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L’IA pour les administrateurs: améliorez la compréhension des clients avec le traitement du langage naturel Einstein Bots6 minutes de lecture


J’adore les Einstein Bots car ils aident à alléger la charge des équipes en contact avec les clients. En gérant des tâches de base, ils permettent à vos employés de s’attaquer aux questions les plus difficiles. Le nombre d’acheteurs numériques augmenté de 40% au T1 2020, et de plus en plus de clients comptent sur les systèmes numériques pour obtenir des informations, traiter les retours et résoudre les problèmes. Et en tant qu’administrateur Salesforce, vous disposez de tout ce dont vous avez besoin pour créer un bot capable d’écouter vos clients.

Avant que nous commencions…

Voici quelques termes que vous devez connaître pour comprendre ce qui se passe dans les robots Einstein.

Le traitement du langage naturel (NLP) est le processus que le bot utilise pour extraire le texte du client, et Natural Language Understanding (NLU) prend ce texte et identifie l’intention ou l’action à entreprendre. Lorsque le client saisit « Bonjour, veuillez modifier le rendez-vous de mardi prochain » dans le robot, il sait ouvrir la boîte de dialogue « Modifier le rendez-vous » et commencer à modifier ce rendez-vous. Les bots utilisent un modèle d’intention composé de plusieurs intentions ou de chaque tâche que le bot peut effectuer.

Chaque intention contient de nombreux énoncés, qui sont de nombreuses façons de demander une chose spécifique. Pour « Modifier le rendez-vous », voici quelques exemples: « Modifier mon rendez-vous » et « Puis-je déplacer mon rendez-vous? » Le bot compare le texte du client avec tous les énoncés, puis décide quelle intention lancer.

Pourquoi créer un modèle d’intention?

Avez-vous un excellent robot basé sur des menus que vous souhaitez faire passer au niveau supérieur? Voici trois raisons de créer un modèle d’intention pour votre bot Einstein.

1. Préparez votre bot pour une expérience multicanal.

Toutes les conversations de bot ne démarrent pas de la même manière! Les clients commencent par taper directement au bot sur des canaux tels que SMS ou WhatsApp. Si vous lancez un bot sur un canal axé sur l’humain, votre bot doit être prêt à tout. Un modèle d’intention robuste garantit que vos clients s’en tiennent au bot au lieu d’appeler le support.

De plus, l’un des points forts lorsque vous obtenez un appareil intelligent est de le tester: lui demander de vous raconter une blague ou de répondre pourquoi le ciel est bleu. Les clients s’attendent à ce que votre bot ait une personnalité et, en créant un modèle d’intention, vous vous préparez à ces interactions avec les clients.

2. Écoutez directement vos clients.

Vous souvenez-vous d’animaux numériques tels que le Tamagotchi? Ce jouet des années 90 nécessitait des soins constants – il devait être nourri et nourri pour prospérer. Les meilleurs modèles d’intention ont beaucoup en commun avec les animaux de compagnie numériques: je vous recommande de vous connecter chaque semaine à l’onglet Bot Training pour voir toutes les interactions du bot avec les clients afin de s’assurer que le bot catégorise correctement les entrées.

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Cette maintenance hebdomadaire vous permet de vous enregistrer et d’entendre directement vos clients. Lorsque vous examinez ce que les clients demandent au bot, vous pouvez découvrir ce dont vos clients ont besoin et voir les mots exacts qu’ils utilisent pour faire des demandes. De nombreuses personnes créent plusieurs robots pour gérer différents groupes de clients. Par exemple, un robot formé pour répondre aux questions des étudiants pour le support technique est très différent d’un robot qui aide les personnes âgées. En attribuant un bot à chaque base de clients et en formant des modèles d’intention distincts, votre bot est en mesure de mieux comprendre des clients spécifiques. Si ces robots étaient combinés en un seul robot, le modèle d’intention prendrait plus de temps pour identifier correctement les besoins de chaque client.

3. Créez un bot plus robuste.

Parfois, les outils d’automatisation peuvent être considérés comme statiques: créez-le une fois, testez-le plusieurs fois et revisitez-le pour corriger les bogues après son lancement. Les robots Einstein qui utilisent des modèles d’intention sont uniques dans le monde de l’automatisation numérique car ils sont si dynamiques. Chaque interaction client est un point de données sur la façon d’améliorer le bot. Par exemple, vos clients peuvent parler au bot dans une langue différente de celle prévue ou lui demander quelque chose de nouveau. Le trafic du bot peut être corrélé à des jours importants de votre calendrier, ou vos clients peuvent essayer d’entrer des données dans le bot qu’il ne reconnaît pas.

En interagissant avec les données d’intention, vous pouvez démontrer que vos clients demandent une croissance dans des domaines spécifiques. Les entreprises proposant des offres de robots robustes encouragent les interactions répétées, ce qui permet d’alléger la charge de vos équipes en contact avec les clients et, par conséquent, d’obtenir des réponses à vos clients plus rapidement que jamais.

La ligne du bas

Un robot préparé pour l’engagement client basé sur du texte aide les clients à atteindre leur objectif plus rapidement. La mise en œuvre d’un bot avec un modèle d’intention vous aide à entendre directement vos clients. Le temps gagné en laissant le bot gérer des tâches simples conduit à une augmentation des KPI, tels que CSAT ou Net Promoter Score.

Besoin d’aide pour rendre compte des performances des robots? le Métriques du bot Einstein Le package AppExchange de Salesforce Labs contient 10 rapports prédéfinis qui couvrent les aspects temporels des performances des robots, y compris les boîtes de dialogue fréquemment visitées, la dernière boîte de dialogue avant la fin d’une session ou les boîtes de dialogue qui ont rencontré des erreurs. Si vous souhaitez améliorer votre modèle d’intention, utilisez les rapports Confusion pour identifier où améliorer votre modèle pour obtenir le plus grand impact.

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Créer un modèle d’intention pour la première fois semble effrayant. Un grand premier objectif serait de créer un modèle d’intention avec trois à cinq intentions entraînées, chacune avec plus de 20 énoncés. Lorsque vous êtes prêt à créer, nous avons conçu des Einstein Bots pour rendre le processus de modèle d’intention vraiment facile! Pour en savoir plus sur la création d’un modèle d’intention pour la première fois, consultez notre vidéo.

Ressources

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Source de l’article traduit automatiquement en Français

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