Support client automatisé

La formation de l'IA commence par l'intégration d'une grande base de données, qui peut être :

Questions fréquemment posées (FAQ) - Introduction de questions et réponses pré-préparées

Documentation et manuels - Utilisation de manuels d'entreprise, documentation technique et autres ressources.

Données historiques - Recueil de questions et réponses réelles des clients à partir de chats, e-mails, réseaux sociaux et systèmes CRM.

C'est une étape critique car la qualité des données détermine l'efficacité avec laquelle l'IA répondra aux requêtes des clients.

Notre IA analyse les demandes entrantes provenant de divers canaux tels que les chats, les e-mails, les médias sociaux. Le système reconnaît non seulement les mots-clés, mais aussi le contexte et les intentions de l'utilisateur grâce au traitement du langage naturel (NLP).

De plus, l'IA utilise l'analyse du sentiment pour comprendre si le client est satisfait, déçu ou en colère et adapter le ton de la réponse.

En utilisant le Traitement du Langage Naturel (NLP) et l'Apprentissage Automatique (ML), l'IA génère des réponses au son naturel qui sont précises, pertinentes et faciles à comprendre.

Si la demande d'un client est plus complexe ou s'il demande explicitement à parler à un humain, le système transfère automatiquement la conversation à un agent en direct. Cela se produit lorsque :

→ L'IA ne peut pas trouver une réponse pertinente dans la base de connaissances

→ Le problème implique des scénarios complexes ou sensibles spécifiques au client

→ Le client demande clairement à parler à une personne réelle

L'IA fournit des réponses instantanées 24h/24 et 7j/7, quel que soit le volume de demandes entrantes.

Il gère les demandes sans délais, élimine les temps d'attente et réduit considérablement le temps de réponse — tout cela conduit à une satisfaction client accrue.

L'IA s'auto-éduque constamment en analysant les conversations précédentes et les retours d'expérience des clients. Cette éducation peut être :

Actif : Les opérateurs humains ajoutent de nouvelles questions et réponses.

Passif : L'IA analyse les conversations réussies et infructueuses et améliore ses modèles automatiquement.

Apprentissage par renforcement : Si un client évalue une réponse comme utile ou non utile, le système ajuste ses recommandations en fonction de ces évaluations.

Si l'utilisateur ne trouve pas de réponse exacte dans la FAQ, il peut ajouter la requête à la base de données pour être formée par un employé.

L'IA peut fournir une communication transparente sur plusieurs canaux, y compris les chatbots, les réseaux sociaux, les e-mails. De plus, elle se souvient des interactions précédentes avec les clients, ce qui signifie que si la conversation commence dans Facebook Messenger et se poursuit ensuite par e-mail, le client n'aura pas à répéter ses informations.

Cela garantit cohérence et commodité dans la communication, quel que soit le canal utilisé par le client.

Exemple: Le client demande à l'assistant vocal les heures d'ouverture du magasin, et l'IA fournit immédiatement la réponse correcte