Les chatbots – des logiciels qui interagissent par chat ou par voix directement avec l’utilisateur pour fournir des informations et résoudre les problèmes – sont apparus pour nous permettre d’éviter ces attentes et clics douloureux. De plus en plus d’entreprises utilisent désormais des chatbots, mais beaucoup de ces robots restent frustrants. Certains sont bons. La qualité de votre IA et la façon dont vous avez bien réfléchi au processus – où utiliser le bot et où un humain – détermine la qualité du chatbot, déclare PV Kannan, qui, avec Shanmugam Nagarajan, a fondé la société de service client. [24]7.ai à Bangalore en 2000.
L’entreprise s’appelait alors Client 24/7. L’ajout de .ai a eu lieu en 2017. À ce moment-là, ils disposaient de 17 ans de données de centre d’appels – des millions et des millions d’interactions avec les clients – qu’ils pouvaient intégrer dans des modèles mathématiques pour créer une excellente plateforme d’IA.
«Les systèmes sont aussi intelligents que les données qui les sous-tendent. C’est cela qui aide nos robots frontaux à converser de manière appropriée avec les humains. Les nouvelles petites entreprises de robots n’auront pas de données, alors comment pourront-elles obtenir de vraies conversations! » dit Nagarajan.
Lorsqu’un appel arrive à une société émettrice de cartes de crédit, la plupart des plaintes concernent le fait que la carte ne fonctionne pas. Il peut y avoir plusieurs raisons à cela. Un simple bot pourrait vous poser des questions telles que, avez-vous dépassé votre limite de crédit. Mais vous ne connaissez peut-être pas la réponse à cela. «Si je dois aller vérifier cela, alors pourquoi ai-je besoin de vous. Nos robots déployés dans les grandes banques découvriront, hé, que vous n’avez pas effectué votre paiement ou qu’il y a eu une charge suspecte et nous voulions vérifier avec vous avant d’ouvrir la carte », explique Kannan.
Un des clients de la société est Avis Budget, un important service de location de voitures aux États-Unis. Au moment où un utilisateur appelle le centre d’appels, le système récupère toutes ses informations, y compris s’il est en train de louer. Si elle l’est, et s’il est proche de l’heure du retour de la voiture, la raison la plus probable de l’appel serait de prolonger la location. Sinon, ce serait très probablement pour l’assistance routière, pour quelque chose comme un pneu crevé. Le système d’IA comprend cela, de sorte qu’une conversation peut être rapidement conclue. S’il s’agit, par exemple, d’un pneu crevé, il transmettra même l’appel à l’équipe d’assistance routière.
Selon Avis, cette capacité à connaître l’intention du client dès qu’un appel arrive lui a permis d’automatiser 68% de tous les appels de service non payants, générant des économies de millions de dollars par an.
Kannan dit qu’il est essentiel de comprendre ce qu’un bot peut faire et ce qu’il ne peut pas faire, et à quel moment un bot peut avoir besoin de passer l’appel à un agent humain. Même lorsqu’il transmet, l’agent humain ne part pas de zéro, mais dispose de toutes les informations que le bot a déjà collectées.
«Lorsque nous déployons nos solutions, les appels des clients augmentent invariablement car ils n’ont plus à attendre», dit-il.
Ce qui est également essentiel, c’est que toutes les différentes divisions d’une entreprise soient connectées. Si certaines parties ne le sont pas et si les informations dont le bot a besoin se trouvent dans l’une de ces divisions, il ne sera pas en mesure de fournir la réponse appropriée. Il est crucial, dit Kannan, que tout le monde dans l’organisation adhère à l’idée de chatbot et travaille ensemble pour la mettre en œuvre.
.
