L'IA conversationnelleest apparue comme un facteur de changement pour stimuler la productivité des agents humains. En particulier, la rédaction de réponses aux questions récurrentes des clients peut être une tâche chronophage et inefficace pour les agents humains. Une approche manuelle entraîne souvent des inexactitudes, des réponses mal formulées et un contenu qui ne correspond pas à la voix de la marque. Au fil du temps, la qualité globale de l'expérience client s'en trouve dégradée. Parmi les points douloureux auxquels les responsables de l'expérience client sont continuellement confrontés, les points suivants sont particulièrement difficiles à résoudre :

1. Formulation imprécise ou incorrecte
   Les agents humains peuvent avoir du mal à fournir des réponses précises et bien formulées (y compris la relecture des fautes de frappe). Une mauvaise grammaire, des fautes d'orthographe et un contenu incohérent dans les réponses des agents compromettent la qualité globale de l'expérience client.
   
   
2. Un message de marque incohérent
   Chaque agent peut avoir son propre style d'écriture et son propre ton, ce qui rend difficile le maintien d'une voix de marque cohérente tout au long du parcours client. L'incohérence peut avoir un impact sur la perception de la marque par le client, ce qui risque d'éroder sa confiance et sa réputation.
   
   
3. Des durées de formation prolongées pour les nouveaux agents
   L'intégration des nouveaux agents et leur mise au courant de toute une série de questions posées par les clients peuvent prendre beaucoup de temps et nuire à l'efficacité opérationnelle. Les périodes de formation prolongées risquent de retarder la capacité d'un nouvel agent à répondre efficacement aux demandes des clients.

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L'IA conversationnelle : l'adéquation parfaite avec les réponses suggérées

En intégrant l'IA conversationnelle, les entreprises peuvent rationaliser la génération de contenu pour les réponses suggérées afin de gagner du temps, d'améliorer la précision, de maintenir un message de marque cohérent tout en réduisant le temps d'intégration des nouveaux agents. Un moteur d'IA conversationnelle est une excellente base pour un système expert qui peut aider les agents à générer des réponses suggérées en temps réel.

Comme nous l'avons annoncé en début de semaine, la suite Glassix Conversational AI intègre le moteur GPT-4 pour fournir un modèle d'IA personnalisé, adapté aux exigences et au domaine spécifiques de toute entreprise. 

Modèle d'IA personnalisé adapté aux besoins de l'entreprise

La suite Glassix Conversational AI fournit le module Suggested Replies (Réponses suggérées) que toute entreprise peut lancer sans effort. Ce modèle d'IA personnalisé affine les réponses standard générées par le moteur GPT-4 d'OpenAI pour s'aligner sur les exigences spécifiques de chaque entreprise en fonction de l'historique des conversations. Cela se passe en coulisses, à la volée, ce qui garantit que les réponses suggérées sont très pertinentes et alignées sur les besoins uniques et la terminologie propre à l'industrie de toute nouvelle entreprise.

Normaliser l'étiquette de la conversation

Les réponses suggérées alimentées par l'IA conversationnelle fournissent aux agents humains des amorces de conversation standardisées et des clôtures polies. Cette cohérence garantit que chaque interaction avec le client commence et se termine sur une note professionnelle, quel que soit le style d'écriture ou le niveau d'expérience de l'agent. L'étiquette de conversation standardisée aide à renforcer la voix de la marque et à maintenir un ton professionnel tout au long du parcours client.

Des révisions continues pour une meilleure performance

Pour s'assurer que les réponses suggérées restent exactes et à jour, il est essentiel de mettre en œuvre des révisions continues. Au fur et à mesure que les demandes des clients évoluent, de nouvelles réponses sont ajoutées de manière dynamique au modèle d'IA personnalisée. Il est essentiel de réviser et d'affiner les réponses suggérées en fonction des conversations réelles et des commentaires des agents (par exemple, en votant à la hausse ou à la baisse).

Des réponses personnalisées pour une expérience unique de 1 à 1

En intégrant l'historique des conversations, les entreprises peuvent personnaliser les réponses proposées à chaque client. Cette personnalisation crée une expérience unique pour chaque client, ce qui permet de renforcer les liens et d'accroître la satisfaction des clients.

Les réponses suggérées ne sont qu'un module important que Glassix propose dans le cadre de la Suite IA conversationnelle.

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