Les clients ont des questions sur vos produits et services, et ils les publient sur Instagram, Facebook Messenger, WhatsApp et tous les autres sites de médias sociaux existants. Où es-tu quand ils appellent ? Il peut être difficile pour la plupart des entreprises de garder un œil sur l'activité des médias sociaux XNUMX heures sur XNUMX. À cette fin, l'IA conversationnelle est utile. Un chatbot IA conversationnel ou assistant virtuel peut être très utile lorsqu'il y a trop de questions et pas assez d'humains pour y répondre. De plus, l'IA conversationnelle a le potentiel d'améliorer considérablement votre profil en ligne. Cela peut améliorer la productivité de votre équipe, vous permettant de servir plus de consommateurs en moins de temps. Continuez à lire et vous en saurez plus sur les cours, les entreprises et les exemples d'IA conversationnelle.
Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?
L'IA conversationnelle est un sous-ensemble de l'IA qui permet aux utilisateurs d'avoir des conversations naturelles avec leurs appareils, comme ils le feraient avec de vraies personnes.
De plus, les chatbots avancés, ou chatbots IA, sont la manifestation la plus courante de l'IA conversationnelle. La technologie peut également être utilisée pour améliorer les assistants vocaux et les intermédiaires numériques existants. Bien qu'encore à leurs balbutiements, les technologies d'IA conversationnelle se développent rapidement et sont largement utilisées.
Contrairement aux chatbots traditionnels, qui sont limités dans leur capacité à répondre aux demandes de renseignements, à résoudre les problèmes et à s'engager dans de petites conversations, les chatbots d'IA conversationnels peuvent faire toutes ces choses et plus encore. Les interactions conversationnelles de l'IA sont conçues par certaines grandes entreprises pour être accessibles et effectuées sur différents supports, y compris l'audio, la vidéo et le texte, tandis que les chatbots statiques sont souvent hébergés sur un site Web d'entreprise et limités aux conversations textuelles.
Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?
Deux mécanismes principaux sont à l'œuvre dans l'IA conversationnelle. Le premier d'entre eux est l'apprentissage artificiel. En termes simples, l'apprentissage automatique fait référence à un logiciel capable «d'apprendre» et de s'améliorer avec une utilisation fréquente. Il apprend de ses propres interactions et stocke les données qu'il recueille. De plus, il stocke ces données et les applique progressivement pour s'améliorer au fil du temps.
Le résultat final est un système qui s'améliore au fil du temps, devenant plus utile un an après sa mise en œuvre sur votre site Web.
L'autre est connu sous le nom de NLP ou traitement du langage naturel. C'est le mécanisme par lequel l'IA acquiert une maîtrise de la langue anglaise. La génération du langage naturel est la prochaine étape une fois qu'il a été entraîné à reconnaître les mots et les phrases. Il communique avec vos clients de cette façon.
Cependant, si un consommateur vous envoyait un message direct sur les réseaux sociaux pour lui demander quand il pouvait s'attendre à recevoir sa commande, le chatbot conversationnel IA saurait exactement quoi dire en réponse. Il le fera parce qu'il a appris quelles phrases fonctionnent le mieux pour répondre aux questions liées à l'expédition à partir de ses interactions précédentes avec les utilisateurs.
Le concept peut sembler laborieux, mais les chatbots d'IA conversationnels fournissent en fait un service relativement simple pour les clients.
Composants de l'IA conversationnelle
Il existe quatre composants de base de l'IA conversationnelle. Voici ce que vous devez savoir à leur sujet.
#1. Reconnaissance vocale automatique (Asr)
La reconnaissance automatique de la parole est l'un des aspects de l'intelligence artificielle utilisés dans les communications vocales. Le système est capable de reconnaître les entrées vocales humaines grâce à l'application de l'ASR, qui lui permet également de filtrer le bruit de fond, d'appliquer la parole au texte pour déduire la requête et de simuler une réponse de type humain. Le dialogue dirigé et les conversations en langage naturel sont les deux formes que peuvent prendre les logiciels de reconnaissance automatique de la parole (ASR).
Cependant, le dialogue dirigé est une forme plus simple de reconnaissance automatique de la parole (ASR) qui peut répondre à des questions oui/non. Les conversations en langage naturel sont des formes plus complexes et étendues de reconnaissance automatique de la parole (ASR) qui reproduisent des discussions réelles entre humains.
#2. Traitement du langage naturel (TAL)
Avec la PNL, les informations brutes peuvent être transformées en un format lisible par machine, puis traitées pour générer le résultat souhaité. Ces technologies de traitement du langage naturel contribuent à l'apprentissage automatique pour améliorer les algorithmes d'IA conversationnelle.
De plus, le traitement du langage naturel est crucial pour l'IA conversationnelle car il permet au système de comprendre les entrées humaines et de générer des réponses pertinentes. Il y a quatre étapes principales impliquées dans la compréhension du langage audible :
- Apprentissage par renforcement : en donnant à un système un renforcement positif ou négatif, on peut lui apprendre à prendre des décisions par lui-même. Le programme a un objectif, et il utilise un certain nombre de techniques pour atteindre cet objectif. De plus, l'impact de chaque choix sur la réalisation des objectifs rapporte des points. Dans le traitement du langage naturel, cela est utilisé pour que le système puisse accepter les critiques et se développer à partir de ses interactions avec les autres.
- Analyse d'entrée : l'objectif de l'analyse d'intention est de comprendre la motivation de l'utilisateur derrière la saisie de données. Si l'entrée est textuelle, l'IA conversationnelle utilisera NLU pour donner un sens aux mots et déterminer leur signification. La reconnaissance automatique de la parole (ASR) et la compréhension du langage naturel (NLU) vont travailler ensemble pour déchiffrer l'entrée vocale.
- Génération d'entrées : l'IA conversationnelle repose sur un flux constant de nouvelles données, qui sont générées par le processus de « génération d'entrées ». L'entrée d'un utilisateur sur un site Web ou une application peut être saisie ou prononcée à haute voix.
- Gestion du dialogue : le rythme d'une conversation, ainsi que les décisions telles que le moment où s'arrêter pour obtenir des éclaircissements, sont gérés par le dialogue. Natural Language Generation construit cette fonctionnalité (NLG). Cependant, certaines grandes entreprises utilisent la gestion des dialogues par l'IA conversationnelle pour garder un œil sur les discussions et déterminer quelles données ont été reçues et quelles données sont encore nécessaires. Ainsi, le système peut poursuivre la discussion en posant des questions de suivi ou en fournissant des informations supplémentaires.
#3. Apprentissage automatique (ML)
L'apprentissage automatique (ML) est un sous-domaine de l'IA qui utilise divers modèles et algorithmes statistiques pour apprendre des données et prédire les résultats futurs. Converser avec un ordinateur est rendu possible grâce à l'apprentissage automatique. Il permet au système d'améliorer sa compréhension du langage humain et des réponses en fonction des données qu'il collecte au fil du temps. De nombreuses variétés différentes d'apprentissage automatique (ML) sont utilisées dans l'IA conversationnelle, notamment l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones.
#4. Exploration de données
L'exploration de données est le processus de recherche de modèles significatifs dans de grands ensembles de données. Les développeurs et les entreprises peuvent améliorer les performances de l'IA conversationnelle en utilisant l'exploration de données pour découvrir des modèles et des informations utiles dans les données conversationnelles. L'exploration de données et l'apprentissage automatique partagent de nombreuses similitudes, mais l'exploration de données est utilisée pour découvrir des caractéristiques jusque-là inconnues, tandis que l'apprentissage automatique se préoccupe davantage de faire des prédictions basées sur des informations historiques.
Quels sont les types d'IA conversationnelle que les entreprises pourraient utiliser ?
Voici quelques types d'IA de conversation que les entreprises pourraient utiliser pour des tâches faciles.
# 1. Chatbots
Au départ, les chatbots étaient considérés comme populaires en raison de leur potentiel à automatiser le service client. Néanmoins, la tendance actuelle avec les chatbots a pris une tournure tout à fait inattendue, et beaucoup plus agréable. À moins que votre entreprise ne figure parmi les plus grandes au monde, vous n'obtiendrez probablement pas un retour intéressant sur votre investissement en IA en automatisant les fonctions de service client de votre centre de contact.
Il y aura une grande variété de lieux où les chatbots pourront être trouvés à l'avenir, y compris les sites Web, Facebook Messenger, iMessage, l'affichage publicitaire, etc. Il ne prend pas seulement en charge les requêtes qu'ils répondent dans ces cas ; ils aident également les clients à se concentrer sur les choses qu'ils voudront acheter.
Cependant, ce n'est pas la seule solution au nombre écrasant d'options disponibles pour les clients aujourd'hui, mais c'est une solution prometteuse car elle encourage les consommateurs à s'engager dans une discussion approfondie avec un guide compétent. Les professionnels du domaine ont commencé à qualifier ce nouveau sous-ensemble de « marketing conversationnel » ou de « commerce conversationnel » (selon le contexte), bien que cela ne soit possible que grâce aux avancées récentes de l'IA conversationnelle.
#2. Systèmes interactifs de reconnaissance vocale
Chef-d'œuvre de l'IA conversationnelle, ce sont les premiers systèmes utilisés par les entreprises pour automatiser leurs processus de service client et réduire les coûts du centre de contact. Même si beaucoup de gens n'aimaient pas utiliser des systèmes comme celui-ci une fois que la technologie de reconnaissance vocale a commencé à apparaître sur le marché dans les années 1990, les entreprises ne pouvaient pas se permettre de les utiliser à cause de l'argent qu'elles économisaient.
Ils sont maintenant utilisés conjointement avec d'autres formes d'automatisation du service client, soit exclusivement, soit en combinaison. Par exemple, T-Mobile a récemment annoncé qu'il éliminerait ces systèmes au profit d'une approche plus humaine du service client ; cependant, ils prévoient également de mettre en œuvre à terme de nouveaux chatbots conversationnels de type IA et de trouver évidemment d'autres efficacités dans leur offre de service client et leur expérience client globale.
#3. Assistants vocaux
Bien que les assistants vocaux soient similaires aux chatbots, ils diffèrent en ce que les utilisateurs doivent parler à haute voix pour échanger des informations. En conséquence, l'industrie s'est déplacée pour s'adapter à un plus large éventail d'utilisations au-delà des simples transactions. Parmi les exemples d'utilisations populaires cités par les utilisateurs, citons les appels téléphoniques, la lecture de musique, le réglage d'alarmes ou de rappels, l'obtention d'informations sur la météo du jour ou le contrôle d'appareils domestiques intelligents. Les compétences créées par les développeurs travaillant pour des marques et d'autres organisations permettent aux clients de poser des questions sur la marque, de participer à des expériences d'intégration de marque et d'accéder à des conseils supplémentaires sur la marque, des recommandations, etc.
Cependant, il est important de se rappeler que même si le déploiement d'assistants vocaux peut être bénéfique pour les marques, le faire à lui seul ne générera pas d'engagement complet. Peu d'entreprises ont encore utilisé les avantages de l'IA conversationnelle par rapport à la parole, mais elle offre aux consommateurs un point d'entrée convaincant pour commencer leurs recherches de produits, poser des questions de considération et définir dans leur esprit les éléments des produits particuliers qu'ils envisagent. Pour ces raisons et bien d'autres, une stratégie de marque basée sur l'IA conversationnelle devrait inclure la voix comme élément clé.
#4. Assistants mobiles
De la même manière que les assistants vocaux domestiques comme Amazon Alexa, Google Home et Apple HomePod peuvent être utiles aux entreprises, les assistants mobiles comme Siri, Google Now et d'autres peuvent également le faire, bien que dans la plupart des cas, les consommateurs utilisent des assistants mobiles pour effectuer les fonctions dont ils ont besoin doivent être faites rapidement mais quand ils ont les mains pleines. Cela équivaudrait à utiliser une fonction de synthèse vocale en conduisant, en envoyant des messages courts, en consultant la météo ou en obtenant des résultats de moteur de recherche.
De plus, les marques peuvent exploiter cela comme un autre point d'entrée, et plusieurs expérimentent déjà des méthodes telles que la commande vocale mobile. Pourtant, pour la plupart, une approche d'IA conversationnelle uniquement vocale impose à nouveau une restriction injustifiée sur la mesure dans laquelle les clients s'engageraient et reviendraient dans une entreprise. Les clients sont moins susceptibles d'interagir avec une marque s'ils sont tenus de le faire dans des lieux publics ou lorsqu'ils ont besoin de confidentialité dans leurs communications.
Quelle est la différence entre les chatbots et l'IA conversationnelle ?
Les systèmes d'IA conversationnelle ont un large éventail d'applications potentielles en raison de leur flexibilité dans les niveaux de formation, des assistants personnels au service client en passant par l'automatisation des processus métier internes.
Vous connaissez peut-être déjà la forme la plus simple d'IA conversationnelle : le bot de questions fréquemment posées (FAQ). Connus sous le nom de chatbots, ces ordinateurs simples vous demandent de saisir un terme spécifique afin de recevoir une réponse satisfaisante. Ces chatbots sont si simples qu'ils ne peuvent pas être qualifiés d'IA conversationnelle car ils n'utilisent pas le traitement du langage naturel, la gestion des dialogues ou l'apprentissage automatique pour s'améliorer au fil du temps.
En ce qui concerne les applications d'IA conversationnelle, les assistants personnels virtuels sont la prochaine étape logique en termes de maturité. Google Home, Siri d'Apple et Alexa d'Amazon ne sont que quelques exemples d'IA conversationnelle. Ils sont linéaires, ne transmettent pas d'informations d'une conversation à une autre et conviennent à des fins générales. Ces assistants utilisent ASR et NLP mais ne fournissent que des contrôles conversationnels de base.
La prochaine étape est l'assistant virtuel "client", qui est un système d'IA conversationnelle spécifique à une tâche. Vous avez probablement interagi avec un assistant client virtuel, qui devient de plus en plus populaire en tant que méthode de service client évolutive. L'expérience utilisateur est améliorée puisque ces programmes se souviennent de leurs paramètres et les utilisent dans les interactions ultérieures.
De plus, les assistants virtuels des employés sont aussi intelligents que leurs homologues en contact avec les clients. Ces programmes sont connus sous le nom de Robotic Process Automation en raison de leur capacité à automatiser des tâches spécifiques. Ils sont mis en œuvre pour faciliter les processus métier. Les technologies d'IA conversationnelle les plus avancées sont couramment utilisées dans les assistants clients virtuels et les assistants employés virtuels, et elles sont généralement étroitement intégrées aux systèmes de back-office des entreprises pour offrir une expérience contextuelle et personnalisée aux clients et aux employés.
Entreprises d'IA conversationnelle
La connexion avec les clients nécessite un haut niveau d'interaction humaine et d'hospitalité. Presque personne ne préférerait qu'une machine les rappelle qu'une personne réelle. De plus, les clients n'aiment pas attendre une personne pendant de longues périodes. De plus, un volume élevé d'appels peut submerger votre personnel.
De nombreuses entreprises peuvent bénéficier de l'utilisation de l'IA conversationnelle pour améliorer le service client, ce qui réduira ce problème et augmentera la productivité. Il permet aux utilisateurs d'interagir avec les chatbots de la même manière qu'ils le feraient avec un humain. La technologie de l'intelligence artificielle peut répondre aux questions d'une manière qui semble presque humaine. Voici quelques-unes des meilleures et meilleures entreprises d'IA conversationnelle à surveiller.
#1. Flux de dialogue
Dialogflow est une société de recherche Web qui crée des produits pour interagir avec les ordinateurs. Il se présente comme une "IA conversationnelle réaliste avec des agents virtuels à la pointe de la technologie", qui peut être utilisée pour l'intelligence vocale automatique dans le support client ou les chatbots dans les engagements entreprise-consommateur. Cette interface utilisateur est utilisable dans de nombreux contextes, tels que les applications IVR ou navigateur.
De plus, les puissants tableaux de bord et analyses de performances fournis par Dialogflow permettent d'accéder à un marché de consommation mondial et de localiser l'interface dans plus de 30 langues et variantes. Des entreprises comme Malaysia Airlines et Domino's Pizza ont rencontré le succès avec Dialogflow, il est donc clair qu'il s'agit d'une interface à surveiller.
#2. dansFeedo
Si vous dirigez une entreprise avec un grand nombre de travailleurs à distance, vous pourriez être intéressé par cette nouvelle startup d'IA conversationnelle. inFeedo, qui se présente comme la principale plate-forme d'expérience des employés en Asie, vise à développer l'IA conversationnelle pour augmenter la productivité des travailleurs à distance et réduire le "burnout".
Amber, le chatbot d'inFeedo, est alimenté par le moteur de traitement du langage naturel (NLP) de l'entreprise et aide les travailleurs à se connecter grâce à un historique d'interactions partagées. En plus de fournir des commentaires compatissants, ce programme peut approfondir les difficultés potentielles des employés en comprenant l'intention de la conversation. Il n'est pas surprenant que ce programme aide plus de 500 travailleurs dans plus de 60 pays, étant donné qu'il peut comprendre plus de 100 langues.
#3. AmazonLex
Amazon Lex est un service AWS qui utilise l'intelligence artificielle pour avoir des conversations naturelles. En outre, il s'agit d'un outil d'apprentissage en profondeur robuste qui permet aux développeurs d'accéder aux mêmes fonctionnalités que l'omniprésent Amazon Alexa. Cette solution intègre des modèles de langage naturel sophistiqués dans le développement d'interfaces utilisateur conversationnelles pour une large gamme de logiciels.
De plus, Amazon Lex peut non seulement effectuer des activités automatiques de base grâce à sa compréhension de l'objectif et du contexte, mais il peut également se connecter à d'autres services AWS pour se renseigner sur les données et suivre les performances. Les développeurs désireux de tester ce chatbot complexe ont 12 mois d'accès au niveau gratuit d'AWS.
#4. Jaune.ai
La mission de Yellow.ai est de développer un chatbot d'entreprise révolutionnaire qui peut répondre aux besoins de plus d'un millier d'entreprises à travers le monde. Le but de Yellow.ai n'est pas de faire un "bot stupide", mais plutôt un chatbot dynamique. Le chatbot de l'entreprise est fonctionnel dans plus de 150 langues et 70 pays différents.
De plus, la technologie de Yellow.ai est construite autour d'un moteur NLP propriétaire qui peut interpréter le contexte d'une question et y répondre « naturellement ». Ce moteur peut fournir ces robots conversationnels multilingues aux clients et aux organisations en aussi peu que 10 jours, sans avoir besoin d'un développeur ou d'un data scientist. Il n'est pas surprenant que Yellow.ai ait fait la différence, étant donné qu'ils ont contribué à générer plus de 100 millions de dollars de valeur pour leurs clients.
#5. Proto
Proto crée des chatbots pour les gouvernements et les entreprises dans les régions émergentes, prenant en charge plus d'une centaine de langues avec des ressources limitées, notamment le tagalog, le kinyarwanda et le twi. Les chatbots créés par Proto sont uniques en leur genre dans leur capacité à parler simultanément dans plusieurs langues, y compris des langues hybrides comme le taglish.
Les chatbots construits avec le moteur NLP propriétaire de Proto sont largement déployés dans le secteur des services gouvernementaux pour rendre plus facilement accessibles au public des services auparavant inaccessibles tels que la protection des consommateurs et l'enregistrement des entreprises. Cependant, il fournit également des chatbots spécifiques au secteur privé à l'usage des pharmacies en ligne, des banques privées, des fournisseurs de services publics et autres.
#6. Microsoft Azure
Lorsqu'il s'agit de faire progresser la technologie, Microsoft n'est pas le genre d'entreprise à se retenir d'utiliser l'IA. Pour faciliter le développement des bots conversationnels, Microsoft Azure propose un service appelé Power Virtual Agents. De plus, les utilisateurs de Microsoft Azure n'ont pas besoin de savoir coder pour créer ces chatbots IA. Microsoft Azure possède également ces autres fonctionnalités :
- Utiliser une variété de médias et de canaux
- Gestion centralisée pour une mise à l'échelle en toute sécurité
- Le développement rapide des robots avec la capacité d'apprendre et de s'adapter
Microsoft Azure n'est pas seulement sécurisé, il dispose également d'une pléthore de fonctions utiles. Il a été dit que Microsoft dépense plus d'un milliard de dollars par an en cybersécurité et emploie 1 3,500 spécialistes dans le domaine. Les clients qui souhaitent tester gratuitement cette technologie pendant un an peuvent le faire en échangeant des crédits Microsoft.
CExemples d'IA onversationnelle
Les chatbots et les assistants virtuels tels qu'Alexa, Siri, Google Assistant, Cortana, etc. sont des exemples d'IA conversationnelle. Ces aides sont capables d'interpréter le contexte et le langage de l'utilisateur pour fournir des réponses appropriées.
Les assistants conversationnels comprennent le langage naturel et l'intention humaine pour proposer des solutions personnalisées pour gérer les problèmes difficiles des clients, contrairement aux chatbots traditionnels qui ne peuvent fournir que des réponses prédéfinies aux questions présentées de manière spécifique. Voici quelques exemples d'IA conversationnelle :
#1. Configurer des réunions : Smartaction
La planification intelligente des rendez-vous aide les entreprises à économiser du temps et de l'argent. Le résultat est des temps d'attente plus courts pour les clients. De plus, une expérience client positive (CX) peut être améliorée en offrant une rencontre fluide et sans tracas.
Des rendez-vous peuvent être programmés, des e-mails de confirmation peuvent être envoyés et des instructions peuvent être données ; le tout avec l'aide de l'IA conversationnelle. Ils collectent également en continu les données des entretiens avec les clients afin d'optimiser et d'affiner ces rencontres.
Toute entreprise désireuse d'utiliser les technologies d'automatisation de l'IA devrait rechercher des applications connues pour leur conception intuitive et leur flux de conversation naturel. Les rappels de rendez-vous adaptés à l'horaire de l'individu sont un autre outil indispensable pour réduire les rendez-vous manqués.
Cependant, SmartAction propose une prise de rendez-vous automatique avec IA conversationnelle, qui reconnaît que la prise de rendez-vous n'est pas un simple échange mais plutôt un aller-retour dans lequel les deux parties doivent trouver un compromis sur le jour et l'heure.
De plus, grâce à l'utilisation de données importantes sur les horaires de travail, l'IA conversationnelle de l'entreprise offre une expérience de langage véritablement naturelle. Les assistants virtuels fournis par SmartAction sont très bons pour traiter toute requête ou interaction de planification que vous pouvez imaginer.
Aujourd'hui, la plupart des clients préfèrent planifier des rendez-vous en ligne ou par téléphone, et l'intégration de chatbots ou de la technologie Voice AI dans le service téléphonique de votre entreprise peut rationaliser ce processus et augmenter la satisfaction des clients. Grâce à la polyvalence de l'IA conversationnelle, les bots peuvent être utilisés par des clients dans une grande variété d'entreprises, notamment des restaurants, des salons de beauté, des cliniques médicales, des ateliers de réparation automobile, etc.
#2. Faire des suggestions de produits et de services : Automat.ai
L'unanimité existera parmi les entreprises quant à l'importance des commentaires des clients dans l'élaboration de la façon dont ces entreprises fonctionnent. Pourquoi ne pas utiliser l'IA pour faire des recommandations de produits et de services si elle peut offrir des suggestions simples et personnalisées ?
Automat.ai est l'un des exemples fantastiques d'une IA conversationnelle capable de faire précisément cela. Automat est un système d'intelligence artificielle doté d'excellentes capacités d'écoute qui "comprend chaque client". Il dispose d'un moteur de recommandation de produits intégré qui fournit des suggestions personnalisées et maintient l'engagement des clients tout au long de leur parcours d'achat.
Il est programmé pour faire des recommandations de produits en temps opportun et expliquer pourquoi ces produits sont idéaux pour l'utilisateur, rassurant le client que ses besoins sont satisfaits. La suite de personnalisation du commerce électronique d'Automat aide les entreprises à fidéliser leurs clients, à augmenter leurs ventes et à inspirer confiance aux consommateurs dans leurs achats en ligne.
De plus, l'automate le fait en vérifiant le catalogue de produits d'une entreprise toutes les dix minutes. Le logiciel apprend l'origine du client lorsqu'il visite une boutique en ligne et commence à construire un profil basé sur ces informations.
Automat mène des entretiens avec les clients pendant qu'ils sont dans le magasin. La technologie apprend les intérêts et les préférences du client à partir de ses réponses, puis formule des recommandations basées sur ces facteurs chaque fois que le client revient sur le site.
#3. Trouvez des solutions pour vos clients : Cognigy
L'intelligence artificielle qui peut avoir une conversation est idéale pour une utilisation dans le secteur des services. Vos clients apprécieront d'avoir un accès rapide et XNUMX heures sur XNUMX aux réponses à leurs problèmes, et cela permettra à votre entreprise de fournir un service XNUMX heures sur XNUMX.
Les robots IA conversationnels aident les entreprises à économiser de l'argent sur le service client et à mieux utiliser le temps des employés humains. LiveEngage, Bold360, MobileMonkey et Cognigy sont parmi les programmes les plus populaires disponibles.
De plus, l'industrie du transport aérien en est une qui réussit. Pendant la crise de l'aviation COVID-19, Lufthansa a fait appel aux services d'IA conversationnelle de Cognigy pour mieux aider ses clients.
Les clients pouvaient utiliser le bot pour tout effectuer, de la vérification du statut de leur vol au report de celui-ci s'ils l'avaient manqué. Lorsqu'un bot détecte qu'une conversation est devenue trop complexe, il transfère l'appel à un opérateur humain.
#4. Améliorer les interactions avec les clients : Boost.ai
Obtenir l'intérêt des clients est crucial pour chaque entreprise. Les chatbots d'IA conversationnelle permettent aux entreprises d'interagir avec des prospects en temps réel et de contacter les clients risquant de partir pour un rival. Les entreprises peuvent également utiliser des audiences spécifiques et des offres personnalisées pour fidéliser leurs clients.
Les chatbots peuvent réagir plus rapidement que les gens, et leur capacité à collecter et à mémoriser des informations signifie qu'ils ont une meilleure compréhension de ce qui motive les clients. Les consommateurs aiment que leurs questions ou préoccupations soient traitées immédiatement par une personne vivante.
En fait, 90 % des clients pensent qu'il est essentiel que les entreprises répondent à leurs demandes de vente ou de marketing dans les 10 minutes. Ces bots permettent aux clients de contacter une entreprise 24h/7 et XNUMXj/XNUMX et de recevoir une réponse ou une solution rapidement.
Boost.ai est une plate-forme de compréhension sémantique automatisée (ASU) qui permet aux entreprises de personnaliser des assistants virtuels puissants et spécifiques à l'industrie pour leurs clients. De plus, son générateur de dialogue ne nécessite aucun codage et peut être mis à l'échelle indéfiniment.
Cours d'IA conversationnelle
Les applications conversationnelles connaissent non seulement une renaissance en raison du nombre croissant de nos vies qui se déplacent en ligne, mais elles sont également considérées comme l'un des tremplins sur la voie de la transformation numérique. Par conséquent, si vous envisagez de vous aventurer dans le domaine de l'IA conversationnelle, la période de quarantaine pourrait être le moment idéal pour vous de le faire. Dans notre sélection de cours et de tutoriels sur l'IA conversationnelle, vous devriez pouvoir trouver quelque chose qui correspond à vos besoins, que vous soyez un concepteur conversationnel expérimenté ou un débutant. Voici quelques-uns des meilleurs cours d'IA conversationnelle :
#1. Conversation Design Institute (accès à tous les cours)
Notre premier choix est le Conversation Design Institute, qui propose divers cours de conception de conversation pour vous aider à apprendre à créer un chatbot conversationnel naturel et des scripts d'assistant vocal. Avec All-Course Access, vous aurez un accès illimité à tout le contenu des cours CDI.
Ce cours de chatbot fournit une bibliothèque d'outils pour construire vos propres chatbots ou assistants vocaux. Il peut également être utilisé pour créer des compagnons IA et d'autres personnages fictifs. D'un autre côté, c'est un choix fantastique si vous souhaitez développer un large éventail d'expertises dans le domaine de l'IA conversationnelle. Les individus peuvent utiliser ces informations pour mieux affiner leurs options de cheminement de carrière dans le domaine. Aussi, lisez QU'EST-CE QU'UN ASSISTANT VIRTUEL : Signification Services et Salaire.
Vous pouvez regarder plus de 130 conférences vidéo et accéder à tous les cours de certification CDI avec l'accès à tous les cours. Ces séminaires sont régulièrement mis à jour avec du tout nouveau contenu. Vous aurez accès à une multitude de ressources, y compris des cours en direct exclusifs au CDI dispensés par des professionnels de l'industrie, des quiz, des modèles téléchargeables, l'inscription à des événements subventionnés, le réseau des anciens du CDI et bien plus encore.
Les principales caractéristiques de ce cours comprennent :
- Divers cours disponibles
- Accès complet aux ressources pédagogiques du CDI
- Un référentiel de ressources à utiliser dans la création d'interfaces conversationnelles
- 130+ conférences vidéo
- Conseils pratiques
La meilleure façon d'en savoir plus sur la programmation de chatbot est d'accéder au cours complet de Conversation Design Institute.
#2. Construire un bot intelligent (Microsoft)
Avec ce cours, vous pourrez facilement commencer à construire des robots sophistiqués capables de prendre la parole, de la transformer en intentions et de réagir avec des réponses basées sur le chat textuel ainsi que sur la voix.
Qu'est-ce qu'il ya dedans:
- Développer des robots de base ;
- Mise à niveau des bots avec des fonctionnalités de conversation avancées et la langue
- Compréhension du service ;
- Incorporer le chat de personnalité ;
- Ajout de Text-to-Speech et Speech-to-Text ;
- Intégration de bots avec des applications en ligne.
#3. Créez et déployez AI Messenger à l'aide d'IBM Watson
Le projet guidé "Construire et déployer AI Messenger à l'aide d'IBM Watson" prend environ une heure et demie et vous aidera à créer un chatbot entièrement fonctionnel qui peut interagir avec les clients et gagner des réservations. C'est une autre merveilleuse alternative pour les débutants car il n'a pas besoin de connaissances en codage pour commencer.
Dès que le chatbot est terminé, il peut être publié sur Messenger à l'aide des développeurs Facebook. Il est capable de communiquer avec les clients, de répondre à leurs demandes et de prendre des réservations.
L'interface de chatbot d'IBM Watson avec Messenger devient disponible une fois que les participants ont créé un compte IBM Cloud.
Les faits saillants du cours comprennent les éléments suivants :
- Absolument aucune compétence en programmation n'est nécessaire
- Créez un chatbot entièrement fonctionnel.
- Déployer Chabot sur Messenger
- Compte IBM Cloud.
Quels sont les avantages de l'IA conversationnelle ?
Voici quelques-uns des principaux avantages de l'IA conversationnelle.
#1. Gain de temps
Chacun de vos clients aurait une interaction parfaite avec votre équipe de support client. Cependant, la vérité est que certains consommateurs auront des questions plus faciles que d'autres lorsqu'ils viendront vous demander de l'aide. L'utilisation d'un chatbot ou d'un assistant virtuel peut vous aider à répondre aux demandes de chacun sans trop utiliser vos ressources.
Vous et vos employés pouvez vous concentrer sur les cas les plus difficiles tandis que les chatbots IA gèrent les plus simples. Cela raccourcit également le délai aux deux extrémités.
De plus, l'IA conversationnelle, contrairement à vous et à votre équipe, peut traiter de nombreuses réclamations simultanément. Le système de support client qui en résulte est beaucoup plus efficace.
#2. Réduction des coûts de service client
Malheureusement, de nombreuses entreprises considèrent le service client comme une simple dépense. Former et payer des agents pour qu'ils travaillent XNUMX heures sur XNUMX afin de répondre aux tickets dans des files d'attente apparemment interminables coûte cher. En fait, l'IA conversationnelle peut aider à réduire le coût de l'assistance aux clients. Il existe un certain nombre d'options pour le faire. Les tâches les plus banales et répétitives dans les organisations de support peuvent être automatisées à l'aide de l'IA. L'équipe d'assistance peut se lasser de gérer les tickets demandant des changements de mot de passe ou d'acheter des mises à jour de progression auprès des clients.
#3. Ventes en dehors des heures d'ouverture
L'un des avantages de l'IA conversationnelle est qu'elle peut aider les clients dans leurs décisions d'achat. La disponibilité des ventes 24 heures sur 7, XNUMX jours sur XNUMX est un avantage majeur d'avoir une boutique en ligne. Seuls les consommateurs ayant des questions sur l'expédition, les ventes ou les produits, lorsqu'aucun agent n'est disponible, peuvent empêcher cela.
Ceci est facilement résolu par un chatbot ou un assistant numérique. Il est toujours ouvert, il peut donc aider quiconque attend de répondre à une question avant de passer à la caisse. Cela signifie que les achats se produisent plus rapidement et que les clients sont moins susceptibles de perdre tout intérêt à effectuer un achat.
Quelle IA de chat est la plus avancée ?
Netomi est actuellement l'IA de chat la plus avancée. Ce logiciel permet aux entreprises de résoudre rapidement et facilement les tickets d'assistance client par e-mail, chat, message et voix. Son puissant moteur de compréhension du langage naturel (NLU) lui confère la plus grande précision de tous les chatbots de support client. Il offre une expérience de service client IA globale et peut résoudre plus de 70 % des problèmes des clients sans aucune intervention humaine. Netomi est compatible avec le meilleur logiciel de bureau d'agents de l'industrie dès la sortie de la boîte, ce qui en fait une évidence pour toute entreprise à mettre en œuvre. WestJet, Brex, Zinus, Singtel, Circles Life, WB Games et HP ne sont que quelques-unes des nombreuses entreprises avec lesquelles l'entreprise collabore.
Conclusion
L'IA conversationnelle est un instrument essentiel pour l'expansion des entreprises. En raison de sa grande adaptabilité, le nombre de domaines dans lesquels il peut être utilisé est susceptible de continuer à augmenter. Parce qu'il s'agit d'un outil utile aux entreprises comme aux particuliers, il faut anticiper que son utilisation se généralisera dans les années à venir.
FAQ sur l'IA conversationnelle
Quels sont les 4 types de chatbots ?
- Chatbots d'apprentissage automatique
- Le modèle hybride
- Chatbots basés sur la reconnaissance de mots-clés
- Chatbots basés sur des menus / boutons
Siri est-il considéré comme un chatbot ?
Les technologies de communication basées sur l'IA, telles que les chatbots et les assistants virtuels, relèvent du concept général d'« IA conversationnelle ». Alors oui Siri peut être considéré comme un chatbot.
Quelle langue est la meilleure pour les chatbots ?
Python. Il est largement utilisé pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et les interfaces conversationnelles. Il présente une syntaxe simple que même les programmeurs novices peuvent saisir rapidement.
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