Ce que vous devez savoir sur les réponses aux avis optimisés par l'IA

La clé pour répondre aux avis des clients est l'empathie, mais comment évaluer l'empathie ?

Il s'agit-là d'une bonne pratique : chaque avis, quelque soit la plateforme sur laquelle il est publié, mérite une réponse personnalisée et attentionnée. Mais le paysage numérique se développe à une vitesse fulgurante : vos clients laissent des avis sur vos listings via des annuaires tiers, sur les réseaux sociaux, et bien plus. Et chaque fois qu'une nouvelle application ou plateforme voit le jour, votre équipe est obligée de redéfinir les priorités des canaux dans sa stratégie de réponse aux avis car elle ne peut tout simplement pas tous les gérer.

Certaines souhaitent adopter des grands modèles de langage (LLM) pour trouver un peu de répit. Avec la bonne invite, l'IA devrait pouvoir absorber une partie de la charge de travail, non ?

La réponse n'est pas si simple. L'IA peut être utilisée pour améliorer votre stratégie de réponse aux avis, mais comme pour tout outil, elle doit être utilisée avec précaution.

La quantité d'avis en attente de réponse peut être accablante pour les marques (et les équipes). De plus, le nombre d'avis augmente de façon exponentielle avec chaque établissement ou, dans le cas des agences, avec la marque de chaque client.

Même si vous disposez d'une bande passante suffisante pour répondre manuellement à chaque avis, est-ce vraiment la meilleure façon d'optimiser le temps de votre équipe ? Une telle tâche mobilise beaucoup de ressources, et ce, au détriment des priorités de l'entreprise. Sans compter que la gestion manuelle des avis client sur chaque annuaire (comme votre fiche d'établissement Google, votre profil professionnel Facebook et les plateformes spécifiques à votre secteur d'activité comme TripAdvisor) peut donner lieu à des incohérences. L'IA ne maîtrise pas encore l'empathie, mais les humains font eux aussi des erreurs.

Néanmoins, les LLM comme ChatGPT ne sont pas encore prêts à prendre entièrement en charge les réponses aux avis. En effet, la technologie LLM n'a pas accès aux informations en temps réel sur vos produits, vos services ou les interactions spécifiques avec vos clients. Elle peut ne pas disposer des connaissances approfondies nécessaires pour comprendre le contexte d'un avis, ce qui entraîne des réponses génériques ou inexactes. De plus, dans certains secteurs comme la santé et les services financiers, il y a des nuances juridiques et de conformité à prendre en compte.

Les LLM peuvent également avoir du mal à comprendre le ton et les émotions implicites dans les avis des clients, ce qui les empêche de faire preuve d'empathie. Pour être efficaces, vos commentaires doivent être personnalisés, apporter des réponses en employant le bon ton et contenir des informations précises sur votre entreprise. Cela est d'autant plus vrai à l'ère de l'IA, car les consommateurs détectent de mieux en mieux les réponses générées par l'IA et peuvent se vexer s'ils ont l'impression que l'entreprise ne prend pas leur expérience au sérieux.

Il est clair que les humains ont une bande passante limitée, et l'évolutivité infinie d'un générateur de réponses d'examen d'IA n'est pas vraiment utile lorsque des erreurs surviennent dans les communications avec les clients. Mais si vous associez l'empathie et les connaissances de votre équipe avec les capacités des LLM, vous pouvez renforcer votre stratégie de réponse aux avis.

Vous devez compter sur votre équipe, et non la remplacer. Elle possède les compétences nécessaires pour fournir une assistance, et un générateur de réponses d'examen devrait renforcer ces compétences, et non les imiter.

Les agents humains doivent être dans la boucle lorsqu'une réponse est apportée à un avis, qu'il s'agisse d'une situation simple ou compliquée.

Pour les évaluations sans contexte (c'est-à-dire des notes uniquement), vous pouvez utiliser un modèle. Mais pour les avis complexes et contextuels, la génération de contenu optimisée par l'IA s'avère très efficace. En effet, les LLM peuvent comprendre le sentiment des consommateurs et la complexité de leur expérience, puis générer un premier jet de réponse d'un simple clic sur un bouton.

L'agent humain dispose ainsi d'une base de travail et gagne du temps (même si ce n'est qu'un petit peu). Au lieu de rédiger une réponse de A à Z, votre équipe n'a plus qu'à vérifier la réponse, apporter les modifications nécessaires et l'envoyer dans la file d'attente de publication.

Il est extrêmement important d'appliquer les bonnes pratiques en matière de réponses aux avis. Si vous renforcez votre stratégie d'engagement avec l'IA, vous devez vous assurer que votre solution facilitera (et non compliquera) le passage de workflows manuels à des workflows optimisés par l'IA.

Lorsque vous évaluez des outils, recherchez les quatre caractéristiques suivantes :

1. Votre équipe doit avoir la possibilité de donner au LLM des instructions concernant le ton ou la langue à utiliser dans les résultats.

Votre équipe est composée d'experts en service à la clientèle. Veillez donc à ce qu'elle puisse personnaliser les instructions données au LLM. La solution disposera alors de directives à suivre lors de la génération de réponses aux avis, telles que la langue à utiliser, le ton à employer ou le nombre de phrases que doit contenir la réponse.

Il serait également intéressant que votre équipe puisse intégrer dans les instructions des champs contextuels pour les situations spécifiques. Par exemple, l'IA pourrait inclure l'entité du service client qu'un évaluateur devrait contacter pour obtenir une aide supplémentaire.

2. Le LLM doit être entraîné sur la voix, le style de réponse et les bonnes pratiques de votre marque.

Pour une réponse plus rapide, votre outil de réponse aux avis doit s'inspirer des réponses précédentes. Il pourra ainsi générer des réponses pertinentes et adaptées à la marque, et votre équipe pourra répondre plus rapidement aux consommateurs.

3. L'outil de réponse aux avis doit pouvoir intégrer des informations importantes sur l'entreprise dans la réponse générée par l'IA.

Pensez à toutes les informations concernant votre entreprise dont vos clients pourraient avoir besoin : votre localisation, vos horaires d'ouverture, vos produits et services, et même les coordonnées de votre service client. Il peut être important d'inclure ces informations dans la réponse, et le LLM doit disposer d'un grand nombre d'informations sur votre entreprise. Pour en tenir compte, recherchez un outil de réponse aux avis qui puisse également apprendre de vos données structurées, comme le contenu de votre CMS.

4. Un contrôle administratif est nécessaire pour protéger votre marque.

Quel que soit l'outil d'IA générative (et en particulier les outils qui s'intègrent à d'autres plateformes, comme votre CMS), votre chef d'équipe doit pouvoir restreindre ou accorder des autorisations aux utilisateurs. Certains de vos utilisateurs peuvent simplement avoir besoin d'un accès qui leur permet d'approuver ou de refuser la réponse générée par l'IA, tandis que d'autres peuvent avoir le droit de modifier les réponses aux avis. Quelle que soit la structure de votre équipe, assurez-vous que l'outil de réponse aux avis peut s'y adapter.

La génération de contenu optimisée par l'IA est un outil très puissant et, lorsqu'elle est associée à votre stratégie de réponse aux avis, votre équipe peut faire preuve d'empathie à grande échelle en interagissant avec les consommateurs d'une manière qui soit conforme à l'image de votre marque.

Outre l'engagement des clients, cette approche hybride homme-machine peut permettre à votre entreprise de gagner un temps précieux, de réduire ses ressources et ses dépenses.

Tant que vous mettez en place les bons garde-fous, vous pouvez articuler votre contenu généré par l'IA autour d'un discours humain et empathique. Préservez la satisfaction des consommateurs et améliorez votre réputation de marque — le tout sans surcharger votre équipe.