Les Chatbots alimentés par l’IA sont supérieurs aux Click Chatbots parce que…

La beauté des chatbots alimentés par l’IA est qu’ils permettent à l’utilisateur de communiquer naturellement sous une forme libre. Les utilisateurs peuvent dire ce qu’ils désirent sans avoir à suivre une multitude de boutons.

Les chatbots IA ne bombardent pas le client avec un ensemble prédéfini de boutons alimentés par des mots clés. Ainsi, n’emprisonnez pas les utilisateurs dans une boucle de conversation sans fin et inutile.

Ils sont capables de mener des conversations uniques et de résoudre une grande variété de problèmes des clients. Cela se traduit finalement par une génération de revenus supplémentaires pour les entreprises.

Limiter l’interaction aux seuls clics de bouton peut avoir un effet négatif sur l’expérience utilisateur.

Les chatbots IA peuvent comprendre le langage en dehors d’un ensemble de commandes préprogrammées. Il continue d’apprendre en fonction des entrées reçues. Ils peuvent également apporter des modifications en fonction de modèles et devenir plus intelligents au fil du temps à mesure qu’ils font face à de nouvelles situations. Cela signifie que les robots IA peuvent être appliqués à une gamme d’utilisations. Dès l’analyse des sentiments à la réalisation de prédictions sur ce qu’un visiteur recherche sur votre site Web.

L’IA conversationnelle fait référence à une combinaison de technologies telles que l’apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance vocale, les textes et d’autres technologies linguistiques qui permettent aux machines d’avoir des conversations de type humain. Ils aident à automatiser les conversations significatives et à améliorer l’expérience client personnalisée. L’IA conversationnelle consiste à comprendre et à analyser les émotions humaines grâce à l’analyse des sentiments et à l’apprentissage automatique continu. Pour ce faire, il accède à la fois aux données structurées et non structurées.

C’est l’évolution de l’interaction homme-bot !!!!

Traitement du langage naturel (TAL)

Le traitement automatique du langage naturel (TLN) permet aux machines d’interpréter le langage humain. Cela se fait en extrayant les intentions (ce que veut un utilisateur) et les entités (éléments qui aident à identifier l’intention de l’utilisateur). Il recherche des modèles statistiquement considérables ainsi que certains facteurs tels que les synonymes, les formes canoniques, la grammaire, l’argot, etc.

L’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique joue également un rôle essentiel dans la conception d’un client et de son bot conversationnel centré sur le comportement. Eh bien, tout comme le traitement du langage naturel, le ML est basé sur des algorithmes. Ces algorithmes introduits dans le système reçoivent et analysent les données et produisent les prédictions. Plus ils reçoivent de données, plus leurs performances sont optimisées. Ainsi, au fil du temps, “l’intelligence” du bot augmente.

Analyse des sentiments

L’analyse des sentiments est un sous-domaine de l’apprentissage automatique (ML) et du traitement du langage naturel (TAL). Il aide les chatbots à déterminer les émotions à partir de données textuelles ou vocales. Cette fonctionnalité clé du chatbot analyse les données des clients en explorant les pensées, les opinions ou les sentiments. L’analyse des sentiments conversationnels permet à un chatbot de comprendre l’humeur du client par des structures de phrases et des indices verbaux. Les robots peuvent utiliser l’analyse des sentiments pour modifier les réponses en fonction des émotions des clients et ainsi aider à segmenter l’audience.