseur renommé de données de formation en IA, aide ses clients en :
1. Premièrement, il est essentiel de s’assurer que l’IA conversationnelle s’aligne sur les objectifs de l’entreprise pour sa réussite.
2. Ensuite, la création et la formation de solutions d’IA en utilisant les données historiques des clients amélioreront les performances et la pertinence de l’IA.
3. De plus, la création d’interactions personnalisées contribue à renforcer la personnalité de la marque, rendant l’engagement client plus significatif.
4. De plus, l’intégration de l’IA conversationnelle dans les logiciels d’entreprise existants rationalise les opérations et améliore l’efficacité globale.
5. Enfin, mesurer l’impact et optimiser les plateformes d’IA conversationnelles sont essentiels pour un succès et une amélioration continus.
En tant que partenaires technologiques, nous offrons aux entrepreneurs la confiance nécessaire pour investir dans des technologies disruptives. Par conséquent, contactez Macgence et offrez à vos clients une expérience d'IA conversationnelle réactive et personnalisée.
Alors n'attendez plus pour offrir à vos clients une écoute qui s'adapte à leurs besoins !