Agence d’avis en ligne pour le secteur du luxe
Optimiser les actions des professionnels de la relation client
L’agence est spécialisée dans la gestion de la relation client et notamment la e-réputation. Ces professionnels collectent et répondent à des avis en ligne pour des clients ayant un fort niveau d’exigence.
Objectif
Solution
LLMs, NLP & Chatbots
Améliorez et automatisez les intéractions, offrant des réponses pertinentes et personnalisées en temps réel
Automatisation des processus de collecte et de réponses
Dans le cadre de l’automatisation de ses process, Cross Data a déployé GPT en le réentraînant sur son propre corpus de réponses précédentes afin d’éviter les hallucinations du LLM.
Aujourd’hui, 80 % des réponses aux avis sont validées directement dès lecture par un être humain.
ET DE MANIERE GENERALE,
Comment agir pour optimiser les actions des professionnels de la relation client ?
Les modèles de langage à grande échelle (LLMs), le traitement du langage naturel (NLP) et les chatbots représentent des outils technologiques avancés qui peuvent révolutionner la gestion de la relation client dans de nombreux secteurs. Voici plusieurs façons dont ces technologies peuvent être utilisées pour optimiser les interactions avec les clients et améliorer l’efficacité des professionnels de la relation client :
Automatisation de la réponse aux clients : Les chatbots alimentés par des LLMs et des techniques de NLP peuvent gérer de manière autonome les demandes courantes des clients, fournissant des réponses instantanées 24/7. Cela inclut la résolution de problèmes simples, les réponses aux questions fréquentes, et l’assistance dans les transactions ou les réservations, ce qui permet de réduire la charge de travail sur les agents humains et d’augmenter la satisfaction client.
Personnalisation de l’interaction client : En analysant les données des interactions précédentes avec les clients et en utilisant des modèles de NLP pour comprendre le contexte et les préférences des utilisateurs, les systèmes peuvent offrir des réponses personnalisées qui améliorent l’expérience client et renforcent la fidélité.
Traitement des langues multiples : Les LLMs et les NLP permettent aux chatbots de comprendre et de répondre dans plusieurs langues, rendant les interactions avec les clients plus accessibles pour un public global, sans nécessiter un personnel multilingue.
Analyse sentimentale : Les technologies de NLP peuvent analyser les sentiments exprimés dans les communications des clients pour identifier les clients insatisfaits ou ceux ayant des problèmes urgents, permettant une intervention proactive pour résoudre les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent.
Optimisation des canaux de communication : Les LLMs peuvent aider à déterminer le canal de communication préféré des clients (e-mail, SMS, chat en direct, etc.) et à adapter les interactions en fonction de ces préférences, améliorant ainsi l’efficacité de la communication.
Formation et assistance des agents : Les LLMs et le NLP peuvent être utilisés pour former les agents de relation client en fournissant des simulations et des scénarios d’interaction réalistes. De plus, ces technologies peuvent assister les agents en temps réel en leur fournissant des informations pertinentes et des suggestions de réponses pendant les conversations avec les clients.
Amélioration continue : L’analyse des interactions par les LLMs et les NLP permet de recueillir des insights précieux sur les performances des agents, les tendances des requêtes des clients, et les domaines nécessitant des améliorations. Ces données peuvent être utilisées pour affiner continuellement les stratégies de relation client et améliorer les processus.
Gestion des pics de demande : Pendant les périodes de forte demande, les chatbots peuvent gérer efficacement un volume élevé de requêtes simultanées, assurant que les clients reçoivent une assistance rapide sans compromettre la qualité du service.
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