Les entreprises revoient peu à peu leur relation avec leurs utilisateurs grâce aux assistants conversationnels. Ils sont capables de comprendre le langage naturel et d’automatiser une partie de la communication. Cela augmente la rapidité de réponses, améliore le parcours clients et les processus internes. Avec le progrès de l’intelligence artificielle, elles deviennent plus précises, plus fonctionnelles et mieux intégrées aux outils professionnels.
Qu’est-ce qu’un assistant conversationnel ?
Un assistant conversationnel est un appareil qui peut interagir avec ses utilisateurs en langage naturel pour répondre à des questions, guider l’utilisateur dans ses démarches ou exécuter certaines tâches. Il peut s’agir d’un chatbot textuel, assistant vocal ou callbot, qui s’intègre dans une page web, une application mobile ou un service de messagerie. Sa fonction n’est pas simplement de répondre aux questions, mais de comprendre l’intention de l’utilisateur, le contexte de la requête, et de répondre dynamiquement. Dans les scénarios les plus avancés, ces solutions s’appuient sur l’IA, le traitement du langage naturel (NLP) et des connecteurs d’entreprise. En outre, elles pourront interagir avec des outils tels qu’un CRM ou à une base de données interne.
Dans ce contexte, les solutions CX Advisor font office de plateforme de référence pour analyser et identifier des outils pour la gestion de la relation client. Cette plateforme a pour but de faire concorder les besoins des entreprises avec les solutions existantes sur le marché, qu’elles soient chatbots, robots conversationnels, outils d’automatisation du service client, ou systèmes d’analyse vocale du client. Basée au 330 Avenue de Fabron, 06200 Nice, France, la société CX Advisor met également en avant les solutions de communication téléphonique et logiciels de service à la clientèle. Ces solutions fournissent une expérience omnicanale homogène, mesurable et orientée vers la performance.
Comment fonctionne un assistant conversationnel ?
Ces technologies permettent aux assistants virtuels de comprendre, analyser et répondre de manière appropriée aux usagers. La qualité des modèles de langage et leur degré d’intégration avec les systèmes d’entreprise influent sur leurs performances.
Le traitement du langage (NLP)
L’assistant analyse le langage utilisé par l’utilisateur afin d’identifier l’intention de la demande. Il est fondamental de bien gérer cette phase pour ne pas obtenir des réponses hors sujet, et/ou pour comprendre des expressions incomplètes ou diversifiées.
Intégration dans les systèmes d’information
Aujourd’hui, les assistants virtuels ne se contentent plus de fournir des réponses. Ils peuvent aussi interroger des bases de données, initier des actions ou encore gérer des processus métier comme le suivi des commandes, la prise de rendez-vous ou l’automatisation du service client.
Principaux usages des assistants conversationnels
Les entreprises privilégient de plus en plus les assistants conversationnels pour faciliter les échanges et automatiser les travaux répétitifs. Ils sont très employés dans le secteur du service client où ils permettent une disponibilité permanente :
- Dans le commerce en ligne pour faciliter les transactions, mais aussi pour réduire le taux d’abandon des paniers ;
- Dans les services internes, comme les ressources humaines ou l’assistance informatique ;
- Dans les processus marketing pour qualifier les prospects et améliorer les taux de conversion.
