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Votre chatbot fait-il la différence entre un nom et un verbe ?

Dans cette ressource:

Votre chatbot comprend-t-il le sens et le contexte des conversations?

"Je veux expédier un livre en France"

"Je veux réserver un bateau pour la France.

Les mêmes mots utilisés dans un ordre différent peuvent avoir un impact considérable sur le sens d'une phrase. Le langage humain est truffé d'homonymes et de mots à double sens. Si une personne peut facilement détecter le sens des mots à l'aide d'indices contextuels, il n'en va pas de même pour toutes les technologies de chatbot conçues pour attirer l'attention de vos clients.

Par exemple, votre Chatbot peut-il faire la différence entre un nom et un verbe ? En réalité, de nombreux Chatbots ont du mal à comprendre le contexte et le sens en raison de leur configuration, ou manquent peut-être de capacités de compréhension du langage naturel (NLU). Ceci est important car les Chatbots sont de plus en plus déployés par les entreprises pour détourner les questions des clients des opérations coûteuses des centres d'appels. Ces mêmes entreprises souhaitent également maintenir une expérience client positive grâce à des interactions significatives avec le service client.

Selon Forrester Consulting, 50 % des consommateurs ont déclaré qu'ils se sentaient souvent frustrés par leurs interactions avec les chatbots et près de 40 % de ces interactions ont été qualifiées de négatives. Ce qui est encore plus convaincant, c'est qu'une seule expérience négative avec un chatbot peut faire fuir 30 % des clients.1

Bon nombre de ces interactions négatives découlent des Chatbots de la première génération qui ne disposaient pas des avancées technologiques - et, surtout, de la capacité à comprendre le sens et le contexte - qui sont désormais disponibles grâce aux outils d'IA conversationnelle actuels. Ces anciens bots étaient conçus pour recueillir des informations de contact ou agir comme une salle d'attente virtuelle, mettant les clients en attente jusqu'à ce qu'ils puissent être contactés par un agent en direct. Les Chatbots de deuxième génération ont ajouté l'apprentissage automatique pour programmer les conversations avec les clients à l'aide de questions et de réponses prédéfinies, ou même de flux de travail spécifiques à l'industrie, mais ces solutions ne pouvaient pas répondre à des questions complexes, ni à des requêtes de longue traîne, ni engager les clients de manière significative. L'incapacité de ces Chatbots à comprendre le contexte d'une question ajoute à la frustration des clients, les obligeant à faire appel à des agents réels pour faciliter une transaction ou résoudre un problème.

Heureusement, les solutions d'IA conversationnelle actuelles permettent d'avoir des conversations pertinentes avec les clients grâce à l'orchestration du traitement du langage naturel, de l'apprentissage automatique et des lexiques qui deviennent de plus en plus intelligents à chaque interaction. Les chatbots qui utilisent le TLN peuvent interpréter le langage humain en décomposant les requêtes en mots ainsi que l'intention réelle des mots dans le contexte de la phrase. Ce processus TLN sémantique combine et relie les concepts pour comprendre le langage naturel. Les solutions TLN sont également conversationnelles car elles peuvent traiter les réponses et poser des questions de précision, ce qui se traduit par des interactions plus positives avec les clients, une plus grande satisfaction de ces derniers et la possibilité de trouver des solutions plus rapidement.

Aujourd'hui, les outils d'IA conversationnelle peuvent être utilisés avec succès dans un grand nombre de cas d'utilisation différents. Par exemple, les Chatbots sont largement utilisés pour le support client car ils peuvent agir comme un agent disponible pour résoudre les problèmes automatiquement, en répondant aux questions les plus courantes ou en effectuant des mises à jour de compte, 24h/24, 7j/7 et 365j/an. Les Chatbots capables d'accomplir efficacement ne serait-ce que ces tâches simples peuvent fournir un retour sur investissement substantiel. Un Chatbot adapté peut également être utilisé sur votre site web pour vous aider à automatiser la vente incitative et la vente croisée de produits en fonction des conversations des clients ou des termes de recherche. Enfin, les Chatbots peuvent être utilisés en interne par les départements RH et IT pour aider à la formation, à l'intégration et pour répondre aux questions des employés.

S'ils sont utilisés correctement, les chatbots peuvent avoir un impact positif significatif sur l'expérience client. Selon Forrester Consulting, 61 % des clients interrogés ont déclaré qu'ils étaient plus susceptibles de revenir vers une marque après une expérience positive avec un chatbot et 56 % d'entre eux chercheraient à utiliser des chatbots à l'avenir après une expérience positive. 1

Conclusion : les entreprises qui souhaitent déployer un chatbot avec succès et avoir un impact positif sur l'expérience client ont besoin d'une solution capable de comprendre le contexte et la signification des questions posées par les clients.


Citations :

  1. Forbes, "One Negative Chatbot Experience Drives Away 30% Of Customers", 1er février 2023.
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