Les clients savent ce qu’ils veulent et quand ils le veulent – de préférence, tout de suite. Il n’est donc pas étonnant que les chatbots deviennent un élément de plus en plus populaire dans le paysage du service client. L’assistance pilotée par l’IA signifie que les clients peuvent bénéficier d’une assistance 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, de temps de réponse plus rapides et d’un accès immédiat au libre-service. Plus de la moitié des consommateurs ont déjà déclaré qu’ils préféraient interagir avec des robots d’IA plutôt qu’avec des humains pour des besoins de service immédiats.
Toutefois, cela ne signifie pas que les chatbots sont infaillibles. Les chatbots s’améliorent, mais il y a quelques années encore, une majorité de clients se disaient souvent frustrés par l’expérience des chatbots. De plus, après une expérience négative avec un chatbot, 30 % des consommateurs ont déclaré qu’ils iraient tout simplement voir une autre marque.
Ce qu’il faut en retenir ? Lorsque vous mettez en œuvre une solution de chatbot pour votre entreprise, il est essentiel de le faire correctement. Cela signifie que l ‘assurance qualité (AQ) du chatbot est essentielle. Un chatbot bien conçu permettra à vos clients de discuter facilement avec votre marque, ce qui les encouragera à rester plus longtemps et bénéficiera directement à vos résultats.
Dans ce blog, nous allons voir pourquoi il est si important de s’assurer que vos chatbots sont soumis à des contrôles de qualité réguliers, et comment les dernières innovations en matière d’IA peuvent contribuer à garantir que votre expérience de chat automatisé apporte de la valeur à vos clients et à votre entreprise.
Table des matières
Qu’est-ce que l’assurance qualité des chatbots ?
L‘assurance qualité d’un chatbot (QA) est le processus qui consiste à tester et à évaluer systématiquement les performances d’un chatbot pour s’assurer qu’il répond aux normes de qualité et qu’il offre une expérience positive à l’utilisateur. Il s’agit d’une évaluation complète de la capacité du chatbot à comprendre les données de l’utilisateur, à répondre de manière précise et appropriée, à maintenir un flux conversationnel cohérent et à résoudre efficacement les questions de l’utilisateur.
Essentiellement, l’AQ du chatbot vise à combler le fossé entre la fonctionnalité prévue du chatbot et sa performance réelle dans des scénarios du monde réel, en aidant les chatbots à réaliser les avantages potentiels que les responsables CX savent qu’ils peuvent offrir aux clients et aux entreprises.
Les avantages et les défis des chatbots
Lorsque nous avons interrogé les responsables CX sur l’évolution des attentes des clients, le changement le plus important qu’ils ont signalé a été l’attente croissante d’un service disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. La demande accrue de rapidité et d’efficacité n’est pas loin derrière.
Lorsqu’ils sont correctement mis en œuvre, les chatbots peuvent cocher ces deux cases et contribuer à l’amélioration du CX global. Soutenus par un solide programme d’assurance qualité des chatbots, les agents virtuels et les bots alimentés par l’IA peuvent :
- Répondez immédiatement aux questions, sans délai d’attente ni nécessité de faire appel à un représentant humain.
- Accélérer les délais de résolution pour les centres de contact
- Augmenter le taux de satisfaction des clients (CSAT)
- Traiter plusieurs conversations simultanément, gérer efficacement un volume de demandes plus important en moins de temps.
Cependant, même les meilleurs chatbots sont loin d’être parfaits. L’amélioration des performances des chatbots nécessite l’intervention d’experts humains pour surmonter les limites, notamment la compréhension limitée du contexte, les contraintes techniques et les exigences élevées en matière de maintenance, ce qui peut en fin de compte entraîner la frustration des clients.
Ces défis communs aux chatbots surviennent le plus souvent lorsque les bots ne peuvent pas saisir correctement la demande du client, car les bots ont encore du mal à comprendre le contexte et les nuances du langage humain. De même, ils éprouvent des difficultés à traiter des questions complexes ou à plusieurs volets.
Lorsque l’assurance qualité des chatbots n’est pas prioritaire, la qualité en pâtit
Pour éviter ces pièges potentiels et garantir la satisfaction des clients, il est essentiel de maintenir des contrôles de qualité pour votre chatbot dans le cadre de votre programme plus large de gestion de la qualité du centre de contact. En fait, comme nous l’avons vu plus haut, un chatbot qui ne dispose pas d’un processus d’assurance qualité rigoureux peut rapidement entraîner la frustration et le désabonnement des clients, en faisant fuir les utilisateurs à la suite d’une seule mauvaise interaction.
Un chatbot efficace doit fournir des réponses transparentes, précises et utiles. C’est là que l’utilisation de l’IA pour l’assurance qualité du chatbot peut faire toute la différence. Les outils d’analyse de chatbot pilotés par l’IA et l’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser rapidement les interactions de votre chatbot, en passant au crible de manière transparente des milliers de conversations afin d’identifier les principaux facteurs de contact et les sources de frustration.
Étant donné que les dernières capacités d’IA, qui intègrent souvent de grands modèles de langage (LLM), ont une compréhension beaucoup plus avancée du langage et du contexte, elles offrent une approche beaucoup plus sophistiquée de l’analyse de la qualité de chaque interaction avec le client que ce n’était le cas auparavant. Les LLM permettent également aux entreprises d’identifier rapidement les problèmes potentiels et de les résoudre avant qu’ils ne deviennent un problème de fidélisation de la clientèle.
Comment commencer l’assurance qualité de vos chatbots ?
Que vous ayez développé votre chatbot en interne ou que vous l’ayez confié à un fournisseur de services d’automatisation des chats, votre solution doit inclure des boucles de retour d’information sur l’assurance qualité du chatbot. Cela aidera vos robots à résoudre plus régulièrement les problèmes critiques des clients et permettra également à votre équipe de service client d’identifier les points à améliorer dans les flux de dialogue, les FAQ, etc.
Analysez vos flux de dialogue à chaque interaction
Les interactions avec les chatbots sont fondées sur des flux conversationnels et des arbres de dialogue, qui cartographient les chemins potentiels que peut prendre une interaction avec le service client. Une mauvaise conception de ces chemins et de ces flux de conversation peut rapidement frustrer les utilisateurs et gâcher l’expérience client.
Afin d’analyser et d’améliorer ces flux, il est nécessaire de comprendre les décisions et la logique qui conduisent les utilisateurs de leur question initiale au résultat souhaité : une réponse ou une action utile. Cela nécessite un réseau complexe de choix « si-alors » pour s’assurer que le chatbot peut avoir un sens et rester pertinent dans des scénarios variés.
Les LLM et les modèles basés sur l’IA, grâce à leur capacité avancée à analyser d’énormes quantités de données conversationnelles, peuvent comprendre et interpréter ces informations, ce qui les rend parfaitement adaptés à l’affinage des arbres de dialogue. Ils peuvent aider à identifier les requêtes des utilisateurs, soutenir la découverte des intentions, détecter les goulots d’étranglement conversationnels et suggérer des améliorations pour des interactions plus fluides, un processus itératif qui crée des flux de dialogue plus naturels et intuitifs pour s’assurer que le chatbot peut gérer un large éventail de scénarios.
L’utilisation des LLM pour améliorer continuellement la logique des conversations de chat conduit à une expérience plus amicale et plus conviviale, réduisant le risque de frustration et de désabonnement.
Automatiser l’assurance qualité des chatbots à grande échelle
L’AutoQA, ou classification automatisée des robots, est essentielle pour protéger votre chatbot et s’assurer que vos utilisateurs bénéficient de la meilleure expérience possible lors de leurs interactions. AutoQA teste systématiquement le flux conversationnel et les chemins de l’arbre de dialogue pour s’assurer que chaque scénario « si-alors » fonctionne correctement, guidant les utilisateurs de la demande à la résolution. Ce processus d’évaluation permet d’identifier les incohérences ou les erreurs logiques, de s’assurer que les robots ne donnent pas de fausses informations ou n’entraînent pas de risques en matière de conformité, et de veiller à ce que le chatbot reste dans le sujet dans les différents contextes de conversation. Il signale également les interactions susceptibles d’entraîner la frustration du client, qui sont ensuite comparées aux performances de l’agent, de sorte qu’il est clair quand un transfert d’agent doit avoir lieu.
Trouver de nouvelles opportunités d’automatisation des conversations
Tout comme l’analyse des interactions avec les clients dans le centre de contact au sens large, les interactions avec les chatbots constituent une mine d’or de données sur ce qui préoccupe les clients, ce qui vous donne des indications précieuses sur les modèles et les tendances du comportement des clients. Cela vous permet d’aborder de manière proactive tout problème sous-jacent susceptible de survenir et de le résoudre avant qu’il ne devienne ingérable.
La modélisation des sujets basée sur l’IA peut également aider à identifier exactement quelles sont les principales demandes de vos clients, ce qui vous permet de comprendre les problèmes et les questions les plus fréquents de vos clients. Par exemple, Calabrio Bot Analytics :
- Collecte des données de conversation de tous les chatbots, voicebots et agents en direct dans une plateforme centrale d’analyse conversationnelle.
- Regroupe automatiquement toutes les conversations par thèmes, ce qui vous permet d’obtenir des informations facilement compréhensibles, ventilées par sujet.
- De plus, il fournit un score d’automatisation des robots (BAS), qui indique si le robot a réussi à fournir aux clients l’information ou la solution qu’ils recherchaient.
En vous concentrant sur ces FAQ, sur les problèmes majeurs et sur les lacunes de l’automatisation, vous vous assurez que votre robot peut répondre rapidement et efficacement aux besoins les plus courants de vos clients, réduisant ainsi la charge de travail des agents humains et leur permettant de se consacrer à des questions plus complexes. Par exemple, si des clients appellent continuellement pour demander des informations sur les prix de l’un de vos produits ou services, vous pouvez ajouter un nouveau flux de conversation à votre arbre de décision et ajouter des réponses pour aider les clients à obtenir les informations dont ils ont besoin.
Vous pouvez également identifier les domaines du service client présentant les taux de résolution les plus élevés, ce qui vous permet de déterminer où le chatbot est le plus efficace et de reproduire ces succès dans d’autres aspects de votre système d’assistance à la clientèle. Dans l’ensemble, ces informations peuvent être utilisées pour guider vos utilisateurs de manière plus efficace et efficiente dans leurs requêtes, en résolvant les problèmes plus rapidement et de manière plus cohérente, et en augmentant les taux de résolution.
En conclusion : Pourquoi l’assurance qualité des chatbots est indispensable
Le succès de l’automatisation des chats dépend de leur capacité à fournir des réponses précises, adaptées au contexte, qui répondent aux attentes des clients et les dépassent. L’intégration d’une analyse pilotée par l’IA dans le processus d’assurance qualité de votre chatbot améliore considérablement la sophistication et la fiabilité de vos chatbots, garantissant qu’ils résolvent efficacement les requêtes et améliorent la satisfaction et la fidélisation des utilisateurs.
C’est la clé pour créer une stratégie de service à la clientèle plus réactive et plus efficace dans l’ensemble, au bénéfice de vos clients et de votre organisation.
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