Foire aux questions
Cela signifie utiliser l'intelligence artificielle pour lire, comprendre et étiqueter automatiquement les demandes de support entrantes. Contrairement aux filtres par mots-clés basiques, l'IA utilise le Traitement du Langage Naturel pour comprendre le sens et l'Apprentissage Automatique pour apprendre des tickets passés, ce qui la rend bien plus intelligente et précise pour le tri.
Votre équipe gagnera un temps considérable en automatisant la tâche fastidieuse du tri manuel, en réduisant les erreurs humaines et en améliorant les temps de réponse. Cela permet aux agents de se concentrer sur la résolution des problèmes, ce qui entraîne une efficacité accrue et une plus grande satisfaction client.
Les deux technologies principales sont le Traitement du Langage Naturel (NLP) et l'Apprentissage Automatique (ML). Le NLP aide l'IA à comprendre l'intention et le sentiment des messages des clients, tandis que le ML lui permet d'apprendre de vos données historiques pour faire des prédictions et des classifications de plus en plus précises.
Oui, il existe l'IA intégrée au service d'assistance, les plateformes d'IA intégrées et les solutions personnalisées à faire soi-même. Pour la plupart des entreprises, une plateforme d'IA intégrée est recommandée car elle offre une grande flexibilité, des connaissances unifiées à travers les outils et des fonctionnalités cruciales comme un mode de simulation, sans la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur ou la complexité extrême des autres options.
Le cadre comporte quatre étapes : unifier toutes vos sources de connaissances, définir des règles d'automatisation et des objectifs clairs, tester et simuler de manière approfondie les performances de l'IA sur les tickets passés, et enfin, lancer la solution tout en surveillant et en itérant continuellement en fonction des analyses.
Les systèmes d'IA peuvent atteindre une grande précision en apprenant directement à partir des données de support historiques de votre propre entreprise. Cela permet à l'IA de reconnaître les noms de vos produits spécifiques, les problèmes courants et les tournures de phrases uniques, s'adaptant constamment pour améliorer ses classifications au fil du temps.
Les défis peuvent inclure la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur avec l'IA intégrée au service d'assistance, un accès limité à diverses sources de connaissances et moins de contrôle sur le comportement de l'IA. Les solutions personnalisées, bien que flexibles, exigent des coûts extrêmement élevés, une expertise spécialisée et une maintenance continue, ce qui les rend peu pratiques pour la plupart.
