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IA conversationnelle pour l'hôtellerie : FAQ

IA conversationnelle fait référence à l’ensemble des technologies qui permettent des interactions de type humain entre les ordinateurs et les humains grâce à la messagerie automatisée et aux applications vocales. En détectant la parole et le texte, en interprétant l’intention, en déchiffrant différentes langues et en répondant d’une manière qui imite la conversation humaine, les chatbots alimentés par l’IA peuvent converser comme un humain. Ce processus combine le traitement du langage naturel (NLP) avec l’apprentissage automatique de l’IA conversationnelle.

Afin de créer des applications efficaces qui combinent contexte, personnalisation et pertinence dans l’interaction homme-machine, l’IA conversationnelle appliquée nécessite à la fois la science et l’art. La conception conversationnelle, une science axée sur la création de processus à consonance naturelle, est un élément essentiel de la création de systèmes d’IA conversationnels.

Cela semble simple en surface; un client interagit avec un assistant virtuel et reçoit une réponse appropriée. Cependant, une variété de technologies différentes sont à l’œuvre dans les coulisses pour s’assurer que tout se passe bien.

  • Le traitement du langage naturel est la première phase (NLP):

L’IA conversationnelle NLP (de l’anglais Natural Language Processing)est chargée de corriger l’orthographe, d’identifier les synonymes, d’interpréter la grammaire, de reconnaître les sentiments et de décomposer une demande en mots et phrases plus faciles à saisir pour l’agent virtuel.

Plusieurs modèles de Deep Learning et d’ IA conversationnelle prennent le relais une fois la requête préparée à l’aide du NLP. La Compréhension du Langage Naturel (de l’anglais Natural Language Understanding – NLU) fait référence à un ensemble de techniques qui permettent à l’IA conversationnelle de déterminer l’intention (ou le sujet) correct d’une demande et d’extraire plus d’informations pouvant être utilisées pour déclencher des actions supplémentaires, telles que le contexte, les préférences de compte, l’extraction d’entité. , etc…

  • Algorithmes propriétaires :

Pour améliorer les capacités NLU globales d’un agent virtuel, les algorithmes propriétaires sont également importants. Afin de dynamiser la plateforme conversationnelle d’IA, la compréhension sémantique automatique (de l’anglais Automatic Semantic Understanding ASU) est créée. Il s’agit d’un filet de sécurité qui fonctionne parallèlement aux modèles d’apprentissage en profondeur pour limiter davantage la probabilité que l’IA conversationnelle interprète mal l’intention de l’utilisateur.

Maintenant que la demande a été entièrement comprise, il est temps de répondre au client. L’IA conversationnelle surpasse les solutions de chatbot traditionnelles car elle permet à un agent virtuel de communiquer de manière personnalisée.

L’IA conversationnelle apprend de nouvelles variations à chaque intention et comment se développer au fil du temps à mesure que l’agent virtuel répond à plus de questions et que les formateurs en IA l’aident à améliorer sa compréhension.

Voici les composants clés de l’IA conversationnelle :

  1. Une proposition de valeur utilisateur clairement définie.

Désormais, les consommateurs et les employés se connectent à votre entreprise via le Web, le mobile, les médias sociaux, le courrier électronique et d’autres plateformes. Considérez les scénarios où il y a friction ou agacement si l’engagement est déjà conversationnel. Par exemple, lorsque les gens doivent attendre longtemps pour obtenir une réponse, basculer entre les applications ou saisir fréquemment des données.

Si les conversations sont principalement informatives, elles peuvent être des candidats appropriés pour l’automatisation de l’IA conversationnelle ou l’automatisation partielle. Cependant, ils peuvent être des candidats appropriés pour l’augmentation conversationnelle s’ils sont plus complexes.

  1. Conceptualisation.

Cela comprend la création d’un personnage attrayant, la sélection de la plate-forme et du canal de messagerie appropriés , le polissage du flux de dialogue et la garantie qu’une interface conversationnelle est bien adaptée au travail à accomplir. Pour les mises à niveau conversationnelles, vous devrez déterminer quand le système doit fournir des idées aux agents humains ou aux utilisateurs, puis concevoir les interactions pour les rendre transparentes et naturelles sans être gênantes.

  1. Informations.

Étant donné que les agents conversationnels et les améliorations conversationnelles permettent aux gens de communiquer avec vous, vous devrez trouver comment générer le matériel qu’ils fournissent. Si vous disposez déjà de données conversationnelles, vous pouvez en conserver le meilleur et les utiliser comme base pour les meilleures réponses de votre application d’IA conversationnelle. Pour combler les lacunes où les données conversationnelles ne sont pas disponibles, vous devrez utiliser des auteurs humains ou des outils de génération de langage naturel.

  1. Technologie linguistique.

Lorsque vous traitez avec des interfaces vocales, vous aurez presque certainement besoin d’utiliser la transcription de la parole en texte pour générer du texte à partir de l’entrée d’un utilisateur et de la synthèse vocale pour reconvertir vos réponses en audio. Les techniques de compréhension du langage telles que l’analyse des sentiments, la classification des questions, l’identification de l’intention et l’extraction d’entités et de sujets sont susceptibles d’être pertinentes pour les interfaces vocales et textuelles afin de saisir ce que l’utilisateur dit.

  1. Autres capacités d’apprentissage automatique.

Vous souhaiterez peut-être appliquer des modèles d’apprentissage automatique en plus de la technologie linguistique pour aider à préparer le terrain pour une rencontre réussie et donner de la valeur à l’utilisateur.

  1. Boucles de rétroaction.

Chaque discussion devrait augmenter votre capacité à concevoir une conversation réussie tout en mettant à jour votre compréhension de l’utilisateur. Vous pouvez demander directement à l’utilisateur des commentaires après le chat, ou vous pouvez examiner le comportement en aval (par exemple, s’il se réengage ou si la conversation conduit à une conversion) et utiliser ces informations pour optimiser la prochaine conversation.

  1. Confidentialité et sécurité.

Étant donné que le contact conversationnel entre le bot et le client peut être informel et naturel, et que les données peuvent souvent contenir des informations sensibles, un traitement technique et politique prudent est nécessaire. En même temps, vous voudrez vous assurer que vous pourrez utiliser les données que vous collectez à l’avenir pour améliorer l’expérience utilisateur.

Pour comprendre ce qui différencie un chatbot d’une solution d’intelligence artificielle classique, explorons ses composants.

En ce sens, certains des éléments les plus importants de l’IA conversationnelle sont :

  • Système d’instruction

En utilisant des méthodes d’apprentissage supervisées et semi-supervisées, vos professionnels du service client peuvent évaluer les résultats de la NLU et fournir des commentaires. Au fil du temps, cela entraîne l’IA à reconnaître et à répondre aux préférences uniques de votre entreprise.

  • Interfaces conviviales

Comme l’IA utilise une interface graphique moderne, les utilisateurs n’ont pas besoin de savoir coder pour la comprendre ou la mettre à jour.

  • Rallonges

Les extensions sont des modules conversationnels prêts à l’emploi qui peuvent fournir une assistance rapide pour les besoins courants sans vous obliger à façonner l’IA. Des tests de régression automatisés et approfondis garantissent que vous atteignez toujours vos objectifs commerciaux après avoir apporté des modifications à votre IA.

  • Compatibilité multilingue

Les systèmes d’IA conversationnelle peuvent fonctionner dans plusieurs langues en même temps tout en utilisant la même logique et les mêmes intégrations sous-jacentes.

Ce ne sont là que quelques-uns des avantages que l’IA conversationnelle peut offrir aux entreprises. Différentes entreprises ont des exigences différentes en matière d’IA, ce qui démontre l’adaptabilité de la technologie. Par exemple, certaines entreprises n’ont pas besoin de communiquer avec leurs clients dans de nombreuses langues ; ainsi, cette fonctionnalité peut être désactivée.

Les fonctionnalités d’un chatbot incluent :

La plupart des chatbots conversationnels incluent les fonctionnalités de base suivantes :

  • La grande majorité des chatbots conversationnels sont incapables de comprendre les phrases. Au lieu de cela, ils recherchent des termes spécifiques écrits par les clients et répondent avec une réponse préprogrammée.
  • Les bots conversationnels sont assez simples à intégrer dans votre système. Cela aide beaucoup lorsque vous avez besoin de répondre rapidement.L’IA conversationnelle est intrinsèquement plus puissante et capable que les chatbots, mais façonner les réponses d’une IA avec l’apprentissage automatique prend du temps.
  • La plupart des chatbots conversationnels sont capables de gérer entre 100 et 200 intentions de clients. L’intention du client est quelque chose qu’un client cherche à communiquer au chatbot, et cela implique généralement un ensemble spécifique de termes.

Même s’il existe de nombreux avantages concernant l’utilisation de l’intelligence artificielle conversationnelle, non seulement dans l’industrie hôtelière mais dans toutes les industries, nous pouvons souligner trois avantages principaux :

  1. Reconnaît le facteur humain.

L’IA conversationnelle peut reconnaître des caractéristiques humaines telles que les pauses, la répétition, le ton et même le sarcasme. Ce sont des outils importants de communication humaine que l’IA conversationnelle peut rapidement saisir, rendant les rencontres plus engageantes et utiles pour les clients et les entreprises.

  1. Intelligence émotionnelle.

La psychologie du client est un aspect important du service client moderne. En conséquence, une IA conversationnelle avancée évalue et analyse les sentiments des clients à l’aide de l’IA conversationnelle PNL (traitement du langage naturel), en les catégorisant comme positifs, négatifs ou neutres. Cela permet au bot conversationnel de répondre de manière appropriée au client.

  1. Augmente l’efficacité des employés.

Les représentants du service client sont souvent surchargés de travail et, par conséquent, ils sont pour la plupart épuisés. En conséquence, l’IA conversationnelle pour le service client aide à hiérarchiser les appels et à assumer certaines responsabilités. Si le robot conversationnel n’est pas en mesure d’aider le consommateur, les représentants du service client peuvent accéder à la conversation et traiter uniquement les questions ou problèmes complexes.

Les bots conversationnels d’assistants virtuels bancaires peuvent surveiller les soldes des clients et gérer les transactions sur tous les comptes bancaires et sont de bons exemples d’IA conversationnelle :

  • L’IA conversationnelle fait maintenant des vagues dans le domaine de la finance, de la banque et de l’hôtellerie.
  • Il reconnaît toutes les phrases ou mots-clés qui pourraient suggérer une activité frauduleuse et utilise la reconnaissance vocale automatique pour éviter la fraude. Les anomalies de conduite normales pouvant impliquer une fraude peuvent également être détectées par elle. Cela rend la banque et l’hôtellerie comme des bonsexemples d’IA conversationnelle.
  • Les bots financiers peuvent gérer toutes vos transactions et vous fournir une image financière complète.L’IA conversationnelle peut accéder à des données telles que les tendances de dépenses ou les comptes bancaires et les évaluer pour vous aider à prendre des décisions financières.

L’utilisation de différents types d’IA conversationnelle dans les secteurs de l’hôtellerie et de la banque comprend les chatbots, les assistants vocaux, les assistants mobiles et les assistants vocaux interactifs. Ce sont quelques-unes des IA conversationnelles les plus avancées.

Comment l’IA conversationnelle peut-elle être appliquée à l’industrie hôtelière ?

Il existe un large éventail d’applications de l’IA conversationnelle pour les hôtels. Il permet de rationaliser de nombreux processus et de faciliter les choses à la fois pour le personnel de l’hôtel et pour les clients.

  • Réponse rapide

L’IA conversationnelle pour les hôtels peut offrir un service rapide aux clients en répondant instantanément à leurs questions dans une variété de langues, 24 heures sur 24, sept jours sur sept. Tout cela grâce au chatbot alimenté par l’IA.

L’assistance instantanée se traduit non seulement par des clients satisfaits, mais cela signifie également moins de temps passé à gérer des difficultés telles que les réservations, ce qui entraîne des cycles de vente plus courts et plus de réservations. En fait, tous les avantages reviennent à l’IA conversationnelle pour les hôtels.

  • Gain de temps et d’argent

Avec les chatbots d’hôtel alimentés par l’IA, tous les problèmes ci-dessus peuvent désormais être résolus en même temps. Vous n’avez pas besoin d’une grande équipe d’agents humains pour répondre encore et encore aux mêmes questions. C’est l’ère de la technologie d’intelligence artificielle conversationnelle dans le secteur de l’hôtellerie, qui vous permet de réduire le temps, l’argent et les efforts nécessaires pour une expérience de visiteur en ligne de haute qualité.

  • Accroître l’engagement des clients

Lorsqu’un chatbot est piloté par l’IA et intégré à tous vos points de contact avec les visiteurs en ligne, il produit des résultats exceptionnels. Ensuite, pour dialoguer avec les clients actuels et futurs, un bot hôtelier IA s’étend au-delà de toutes les contraintes temporelles pour initier des conversations, régler des demandes, effectuer toutes les transactions et fournir une aide au voyage. C’est l’un des principaux avantages de l’IA conversationnelle dans l’hôtellerie.

Pour intégrer l’expérience client sur votre site Web, WhatsApp, Facebook, Instagram, Google et d’autres points de contact, vous pouvez utiliser une IA conversationnelle omnicanal pour le service client.

  • Data Treasure Capture

Les chatbots d’IA conversationnelle peuvent acquérir des données essentielles telles que les coordonnées, les noms, les préférences de vos invités, etc., en plus d’interagir avec eux en ligne. Ces données sont utilisées par l’IA pour qualifier et filtrer les prospects des visiteurs en temps réel, permettant aux agents humains de se concentrer sur la façon de convertir les prospects qui semblent indifférents en clients potentiels.

Par conséquent, l’industrie hôtelière est un excellent exemple d’applications d’IA conversationnelles.

Certains des plus grands défis auxquels sont confrontées les technologies d’IA conversationnelle incluent :

  • Manque d’experts en IA

En septembre 2019, IDC prévoyait que 97,9 milliards de dollars seraient dépensés pour la technologie de l’IA d’ici 2023. L’IA continue de croître à un rythme soutenu à mesure que de plus en plus de personnes acceptent le concept d’IA et reconnaissent son importance dans le monde numérique d’aujourd’hui.

Cette demande croissante d’IA signifie également qu’il y a un besoin de plus de développeurs de technologies d’IA. Cependant, les professionnels formés pour déployer l’IA aux niveaux requis et capables de construire des systèmes entièrement fonctionnels sont encore rares.

  • Assistance aux systèmes informatiques

La technologie de l’information facilite la vie en créant des systèmes qui nous permettent de stocker, de récupérer et de traiter des données. L’informatique garantit que les gadgets et la technologie que nous utilisons sont sécurisés, fiables et efficaces.

De nombreux systèmes informatiques peuvent encore être améliorés. Les solutions informatiques assistées par l’IA peuvent l’améliorer de diverses manières. Par exemple, il peut aider au développement de systèmes de sécurité en couches, à la détection des risques et des failles de sécurité, et à l’assistance des programmeurs pour écrire un meilleur code, assurer la qualité et optimiser les serveurs.

  • Traitement de données non structurées

Les données non structurées sont extrêmement utiles pour une entreprise, mais de nombreuses entreprises sont incapables d’en tirer des informations significatives car elles ne peuvent pas être évaluées à l’aide de techniques traditionnelles. Ils ne peuvent pas être stockés dans un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) ; par conséquent, leur traitement et leur analyse sont difficiles. Les fichiers audio et vidéo, les photos, les documents et le matériel du site sont des exemples de données non structurées.

Il sera plus facile pour les organisations de porter des jugements plus solides et plus rationnels si les données non structurées peuvent être décomposées, traitées et stockées sous forme de données analytiques plus faciles à comprendre en utilisant l’IA et l’apprentissage automatique.

Les applications conversationnelles sont la prochaine étape dans l’évolution du NLP traditionnel ou des chatbots basés sur des règles, car elles libèrent les assistants de réservation traditionnels des restrictions des interactions textuelles.

HiJiffy enrichit les interactions avec des éléments visuels de l’interface utilisateur (par exemple, des boutons, des calendriers, des cartes, des carrousels, des images, etc.), aidant avec des éléments interactifs lorsque la conversation n’est pas le choix le plus efficace. Tout est fait sans renoncer à offrir une expérience individuelle.

L’intégration de l’application conversationnelle interactive de HiJiffy avec le PMS, les moteurs de réservation, le CRM et/ou le logiciel de maintenance/entretien ménager en fait le complément parfait à un flux de travail automatisé. Pour cette raison, transformer un chatbot en une application conversationnelle peut améliorer l’expérience utilisateur et avoir un impact significatif sur le parcours client, y compris sur les taux de conversion des réservations directes.

Un autre aspect critique de l’application conversationnelle de HiJiffy est sa flexibilité omnicanale. La solution peut fonctionner sur n’importe quel canal de messagerie : sur le site Web de l’hôtel, dans une application ou sur une plateforme de messagerie tierce comme WhatsApp, Facebook Messenger, Instagram, Google My Business et bien d’autres.

En utilisant la combinaison d’une conversation basée sur du texte et d’éléments graphiques riches, HiJiffy remodèle la façon dont les hôtels – chaînes ou indépendants – communiquent avec leurs clients.

La croissance généralisée de l’intelligence émotionnelle (connue sous le nom de quotient émotionnel, de l’anglais  Emotional Quotient ou EQ ) sera au centre de l’intelligence artificielle conversationnelle à l’avenir . Certaines applications d’intelligence artificielle conversationnelle aident les gens à faire face aux pressions croissantes d’une société post-COVID en automatisant les tâches routinières. Pour les emplois d’ordre supérieur et la pensée imaginative, le EQ deviendra un ensemble de compétences plus important.

Ce sera un différenciateur majeur pour les entreprises, ce qui permettra à davantage d’entreprises de cultiver activement le EQ au sein de leur main-d’œuvre. Cette campagne émotionnelle augmentera la culture d’entreprise, la productivité et l’innovation.

Assistant de Réservation

Augmentez vos réservations directes et automatisez les tâches répétitives pour soulager vos équipes.

Permettez à vos futurs clients de réserver à tout moment, peu importe où ils se trouvent.

L’agent virtuel conversationnel de HiJiffy est une solution omnicanale disponible pour fournir des réponses instantanées, rationaliser les demandes de renseignements et effectuer des réservations, peu importe où ils se trouvent.

Concierge Virtuel

Un soutien continu tout au long du séjour de vos clients.

Augmenter la satisfaction des clients et les opportunités de revenu.

Un concierge virtuel intelligent, disponible 24/7, capable de fournir un service plus rapide, d’effectuer des check-in et check-out en ligne, de créer des opportunités de revenu incitative et de personnaliser l’expérience de vos clients.

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