Qu'est-ce qu'un agent conversationnel ? En quoi diffère-t-il d'un chatbot ?

Les agents conversationnels ont brouillé les frontières entre parler à une vraie personne ou à un bot sur les canaux numériques. Les agents conversationnels modernes peuvent parfaitement imiter le dialogue humain et assister les clients comme le ferait une personne de support.

De nombreuses entreprises mettent des assistants virtuels intelligents sur leurs canaux numériques pour engager leur audience à grande échelle. Ces assistants sont des agents conversationnels équipés de technologies telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique.

Normalement, ces entreprises informent les clients qu'ils parlent à un agent virtuel. Elles offrent également une option pour se connecter avec des professionnels du support en direct en cas de problèmes urgents ou critiques.

Les agents conversationnels ont soutenu et renforcé les entreprises de multiples façons. Cet article couvrira ces aspects et approfondira son concept.

Les tâches que ces bots effectuent sont adaptées aux industries dans lesquelles ils se trouvent. Principalement, ils sont utilisés par les équipes de service client pour recevoir et acheminer les demandes de service. D'autres départements utilisent des agents conversationnels pour recueillir des informations, vérifier des symptômes et même effectuer des transactions en ligne.

Ces outils sont équipés de traitement du langage naturel (NLP), de reconnaissance vocale, d'apprentissage automatique (ML), d'apprentissage profond, et de diverses autres technologies qui aident à imiter le schéma de dialogue humain.

Types d'agents conversationnels

Les organisations utilisent plusieurs types d'agents conversationnels en fonction de leur cas d'utilisation. Alors que certains utilisent des agents programmés de base, d'autres s'appuient sur l'intelligence artificielle conversationnelle (IA) pour une meilleure expérience client.

Chatbot basé sur des règles

Les chatbots basés sur des règles répondent à des problèmes ou objectifs spécifiques. Régis par un ensemble de règles prédéfinies, ils mappent les conversations comme un organigramme. Ces bots sont également relativement plus faciles à développer. Ces chatbots peuvent être pertinents lorsque les utilisateurs sont censés poser un ensemble limité de questions. Cependant, ils deviennent imprévisibles lorsqu'ils sont confrontés à des situations en dehors de leur ensemble de règles. Ils deviennent également difficiles à gérer lorsque plusieurs règles régissent la réponse du bot.

Ces chatbots peuvent être pertinents lorsque les utilisateurs sont censés poser un ensemble limité de questions. Mais, lorsque plusieurs règles régissent la réponse du bot, cela peut devenir difficile à gérer.

Chatbots IA

Les chatbots IA, soutenus par l'apprentissage automatique et le NLP, génèrent de manière autonome des réponses après avoir analysé l'intention et l'objectif de l'entrée faite par un client. Ils excellent dans le traitement des requêtes complexes ou dans différentes langues. Étant donné que ces chatbots sont formés dans plusieurs langues, ils permettent à l'organisation de répondre aux requêtes dans une langue que leurs clients préfèrent.

Les équipes internes les utilisent généralement pour effectuer des tâches rapidement pour une productivité accrue.

Bots vocaux

Les bots vocaux effectuent des tâches basées sur des commandes vocales. Ils convertissent les instructions vocales en texte lisible par machine, leur permettant de comprendre le contexte et de fournir une sortie comme programmé. Cette interaction est relativement naturelle, nécessitant un minimum d'effort de la part de l'utilisateur.

Ces bots peuvent effectuer des tâches polyvalentes allant de la recherche sur Internet à des commandes simples comme allumer une lumière intelligente. Alexa d'Amazon est un bon exemple de ces bots.

Chat hybride

Les chatbots hybrides combinent les capacités des chatbots basés sur des règles et des chatbots IA. Ils sont bien équipés pour comprendre le contexte à partir de l'entrée de l'utilisateur mais peuvent également générer des réponses basées sur des règles prédéfinies.

En pratique, il y a une fine ligne entre les chatbots hybrides et les chatbots IA. Les chatbots IA sont les mieux adaptés pour répondre aux questions ouvertes des clients. Les chatbots hybrides répondent à ces questions et, en même temps, peuvent être ajustés pour répondre aux besoins de votre entreprise.

Assistants vocaux interactifs (IVA)

Les IVA automatisent les systèmes téléphoniques et permettent aux appelants d'interagir avec des téléphones informatisés en utilisant des entrées vocales et de clavier. Ils sont courants dans les secteurs bancaire, logistique et de voyage.

Un IVA comprend l'entrée de l'appelant et effectue des tâches ou fournit des informations en conséquence. Ils peuvent également acheminer l'appel vers des départements spécifiques pour des demandes complexes ou si un appelant le demande.

Lorsque les temps deviennent chargés, les IVA améliorent la productivité des employés en gérant les appels où les appelants ont besoin d'informations générales comme le statut de commande. Cela permet aux employés de se concentrer sur les appels plus critiques.

Comment fonctionne un agent conversationnel ?

Un agent conversationnel suit une série d'étapes pour produire le résultat souhaité.

• Reçoit l'entrée de l'utilisateur : Lorsqu'un utilisateur interagit avec un agent conversationnel, il accepte l'entrée. L'entrée peut être du texte, de la voix, un geste, une image ou des graphiques.

• Convertit l'entrée en format lisible par machine : L'agent conversationnel utilise un reconnaisseur automatique de la parole (ASR) pour reconnaître la parole et l'entrée textuelle et les convertir en une forme lisible par machine.

• Comprend le contexte : L'agent conversationnel utilise ensuite le traitement du langage naturel pour comprendre les désirs de l'utilisateur. Il analyse le contexte et détermine l'intention de l'invite.

• Génère une réponse : En fonction de l'invite, l'agent répond à l'utilisateur. Si l'invite est claire, précise et détaillée, l'utilisateur obtient généralement une réponse qui s'aligne avec le contexte de l'invite.

• Collecte des retours : Après avoir délivré la réponse, l'agent conversationnel encourage l'utilisateur à donner des retours pour améliorer les interactions futures.

Agent conversationnel vs chatbot

Tous les chatbots sont des agents conversationnels, mais l'inverse n'est pas vrai. Un chatbot est un type spécifique d'agent conversationnel.

Les agents conversationnels sont excellents pour imiter les interactions humaines. Ils utilisent le traitement du langage naturel et diverses autres technologies pour comprendre le contexte d'une requête de recherche d'un utilisateur.

Les agents conversationnels sont placés du côté du support client pour aider les agents en direct à répondre aux questions générales des clients. Cela aide à réduire le temps d'attente et allège la responsabilité des agents de répondre à des questions répétitives. Avec le temps, les agents conversationnels IA apprennent à mieux répondre aux requêtes des clients.

Les professionnels utilisent les chatbots pour recueillir des informations, obtenir des réponses, effectuer des tâches, etc. Ils peuvent être basés sur des règles, répondant à des entrées textuelles ou de bouton spécifiques, et ne possèdent pas nécessairement des capacités de NLP ou d'apprentissage automatique.

Ils peuvent être des bots de base qui fournissent des réponses définies pour des questions spécifiques. Lorsqu'ils ne sont pas équipés d'IA, ces bots sont axés sur la navigation, suivant un flux de dialogue particulier. La modification du flux de dialogue dans de tels chatbots nécessite une reconfiguration.

Cas d'utilisation des agents conversationnels

Les agents conversationnels peuvent être utilisés différemment selon l'industrie.

Les entreprises préfèrent les ajouter à leur front de support client car cela aide à réduire les dépenses.

Les agents conversationnels correctement déployés réduisent les allers-retours avec les clients à travers les canaux, améliorant l'efficacité et la satisfaction client. Certaines entreprises utilisent ces agents pour générer des prospects entrants. Cigniti, une entreprise de logiciels, a observé un taux de conversion proche de 40% pour son agent conversationnel.

Les professionnels considèrent principalement les agents conversationnels comme leurs assistants. Ils posent des questions ouvertes et font des demandes en langage naturel pour effectuer une tâche.

Voici quelques cas d'utilisation des agents conversationnels :

Collecte de données

Les agents conversationnels aident les entreprises à prendre de meilleures décisions en collectant et en analysant des données. Les agents peuvent analyser les appels des clients pour produire des données sur les sentiments des clients. Cela ouvre des goulots d'étranglement dans les processus, permettant aux entreprises de les résoudre.

Les entreprises peuvent intégrer des agents conversationnels dans des logiciels de gestion de la relation client (CRM) et évaluer les prospects en conséquence.

Vente au détail et e-commerce

Les agents conversationnels offrent des données clients en analysant leurs interactions avec les marques. Les marques peuvent utiliser ces données pour vendre ou vendre croisée au bon moment et fournir des recommandations de produits.

Ces agents engagent également les clients à travers plusieurs canaux, offrant une expérience client remarquable. Cela libère les agents en direct de passer d'un canal à l'autre pour aider les clients, leur donnant plus de temps pour prioriser les conversations critiques.

Santé

Les agents conversationnels aident à gamifier les diagnostics en ligne pour les patients. Les utilisateurs peuvent répondre à quelques questions spécifiques pour obtenir des recommandations personnalisées pour les produits de santé. Les institutions médicales peuvent utiliser ces agents pour recueillir les symptômes des patients et planifier des rendez-vous avec le médecin approprié.

Ces agents fournissent un espace sûr pour que les patients expriment leur maladie et pour que les médecins écrivent des notes, des ordonnances et des traitements tout en maintenant la sécurité des informations.

Ces agents peuvent également aider les assistants médicaux et les patients à comprendre des sujets médicaux compliqués, ce qui facilite l'offre et la réception de meilleurs soins.

Appareils Internet des objets (IoT)

Les appareils Internet des objets permettent aux agents conversationnels de contrôler divers appareils intelligents comme les lumières, les haut-parleurs et les thermostats à la maison et au bureau. Ces appareils intègrent également des assistants vocaux comme Siri d'Apple et Alexa d'Amazon.

Certains appareils IoT utilisent des agents conversationnels pour surveiller les données et envoyer des alertes ou des notifications lorsqu'un seuil spécifique est franchi.

Autres

Les cas d'utilisation des agents conversationnels n'ont pas de limite supérieure. À mesure que la technologie évolue, plus d'applications verront le jour.

• Banque et finance : L'IA conversationnelle aide à transmettre des détails transactionnels et des soldes de compte, et à soulever des demandes. Les agents améliorent l'expérience client en fournissant les détails plus rapidement.

• Voyage : Les agents conversationnels fournissent des détails sur les itinéraires de voyage et les billets tout en aidant le client à vérifier le statut actuel de leur vol, train ou bus. L'agent peut également aider les clients à réserver une chambre d'hôtel. Certaines marques de voyage les utilisent pour recueillir les retours des clients.
• Immobilier : Les agents conversationnels génèrent des prospects en offrant des détails et des informations sur la localité, le loyer, les offres et plus encore. Ils gèrent les conversations initiales avec les clients et les qualifient avant de les transmettre à un gestionnaire de relations immobilières. Ces agents peuvent gérer plusieurs conversations à la fois, permettant aux entreprises de ne jamais manquer une opportunité de vente.

Conversations qui convertissent

Les agents conversationnels engagent efficacement les audiences en fournissant des informations, des suggestions et du support à grande échelle. Ces interactions influencent l'intérêt de l'audience pour une marque et les encouragent à prendre les actions souhaitées. Notamment, les agents conversationnels sont meilleurs pour convertir de nouveaux visiteurs et augmenter les taux de satisfaction des clients actuels.

Dans l'ensemble, les agents conversationnels aident les entreprises à convertir et à fidéliser des clients payants à grande échelle avec un investissement en ressources comparativement moindre.

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