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Data et IA conversationnelle

Comment la data permet-elle à l’IA conversationnelle de s’enrichir ?

L’IA conversationnelle est experte dans le traitement des demandes. En effet, les datas sont analysées directement auprès de conversations réelles. Le post traitement de ces données permet de scénariser les conversations adaptées au contexte mais aussi de scripter plus facilement les différents types de demandes.

Ces notions de scénarisations et de scripting sont importantes et centrales car les données sont au cœur des processus d’apprentissage des bots vocaux et de leur IA. Une très grande quantité de datas est alors absolument nécessaire.
Analyse des données numériques dans les centre d'appels IA
Bot et chatbot conversationnel associé au réseau aux secrétaires
Collecter et exploiter les données de la Data
Robot d'appel intègre une IA conversationnelle, campagnes et messages automatisées et prédictifs
Solution vocal automatisé, service client hotline et helpdesk directement par téléphone, numéros et lignes directs

La cohérence, élément essentiel au bon fonctionnement de l’IA

Il est important de noter également que l’interaction entre l’homme et la machine fait face à un défi de taille : la cohérence. En effet, pour une meilleure utilisation et compréhension de la part de l’appelant, l’IA doit être cohérente dans la compréhension du contexte. Elle doit donc s’alimenter de data analysée pour progresser. Découvrez comment notre centre d’appel IA renforce la complémentarité homme-machine pour offrir une expérience client optimisée et cohérente.
  • La cohérence logique qui interroge quant à la pertinence de la réponse donnée en fonction de l’historique de la conversation entre l’appelant et l’intelligence artificielle. Le numéro de téléphone doit être reconnu si l’appelant a déjà téléphoné à l’IA.
  • La cohérence avec l’appelant. L’IA doit adopter une cohérence de comportement dans son interaction avec l’appelant. Cela lui permettra de se rapprocher le plus possible d’une conversation naturelle. Si l’IA vouvoie son interlocuteur tout au long de la discussion, elle ne doit pas passer au tutoiement et inversement.
  • La cohérence sociale est également importante. L’IA doit être pertinente dans ses réponses selon un ensemble de règles sociales acceptées. Cela concerne les marques de politesse : bonjour, au revoir, merci, etc. La couche sociale du chatbot est à considérer comme indispensable dans toute interaction !
  • La cohérence émotionnelle joue aussi un rôle majeur puisque l’IA doit être capable d’interagir en fonction de l’état émotionnel de l’appelant. Si l’IA ne se fait pas comprendre par l’appelant, l’appel doit être redirigé vers un centre d’appel.

Structurer la Data pour renforcer la performance de l’IA

En clair, dans une relation entre l’appelant et l’intelligence artificielle, la cohérence à toute son importance afin d’éviter au maximum les situations où l’appelant se trouve face à un bot avec des réponses étranges, ou pire incohérentes. Cela pourrait, en effet, déstabiliser l’appelant voire même l’obliger à trouver une autre solution. C’est pourquoi, chez IPContact, en cas d’incompréhension de la part de l’appelant, l’appel est transféré vers un téléopérateur. C’est le principe hybride d’IA Call Center !
télésecrétaire  

Vous souhaitez optimiser votre relation client ? Contactez-nous !

Découvrez notre IA enrichie par vos données

Parlez-nous de votre projet. IPContact Group conçoit, pilote et met en œuvre, depuis 2001, des solutions externalisées qui associent compétences humaines et techniques aussi variées qu’étonnantes.

RGPD

Code informatique
Faciliter la prise d'appels et rendre accessible la permanence avec un taux de décroché à 100% avec l'association téléopérateur et IA conversationnelle
job de Data Analyst
Agenda en ligne pour les coiffeurs et instituts de beauté
Relation client made in France avec IA en amont du standard téléphonique : externalisation call center et plateau téléphonique

La data joue un rôle crucial dans l'IA

1 • Entraînement des modèles

Le callbot utilise des modèles d’apprentissage automatique pour comprendre et interagir avec les appelants. Pour entraîner ces modèles, une quantité importante de données est nécessaire. Les enregistrements d’appels passés, les transcriptions, les interactions avec les utilisateurs sont autant de données qui permettent d’améliorer les performances ces voicebots.

2 • Personnalisation des réponses

La data permet de comprendre les préférences et les comportements des appelants. En analysant les données, le callbot vocal peut personnaliser ses réponses en fonction des besoins spécifiques de chaque utilisateur. Cela permet d’offrir une expérience plus individualisée et de répondre de manière plus précise aux demandes.

3. Amélioration continue

La data permet aussi d’identifier les tendances, les erreurs fréquentes ainsi que les points d’amélioration de l’IA. En analysant la data des interactions passées, nos développeurs apportent des ajustements et des mises à jour pour optimiser les performances de l’IA au fil du temps.

4 • Prédiction des besoins

En exploitant les données d’historique des interactions, l’IA vocale anticipe les besoins futurs des appelants. Par exemple, en analysant les motifs de demande, les horaires d’appels fréquents, les problèmes récurrents… la solution callbot est capable de prendre des mesures préventives et d’offrir des solutions proactives. Il améliore ainsi l’expérience client.

5 • Analyse des performances

En analysant la data, notamment le taux de résolution des problèmes, nos clients sont en mesure d’identifier les zones d’amélioration. Ils peuvent aussi prendre des décisions éclairées pour optimiser leurs opérations.
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