Pourquoi les marques lancent des chatbots de base et intègrent des outils conversationnels plus percutants

Aujourd’hui, presque toutes les marques disposent d’un chatbot pour prendre en charge les interactions avec les clients. Mais ce n’est pas parce que les chatbots sont répandus qu’ils offrent la meilleure expérience client possible (CX). De nombreux chatbots scriptés sont maladroits, inutiles, difficiles à naviguer, ou tout cela à la fois.

Près des trois quarts des consommateurs déclarent que les chatbots ne sont pas capables de répondre à des questions complexes et fournissent souvent des réponses inexactes, tandis que la moitié déclarent se sentir souvent frustrés dans leurs interactions avec les chatbots.

Enquête Forrester sur les chatbots

Plutôt que de permettre plus de commodité et de connexion, les chatbots de base peuvent détériorer l’expérience des consommateurs. Même une seule interaction négative avec un chatbot peut s’avérer préjudiciable pour les marques :

30 % des consommateurs déclarent qu’une expérience négative avec un chatbot les rend plus susceptibles d’abandonner leur achat, d’acheter auprès d’une autre marque ou de parler à leur famille et à leurs amis de leur mauvaise expérience.

Enquête Forrester sur les chatbots

Pourquoi tant de chatbots ne répondent-ils pas aux attentes – et que peuvent faire les marques pour tirer le meilleur parti de ces technologies ? La réponse ne consiste pas à abandonner complètement les outils CX automatisés ; ça les remplace par des plus avancés IA outils.

En particulier, de plus en plus de marques exploitent les agents IA pour rafraîchir leur organisation de service client. Ces outils CX conversationnels utilisent LLM, PNLet NLU pour raisonner intelligemment les requêtes des clients et générer des réponses uniques et personnalisées. Alors que le CX entre dans l’ère de l’IA, les marques ont besoin de plus d’outils à caractère humain que de chatbots.

Qu’est-ce qui distingue les agents IA des prédécesseurs des chatbots ?

La première génération de chatbots reposait sur des scripts pré-écrits conçus pour traiter des requêtes directes de base. Lorsque la deuxième génération de chatbots est arrivée, ils ont incorporé des personnalisations mineures et effectué des actions limitées en accédant à divers systèmes d’entreprise. Cependant, ces modèles ultérieurs étaient encore trop confinés par des scripts prédéterminés sans réelle capacité de résolution de problèmes.

Aujourd’hui encore, les chatbots restent statiques. Ils nécessitent des mises à jour fréquentes pour éviter de fournir des informations obsolètes ou incorrectes. Et ils ont encore du mal à s’adapter aux besoins des clients et ne parviennent pas à proposer des interactions contextuellement complexes en dehors des scénarios préprogrammés. Le résultat est des expériences frustrantes ou inefficaces pour les consommateurs :

60 % des consommateurs préfèrent encore attendre dans une file d’attente un véritable agent plutôt que de recevoir une réponse instantanée d’un chatbot.

Utilisateur

L’évolution des agents IA s’affranchit des contraintes des réponses scriptées. Contrairement aux chatbots basés sur des scripts, les agents IA apprennent et raisonnent en permanence pour répondre aux interactions complexes des clients, sur la base d’une base de connaissances en constante évolution qui comprend des documents internes, des articles d’aide, des sites Web et bien plus encore.

Ces capacités permettent aux agents d’IA de générer des réponses dynamiques adaptées au contexte spécifique de chaque demande et aux préférences du client. Les interactions avec les agents d’IA peuvent être si personnalisées, fluides et naturelles que les consommateurs ont souvent l’impression de converser avec un humain. En fait, ces outils conversationnels sont si sophistiqués que les grandes marques comme Chipotle, Taco Bell, McDonald’s et Domino’s les avons déployés pour prendre les commandes au volant et par téléphone.

En marketing, les agents IA peuvent jouer un rôle précieux en exprimant la voix et la philosophie uniques d’une marque. En effet, ils sont capables d’imiter la façon dont les agents humains modifient leur style et leur ton de communication en fonction du contexte de la conversation. Par exemple, certains fast-foods attribuent des personnalités uniques aux outils conversationnels de l’IA, et les agents de l’IA peuvent ajuster leur ton et leur voix pour s’aligner sur les vacances, les promotions et autres occasions spéciales.

Les agents IA permettent aux entreprises de fidéliser leurs clients et de renforcer l’identité de leur marque grâce à des interactions client plus sophistiquées et plus significatives. Avec l’IA, chaque expérience de service client se transforme en une opportunité de développement de marque.

Quatre composants d’agents d’IA efficaces

La transition vers des agents IA nécessite plus que le simple remplacement des chatbots par des outils IA : elle nécessite que votre organisation développe une stratégie, une structure et des compétences solides pour les prendre en charge.

Dans cet esprit, les quatre composants suivants sont essentiels pour tirer parti des outils de conversation basés sur l’IA.

1. Contenu cohérent et complet

Vous avez peut-être entendu l’adage, Les déchets entrent, les déchets sortent. Les agents IA apprennent et s’adaptent à partir des informations dont ils disposent, ce qui signifie que vous devez maintenir une source de connaissances solide pour garantir que l’agent IA fournit des informations précises et pertinentes aux utilisateurs finaux.

Un contenu et des informations bien structurés et complets permettent aux agents d’IA de prendre en compte le contexte et de fournir des réponses pertinentes et personnalisées. Par exemple, un détaillant en ligne devrait fournir à son agent IA un accès à des descriptions détaillées de produits et à des détails promotionnels mis à jour pour répondre en temps réel aux questions sur les ventes ou les promotions en cours.

2. Infrastructure de données connectée

Les agents IA ont besoin d’un accès transparent aux systèmes commerciaux de votre organisation pour fournir des informations précises et à jour aux clients. Le plus souvent, cela est facilité par un API stratégie qui intègre diverses sources de données sans compromettre les informations personnellement identifiables (Informations personnelles

), permettant aux agents IA d’extraire des données en temps réel de différents segments de votre organisation.

Un agent IA peut accéder aux niveaux de stock à jour ou à l’historique des achats des clients pour fournir des informations et des mises à jour en temps réel aux clients. L’intégration efficace des API garantit que les agents IA ne sont pas seulement fonctionnels, mais constituent une puissante extension des capacités opérationnelles de votre entreprise.

3. Formation continue et coaching

Contrairement aux logiciels traditionnels, les agents IA nécessitent une formation et un perfectionnement continus, semblables à l’intégration et à la gestion d’un nouvel employé. L’apprentissage et le coaching continus sont essentiels pour que vos systèmes évoluent et s’adaptent aux nouveaux défis du service client, tandis que la mise à jour régulière des sources de connaissances de l’IA et l’ajustement de ses paramètres continueront d’améliorer les performances.

Les gestionnaires d’IA jouent ici un rôle crucial. Si vous arrêtiez de coacher un employé humain après les 90 premiers jours, celui-ci stagnerait. Il en va de même pour les agents IA, qui nécessitent que vous mesuriez continuellement les performances, que vous encadriez et amélioriez les résultats, et que vous recherchiez de nouvelles opportunités pour étendre et affiner les capacités de l’agent IA. Cette approche pratique garantit que l’agent IA continue de croître en sophistication, en prenant en charge un volume de conversations plus élevé, des cas d’utilisation plus sophistiqués et un plus grand nombre de canaux au fil du temps.

4. Changer les ensembles de compétences

Le rôle des gestionnaires de bots traditionnels a évolué parallèlement aux capacités des chatbots elles-mêmes. Désormais, ces praticiens ont la possibilité d’améliorer leurs compétences pour devenir des responsables de l’IA qui se concentrent moins sur les scripts et davantage sur le coaching en IA, ainsi que sur l’intégration stratégique et l’optimisation des systèmes d’entreprise.

Les responsables de l’IA sont chargés non seulement de superviser les agents d’IA, mais également de les gérer et de les coacher pour qu’ils s’alignent sur les objectifs commerciaux et génèrent un impact financier. Ce rôle est dynamique et nécessite une compréhension approfondie de la technologie, une expertise dans le paysage du service client et un sens des affaires.

Les agents IA sont un différenciateur de marque

L’IA représente un changement fondamental dans la façon dont vous interagissez avec vos clients – et elle doit être au cœur de votre stratégie de service client. Vous ne pouvez pas simplement superposer les capacités d’IA aux plates-formes existantes. Tout comme pour l’intégration et la gestion d’un membre de votre équipe, vous devez intégrer des agents IA et d’autres technologies natives de l’IA pour offrir une expérience transparente, personnalisée et cohérente.

Les consommateurs avertis en numérique attendent un service immédiat, précis et personnalisé lorsqu’ils interagissent avec les marques, ce qui fait du CX un différenciateur majeur de marque. En adoptant des agents d’IA pour alimenter votre CX, vous pouvez exploiter chaque interaction comme une opportunité de renforcer votre position sur le marché, de répondre aux besoins et attentes changeants des clients et d’établir des relations durables.

L’ère des chatbots touche à sa fin. Êtes-vous prêt pour la suite ?