Comment les chatbots peuvent augmenter l'intelligence économique, l'adoption de l'analytique et les taux de réussite

Les chatbots offrent aux organisations un excellent moyen d'améliorer leur intelligence économique et leur analyse de données.

Un marchandiseur de maillots de bain pour un détaillant populaire se rend à sa réunion de planification des ventes et des opérations du lundi. Juste avant son arrêt, Slack l'informe que le showroom de la marque Oxford Circus risque de manquer de stock de sa ligne de maillots de bain la plus populaire en juillet, juste avant les vacances scolaires d'été. Elle envoie d'urgence un e-mail à son fournisseur en Indonésie pour vérifier la disponibilité avant son rendez-vous.

Qui a envoyé le message Slack au marchandiseur ? Ce n'était pas un "qui" mais un "quoi". Son avertissement d'inventaire a été délivré par un chatbot - un "agent" d'IA désormais courant sur les sites Web grand public comme moyen d'automatiser les aspects des ventes et du service client. Les chatbots s'installent désormais dans les lieux de travail modernes pour rendre le "dernier kilomètre d'analyse" critique plus rapide, plus facile et plus précieux pour les utilisateurs professionnels quotidiens. Ils le font en partie en améliorant la fluidité des données des gens, leur permettant d'exprimer des idées sur les données en utilisant un langage partagé. Les travailleurs qui maîtrisent les données peuvent transformer des données brutes en informations exploitables, car ils comprennent comment les interpréter, connaissent les données disponibles et non disponibles, ainsi que comment les utiliser de manière appropriée.

Pourquoi le « dernier kilomètre d'analyse » est-il important ? C'est le domaine des utilisateurs professionnels, et c'est là que l'adoption diminue généralement. Malgré l'amélioration considérable de la visualisation des données dans les logiciels de business intelligence (BI) et d'analyse au cours de la dernière décennie, l'adoption est encore trop faible - seulement 32 % selon la dernière note d'enquête de Gartner. Si les entreprises veulent vraiment devenir axées sur les données, elles ont besoin de bien plus que de simples régals pour les yeux. Les gens d'affaires ont besoin d'informations opportunes, pertinentes et exploitables pour réussir dans leurs rôles. Les chatbots aident à répondre à tous ces points. Voici comment :

1. Notifications push et découverte

Nous en sommes juste au stade où les systèmes basés sur l'IA peuvent détecter les changements, les anomalies et les valeurs aberrantes dans les ensembles de données, puis utiliser des chatbots pour transmettre les informations pertinentes aux utilisateurs en fonction de leurs rôles, intérêts et préférences. À l'avenir, cela deviendra plus sophistiqué, non seulement en diffusant des informations sur les données modifiées, mais en ajoutant également des informations à ces données. Dans les systèmes plus anciens, les utilisateurs ont besoin que le service informatique configure manuellement les règles s'ils souhaitent être alertés des modifications critiques apportées aux données. Non seulement il s'agit d'un processus lent et rigide, mais vous devez également savoir ce que vous recherchez. Il exclut la majorité des scénarios de données que les utilisateurs ne peuvent pas prévoir à l'avance.

2. Intégration de la messagerie

Chaque jour, de plus en plus de travailleurs sont connectés via des plateformes de messagerie comme Slack et Microsoft Teams. Selon une étude récente de Spiceworks, 21 % des entreprises utilisent Microsoft Teams et 15 % des entreprises utilisent Slack. Lorsque l'introduction en bourse imminente de Slack aura lieu, nous pouvons nous attendre à une adoption plus généralisée par les entreprises.

Pourquoi est-ce important ? Comme dans mon premier exemple, les logiciels d'analyse peuvent utiliser des chatbots pour fournir des informations de données via des plates-formes de messagerie aux ordinateurs de bureau et aux appareils mobiles. Nos propres commerciaux et marketing reçoivent des alertes des chatbots sur les changements de données dans Salesforce via leurs canaux Slack. Les conversations sur les données ont lieu beaucoup plus aujourd'hui dans ces environnements qu'elles ne l'ont jamais fait dans des communautés d'utilisateurs d'analystes relativement plus petites.

3. Analyse conversationnelle

C'est là que les choses commencent à devenir vraiment excitantes. Avec l'analyse conversationnelle, les utilisateurs interagissent par messagerie ou voix avec les chatbots. Il s'agit essentiellement de pouvoir avoir une conversation avec vos données, à tout moment et en tout lieu. Supposons que notre planificateur de marchandises souhaite en savoir plus sur les raisons pour lesquelles cette ligne de maillots de bain en particulier est en rupture de stock. Elle peut demander au chatbot pourquoi cela se produit et quels sont les moteurs de la tendance. Cette capacité à pouvoir parler librement à un bot en utilisant le langage naturel est vraiment l'avenir de l'analytique sur le lieu de travail.

Les chatbots sont des messagers de données idéaux

Je serai le premier à admettre que les chatbots n'étaient pas universellement populaires au début. Par exemple, Facebook a dû réduire ses chatbots après que 70 % de ses interactions aient échoué en raison de difficultés de communication. Certains consommateurs sont un peu effrayés lorsqu'ils se rendent sur un site Web et qu'un chatbot de vente apparaît. Dans les scénarios de support client, cependant, les chatbots deviennent beaucoup plus populaires. Cela est particulièrement vrai lorsque quelqu'un a juste besoin d'une réponse simple et précise à une question telle que "quel est le code Wi-Fi de mon routeur ?"

De même, les chatbots constituent l'idéal pour les messagers idéaux pour les informations sur les données dans les organisations qui tentent d'améliorer la littératie des données de leurs utilisateurs professionnels. Les questions sur les données sont 100 % déterministes — il n'y a qu'une seule bonne réponse. Cela signifie qu'on ne s'attend pas à ce qu'un chatbot possède le niveau d'ambiguïté du langage humain et de syntaxe parfaite, ce à quoi on pourrait s'attendre dans une conversation de vente plus personnelle. Une fois que les gens ont surmonté l'étrangeté initiale de converser avec une machine, ils commencent à se sentir à l'aise pour poser des questions sur les données en sachant qu'ils ne sont pas jugés ou bousculés par un expert en données impatient.

Enfin, les chatbots sont populaires auprès des milléniaux, pour qui la messagerie est une seconde nature. Une étude menée par le spécialiste du marketing mobile 3C Interactive a révélé que 40 % des millennials ont déclaré qu'ils interagissaient quotidiennement avec un bot, et ce chiffre continue d'augmenter. Les chatbots offrent cette gratification instantanée que les milléniaux sont conditionnés à attendre en grandissant avec les moteurs de recherche. C'est important, car la génération Y étant bientôt la tranche d'âge la plus importante de la main-d'œuvre mondiale, de plus en plus de stratégies informatiques d'entreprise incluent la recherche de technologies conçues pour attirer et retenir les jeunes talents.

Si vous envisagez sérieusement de devenir une organisation axée sur les données, les chatbots offrent un grand potentiel pour améliorer la BI et l'analyse. Non seulement les chatbots peuvent aider à augmenter les taux d'adoption, mais ils peuvent également aider tous vos employés à mieux connaître les données et à prendre des décisions commerciales plus judicieuses.