Doper l’expérience client tout en réduisant le coût de la fonction marketing. C’est le défi que l’IA conversationnelle permet aux marques innovantes de relever au quotidien. Face à une conjoncture incertaine et à des clients toujours plus exigeants, l’IA conversationnelle s’impose comme un levier de compétitivité décisif du marketing conversationnel. Décryptage avec Greenbureau…
Qu’est-ce qu’une IA conversationnelle ?
Une technologie qui permet aux machines de comprendre le langage humain
Le marketing conversationnel signe sans doute l’arrivée effective de l’Intelligence Artificielle dans le quotidien opérationnel des entreprises. En effet, après avoir longtemps été assignée au rôle de technologie « de buzz » comme la réalité augmentée ou la robotisation androïde, l’Intelligence Artificielle semble enfin trouver une application concrète dans la fonction marketing.
L’expression « IA conversationnelle » désigne une technologie qui permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de répondre au langage humain de manière naturelle et cohérente. Elle fait appel à plusieurs branches de l’IA, notamment :
- Le traitement du langage naturel (NLP), une technique qui consiste à analyser et à comprendre le langage humain dans son contexte. Il permet de décomposer le langage en unités linguistiques comme des phrases, des mots voire des syllabes, afin d’extraire des informations et des relations significatives ;
- La compréhension du langage naturel (NLU), une sous-discipline du NLP qui se concentre sur la compréhension du sens des mots et des phrases dans leur contexte. Elle permet aux machines de saisir les intentions et les émotions des utilisateurs, ainsi que de reconnaître les entités et les relations qui en découlent ;
- La génération du langage naturel (NLG), une technique qui vise à transformer des données structurées en texte lisible et compréhensible par l’humain. Elle permet aux machines de produire des réponses appropriées, cohérentes et contextuelles aux questions et demandes des utilisateurs.
IA conversationnelle : quelles applications concrètes dans l’entreprise ?
Les principales applications de l’Intelligence Artificielle conversationnelle sont les chatbots, les assistants virtuels et les systèmes de reconnaissance vocale. Pour les entreprises, il s’agit d’un puissant levier pour doper l’expérience utilisateur (réactivité et pertinence de l’assistance), mais aussi d’optimiser le coût de la fonction marketing.
Voici des exemples concrets d’applications opérationnelles de l’IA conversationnelle pour les entreprises de toutes tailles, y compris les TPE et les PME :
- Service client : un chatbot qui répond aux questions fréquentes, traite les demandes de remboursement ou aide les clients à résoudre des problèmes techniques.
- Gestion des ventes et du marketing : un assistant virtuel qui recommande des produits ou services en fonction des préférences et de l’historique d’achat du client.
- Automatisation des processus internes : un chatbot qui aide les employés à réserver des salles de réunion, à soumettre des demandes de congés, etc.
- Recrutement et RH : un chatbot qui facilite la présélection des candidats en posant des questions sur leur expérience, leurs compétences et leur adéquation avec la culture de l’entreprise.
- Formation et apprentissage en ligne : un assistant virtuel qui guide les collaborateurs dans des modules de formation, répond à leurs questions et les aide à acquérir de nouvelles compétences.
- Gestion de projets et collaboration : un assistant virtuel qui facilite la communication entre les membres de l’équipe, leur rappelle les échéances et les aide à suivre l’avancement des tâches.
- Analyse et reporting : un assistant virtuel qui génère des rapports personnalisés pour les décideurs, en fournissant des informations clés sur les performances de l’entreprise et les tendances du marché.
- Veille concurrentielle et commerciale : un chatbot qui surveille les médias sociaux, les actualités et les sites web des concurrents pour recueillir des informations stratégiques et aider l’entreprise à prendre des décisions éclairées.
Vous vous reconnaissez dans ces exemples ? Greenbureau a développé ChayAll, une plateforme de messaging tout-en-un qui vous permet de créer votre chatbot en quelques clics.
Les solutions de Greenbureau vous permettent d’installer une ia conversationnelle sur de nombreuses messageries instantanées comme : WhatsApp Business API, Facebook Messenger, Google’s Business Messages, Instagram DM…
Vous avez la possibilité de créer votre propre parcours client sur l’ia conversationnelle. Les équipes de Greenbureau se tiennent à votre disposition pour vous épauler, vous conseiller et mettre en place l’agent conversationnel que vous souhaitez.
Pourquoi discuter avec ses clients via une IA conversationnelle ?
L’IA conversationnelle maximise le ROI Marketing des marques
A bien des égards, l’intégration de l’Intelligence Artificielle conversationnelle dans le front office permet d’agir sur les deux variables de la rentabilité :
- En dopant l’expérience client, l’Intelligence Artificielle conversationnelle favorise la fidélisation et améliore donc la Customer Lifetime Value. L’amélioration de l’expérience est également un facteur clé de conversion des leads et des prospects ;
- En automatisant les tâches répétitives du service client, l’IA conversationnelle permet aux entreprises d’optimiser les coûts et donc d’améliorer le ROI de la fonction marketing.
Dans une conjoncture incertaine, les marketeurs doivent explorer des solutions innovantes pour améliorer leur ROI et ainsi « faire plus avec moins ». L’Intelligence Artificielle conversationelle s’inscrit parfaitement dans cette optique.
Service client : les 10 avantages de l’IA conversationnelle
Le recours à l’IA conversationnelle pour échanger avec les clients et prospects débloque une dizaine d’avantages :
- Disponibilité 24/7 : l’IA conversationnelle équipe l’entreprise d’un service client de permanence, disponible 24/7… très utile pour les e-commerces et les entreprises qui ont des clients sur plusieurs fuseaux horaires.
- Réduction des temps d’attente : les chatbots IA répondent instantanément aux questions et demandes des clients, évitant ainsi la frustration de l’attente.
- Gestion de plusieurs conversations simultanément : les chatbots IA sont capables de gérer un grand nombre de conversations en même temps, permettant ainsi de répondre à davantage de requêtes sans compromettre la qualité du service.
- Réduction des coûts : l’automatisation des interactions avec les clients permet de diminuer les coûts liés au personnel du service client, tout en maintenant un niveau de service élevé.
- Uniformisation du service client : les chatbots fournissent des réponses conformes aux directives de l’entreprise et à son positionnement, garantissant une expérience client homogène.
- Collecte de données précieuses : les interactions entre les clients et les chatbots permettent de recueillir des informations sur les préférences, les besoins et les comportements des clients, facilitant ainsi la personnalisation et l’amélioration des offres de l’entreprise.
- Support multilingue : les chatbots peuvent être configurés pour communiquer dans plusieurs langues, permettant ainsi d’élargir la portée de l’entreprise et d’atteindre un public international.
- Personnalisation de l’interaction en fonction des préférences et de l’historique des interactions des clients.
- Les chatbots peuvent détecter les situations qui nécessitent l’intervention d’un agent humain et transférer la conversation en conséquence.
- Amélioration de la marque employeur. En déchargeant les agents des tâches redondantes, l’IA conversationnelle leur permet de se consacrer à des missions stimulantes. L’entreprise peut alors proposer des postes motivants et ainsi attirer et fidéliser les meilleurs talents.
Quels sont les différents types d’IA conversationnelle ?
Les professionnels du marketing connaissent essentiellement l’Intelligence Artificielle conversationnelle basée sur des règles et des scénarios préétablis, mais ce n’est pas le seul type. Synthèse :
| Type d’Intelligence Artificielle conversationnelle | Définition | Exemple d’application dans l’entreprise |
| Basée sur des règles | Solution qui suit des règles prédéfinies pour répondre aux requêtes des utilisateurs. | Gestion des questions fréquentes sur les produits et les services. |
| Basée sur l’apprentissage automatique | Solution qui apprend à partir des données et s’améliore au fil du temps. | Assistance aux ventes en recommandant des produits en fonction du profil client. |
| Basée sur le traitement du langage naturel (NLP) | Solution qui comprend et interprète le langage humain en utilisant des techniques de NLP. | Analyse des sentiments et de l’intention d’achat des clients sur les réseaux sociaux. |
| Hybride | Outils qui combinent des règles prédéfinies et l’apprentissage automatique. | Gestion des réclamations et escalade vers un agent humain. |
| Assistants virtuels | Outils avancés capables de gérer des tâches complexes et de fournir des réponses personnalisées. | Utilisation dans la gestion des réservations et des demandes de renseignements pour les voyages d’affaires. |
| Intelligence Artificielle conversationnelle vocale | Outils qui comprennent et répondent aux requêtes des utilisateurs en utilisant la voix. | Utilisation dans le support technique via un système de reconnaissance vocale. |
5 règles d’or pour intégrer l’IA conversationnelle dans votre service client
Vous souhaitez capitaliser sur les avancées de l’Intelligence Artificielle conversationnelle pour améliorer l’expérience client ? Voici 5 règles d’or à suivre pour briller :
Identifiez les cas d’utilisation les plus pertinents pour l’IA conversationnelle
Il est important d’analyser les demandes récurrentes des clients et les types de questions qu’ils posent le plus souvent. Ensuite, concevez l’expérience utilisateur de l’IA conversationnelle pour répondre à ces besoins. Par exemple, vous pouvez fournir une option pour suivre l’état d’une commande, obtenir une assistance pour un produit ou obtenir des réponses à des questions fréquentes.
Sensibilisez vos clients aux capacités de l’Intelligence Artificielle conversationnelle
Vous pouvez fournir une documentation claire sur les types de questions et de problèmes que l’IA conversationnelle peut résoudre. Vous pouvez également fournir des exemples de questions auxquelles l’IA conversationnelle peut répondre, ainsi que des instructions sur la façon d’utiliser l’outil.
Assurez une transition transparente entre l’IA conversationnelle et l’assistance en direct
Vous pouvez fournir une option pour que les clients puissent facilement passer d’une conversation automatisée à une conversation en direct avec un de vos agents.
Utilisez des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP)
Les algorithmes NLP peuvent aider à améliorer la précision des réponses fournies par l’IA conversationnelle, notamment en l’aidant à mieux appréhender le contexte de la conversation. Pour intégrer ces algorithmes, vous pouvez utiliser des outils et des bibliothèques de NLP, ou collaborer avec des experts en la matière si votre chatbot IA est important pour votre activité.
Testez régulièrement l’IA conversationnelle
Vous pouvez mettre en place un processus de test et de validation régulier pour détecter les erreurs et les problèmes éventuels, car il y en aura forcément. Vous pouvez effectuer des tests en interne ou utiliser des bêta testeurs pour générer des feedbacks sur l’expérience utilisateur.
