Bien que l'IA conversationnelle ait le potentiel de fournir des informations exploitables, les résultats ne sont valables qu'en fonction des données que vous fournissez. Exploiter la valeur des conversations des clients pour en extraire des informations exploitables nécessite une approche systématique entre les personnes, la technologie et la culture de l'entreprise. C'est pourquoi l'application efficace des suggestions de balises de conversation est une condition préalable essentielle à l'extraction d'informations exploitables. En attribuant des balises pertinentes aux conversations des clients, telles que les catégories de produits, les nouvelles demandes de service et d'autres sujets, les entreprises peuvent déverrouiller un trésor d'informations précieuses.

‍Lesconnaissances de l'IA conversationnelle nesont valables qu'en fonction des données de marquage sous-jacentes.

Imaginons un scénario dans lequel une entreprise souhaite analyser les commentaires de ses clients afin d'identifier les points à améliorer dans le cadre du parcours client. Elle a recueilli un grand nombre de conversations de clients sur plusieurs canaux, avec des agents humains et des chatbots. Sans données pertinentes sur les balises de conversation, il est difficile d'analyser efficacement les conversations des clients. Par exemple, un client peut avoir exprimé sa frustration à l'égard des marchandises, même si le problème réel était les dommages causés lors de la livraison. En l'absence d'une étiquette de catégorie spécifique aux "dommages causés par la livraison", l'entreprise risque de ne pas donner la priorité aux aspects de l'activité qui permettraient de résoudre le problème d'expédition.

En l'absence de pratiques de marquage précises, les entreprises sont plus susceptibles d'avoir du mal à identifier les questions ou les tendances les plus fréquemment abordées par leurs clients. Il est donc difficile de repérer les problèmes récurrents, les schémas ou les besoins émergents du marché. En conséquence, les organisations peuvent manquer des opportunités d'innovation ou simplement ne pas aborder les questions critiques en temps voulu, mettant ainsi en péril leur avantage concurrentiel.

L'impact de mauvaises pratiques de marquage peut être dévastateur. Un marquage inexact ou incohérent peut donner lieu à des informations biaisées ou trompeuses, sapant ainsi l'ensemble du processus d'analyse des données. Si l'on considère que les organisations gèrent en moyenne 35 balises, les erreurs humaines liées au balisage sont fréquentes. Par exemple, si un agent humain n'est pas au courant de l'ajout récent de la balise "dommages de livraison", cela peut fausser l'analyse et conduire à des conclusions erronées et à une prise de décision malavisée.

Pour éviter ces écueils et garantir une analyse précise, les organisations doivent donner la priorité à la mise en œuvre de cadres robustes de marquage des conversations. Les outils et technologies alimentés par l'IA conversationnelle peuvent rationaliser le processus de marquage, en réduisant les erreurs humaines et en augmentant l'efficacité. En appliquant des politiques efficaces de marquage des conversations, les entreprises peuvent débloquer des informations précieuses, améliorer l'expérience des clients et prendre de meilleures décisions basées sur les données.

La capacité de suggestion d'étiquettes de l'IA conversationnelle est mise en œuvre dans la Glassix Conversational AI Suite.

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