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Vous reprenez le rythme après la pause estivale et lorsque vous vous retournez sur les derniers mois, vous ne voyez que du prompt ; la Révolution GPT, les chatbots, les voice bots avec des répercussions immédiates ou à venir sur votre centre de relation client.
On n’a parlé que de ça, vous avez vu et entendu beaucoup de choses … Que reste-t-il ? C’est à tête reposée qu’on vous propose de soulever un peu le capot et de comprendre comment fonctionnent les arbres de pensée pour la relation client où comment diviser la question pour mieux y répondre !
Pierre-Eric, avant de nous éclairer sur le comment, peux-tu nous expliquer brièvement pourquoi l‘Intelligence artificielle, et en particulier les chatbots sont-ils de plus en plus plébiscités dans la relation client ?
Partons du besoin initial, pour commencer.
Les services clients sont en général submergés de demandes, souvent itératives, dûes à la grande variété de canaux ouverts à l’engagement client (de la voix au digital en passant par les canaux de messaging de plus en plus nombreux).
Traiter toutes ces interactions coûte cher et mobilise des ressources alors que bien souvent, la réponse se trouve déjà quelque part sur le site web ou l’espace client.
Les entreprises s’attachent alors à rendre le client le plus autonome possible en lui offrant la possibilité d’accéder par lui-même aux informations dont il a besoin, sur le canal de son choix, sans l’aide d’un conseiller.
En ce sens, les chats bots se sont vite avérés être de bonnes solutions pour répondre à cette problématique et, selon l’étude CX Trends 2023 de Zendesk, grâce aux récents progrès des IA, 72% des dirigeants d’entreprise prévoient d’utiliser davantage l’Intelligence artificielle dans la relation et l’expérience client cette année.
En effet, avec l’avènement de l’IA générative, les chatbots pour la relation client répondent beaucoup mieux et peuvent être implémentés rapidement, à moindre coût.
Cerise sur le gâteau, les clients les plébiscitent : près de 75% s’attendent à de grandes évolutions pour un meilleur service (Zendesk CX Trends 2023)
Mais tout n’est pas si simple !
Les modèles de LLM utilisés par l’IA générative peuvent se tromper, (ils ont des hallucinations dit-on) et il ne suffit de brancher GPT à votre base de connaissance pour s’improviser conseiller virtuel dans une grande entreprise, une administration ou chez un e-commerçant très actif.
C’est le moment d’ouvrir le capot si je comprends bien ! Comment fonctionne un bon chatbot pour la relation client ? Comment l’IA analyse et interprète la question ?
1. Un bon chatbot pour la relation client sait reconnaître les motifs de contact et différencier :
2. Il est basé sur un large dataset métier comme data d’entraînement
Oui, un bon chatbot pour la relation client est un chatbot entraîné sur un très large dataset métier. J’entends par là que si vous comptez sur l’IA générative et votre base de connaissance pour répondre à vos clients, vous risquez d’avoir un taux de compréhension insatisfaisant.
Le référentiel unique d’intentions et de solutions pour la relation client que nous avons bâti au long cours permet au chatbot d’être plus performant et surtout, de maîtriser et contrôler la réponse apportée.
3. Il sait qualifier la demande avec précision ,
En effet, parce que ce chatbot est entraîné pour la relation client et qu’il a une vision claire sur les typologies d’intentions et de solutions associées, il est capable de qualifier la demande de l’utilisateur avec précision. Il peut donc demander des informations complémentaires à ce dernier, de façon à enlever tout ambigüité de la demande.
4. Il possède une base de donnée de contenu de réponses riche pour alimenter les réponses génératives
Outre les données de relation client ingérées dans notre référentiel de relation client, le chatbot pour la relation client doit pouvoir se référer à une large base de données propre à l’entreprise (site web, contrats, conditions générales, FAQ, espace client etc.)
Il doit être en capacité de comprendre les données mises à sa portée et de faire le tri entre les données qui peuvent être utiles aux attentes de l’utilisateur des données désuètes ou inappropriées.
5. Il n’hallucine pas lors des réponses et dit qu’il ne sait pas lorsqu’il ne sait pas
Bien entendu, les hallucinations sont maîtrisées et les réponses contrôlées. Un bon bot de relation client doit être paramétré finement sur une base de données de qualité pour obtenir de bons résultats.
6. Le coût de la requête est maîtrisé grâce au paramétrage du prompt
C’est un point qui est peu souvent abordé mais essentiel ! En effet, si vous voulez maîtriser les coûts d’exploitation du chatbot, mieux vaut avoir, en amont :
C’est une question d’expertise et chez DialOnce, nous savons accompagner nos clients pour paramétrer et optimiser au mieux leurs chatbots de relation client.
7. Le prompt est adapté à la demande ou au style de l’entreprise
Un dernier point ; il faut considérer la capacité du chatbot à s’adapter au ton qu’on lui demande d’avoir. Il peut répondre comme s’il était un conseiller averti du service client, par exemple, selon la charte de votre entreprise (tutoiement, vouvoiement, langage soutenu ou plutôt familier), mais il peut également s’adapter à la langue de l’utilisateur du bot et traduire les réponses instantanément.
Merci pour ces bons conseils Pierre-Eric !
DialOnce est à votre disposition pour vous présenter ses solutions et vous faire découvrir votre futur terrain de jeu !
