Pourquoi le support en libre-service est aussi bon que le contenu

À ce stade, il ne fait aucun doute qu'investir dans une sorte de outil de libre-service a son retour sur investissement positif. 

Ces dernières années, pratiquement toutes les entreprises ont investi dans des chatbots ou des assistants virtuels, mis à disposition centres d'aide et sections FAQ, ou utilisé d'autres types d'outils assistés dans le but d'aider les clients à rechercher et à trouver par eux-mêmes des réponses à leurs demandes. 

Le but? Réduire le nombre d'interactions de faible valeur que leur équipe d'assistance doit gérer. 

Au début, certains hésitaient à sauter dans le train de l'automatisation et IA conversationnelle. Cependant, ils ont maintenant compris qu'il est presque impossible de rivaliser et de prospérer sur des marchés surpeuplés sans un avantage concurrentiel.

Les avancées des technologies d'IA conversationnelle ont permis d'automatiser d'énormes quantités de demandes d'assistance, mais certaines marques peinent encore à trouver sa vraie valeur.

Pourquoi les entreprises ont-elles du mal avec l'automatisation ?

Lors de la mise en œuvre d'un outil en libre-service, la plupart des entreprises s'attendent à des résultats à court et à moyen terme. Lorsque cela ne se produit tout simplement pas, ils ont tendance à le blâmer pour différentes raisons, le le principal étant la technologie. 

Nous avons entendu des milliers de fois que Chatbots ne sont pas assez intelligents, qu'ils sont encore à la traîne et qu'ils sont incapables de comprendre le langage humain comme le ferait un humain.

Mais est-ce vraiment le cas ? Ou est-ce que nous attendons quelque chose de plus ?

Seules les bonnes solutions d'IA comprennent vraiment les demandes des clients

Bien sûr, dans certains cas, les assistants virtuels dépendent fortement des données de formation. S'ils n'ont jamais vu une demande spécifique auparavant, dans certains cas, ils ne sont même pas en mesure d'identifier l'intention de cette demande. 

Certaines entreprises ont commencé à s'attaquer à ce problème en choisissant des chatbots qui s'appuient sur logique sémantique. Cela signifie que même s'ils n'ont jamais vu de demande auparavant, ils sont toujours capables d'identifier le sens des mots et de trouver la réponse la plus proche. 

L'IA ne peut pas vraiment produire de contenu

À ce stade, même si un chatbot est capable de répondre comme un humain, il ne possède pas vraiment d'intelligence humaine. Qu'est-ce que cela implique ? Cela signifie que les chatbots répondent avec un script prédéfini ou génèrent des réponses à partir de scripts, mais ils ne peuvent pas vraiment produire de réponses motivées par eux-mêmes à moins d'avoir des informations à partir desquelles se nourrir. 

Bien sûr, ils peuvent faire correspondre une demande ou une requête d'utilisateur avec un contenu existant et formuler une réponse, mais ils ne peuvent pas créer de nouveau contenu par eux-mêmes. 

Alors, comment cela affecte-t-il vraiment les tarifs du libre-service ? Creusons un peu plus.

Certaines technologies dépendent trop des données de formation

De nombreuses plates-formes d'IA conversationnelle ont du mal à fournir une valeur réelle à moins qu'il n'y ait des équipes dédiées qui forment les modèles avec des données pertinentes. 

Cela signifie qu'une IA doit voir quelques exemples et apprendre à réagir lorsqu'elle les rencontre. Cela se fait au moyen de former le chatbot.

À cette fin, nous devons extraire et conserver des données afin de les transmettre à l'IA. Par conséquent, la formation aux solutions peut être extrêmement chronophage. Cependant, de nombreuses solutions d'IA conversationnelle actuelles sont basées uniquement sur l'apprentissage automatique et nécessitent donc ces formations afin d'améliorer les résultats. 

Choisir une technologie comme IA Neuro-Symbolique qui ne nécessite pas de formation peut faciliter la vie des responsables de projet et de l'expérience client, et fournir de bons résultats avec moins de maintenance requise de la part de vos équipes.

Lisez aussi : Ebook - Construire des chatbots sans formation avec l'IA neuro-symbolique

Pourquoi de nombreux chatbots et solutions d'IA conversationnelle ne parviennent-ils pas à apporter des réponses ?

Si vous utilisez un chatbot qui comprend vraiment l'intention et que vous rencontrez toujours de faibles performances de chatbot en ce qui concerne les taux de réponse, il est probable que vous manquiez de contenu précieux qui intéresse vos utilisateurs. 

Supposons qu'un utilisateur demande : « Votre magasin de la 5e avenue est-il ouvert le samedi ? ». 

Un chatbot peut être capable de formuler une réponse de différentes manières, mais il ne pourra jamais dire oui ou non à moins que ces informations ne soient stockées dans un système auquel il a accès. 

La réponse doit être stockée soit dans la propre base de données du chatbot, soit sur le site Web du client, soit dans tout autre système tiers connecté au chatbot. Sinon, il n'y aura pas de réponse satisfaisante pour le client. 

Les équipes du service client et de l'expérience doivent prendre le temps d'analyser les lacunes de contenu, de voir quelles questions des utilisateurs n'ont pas obtenu de réponses appropriées et de créer du contenu afin que le chatbot puisse au moins répondre aux plus fréquentes. 

Plus votre contenu est complet et détaillé, moins vos clients risquent d'être maladroits "Je suis désolé mais je n'ai pas trouvé de réponse à votre question".

Essayez notre chatbot et notre FAQ GRATUITEMENT pendant 14 jours et voyez par vous-même comment Inbenta offre la meilleure technologie et la meilleure plate-forme pour fournir une assistance en libre-service à vos clients.

Découvrez nos articles similaires