Galaxus intègre l’IA pour améliorer son expérience client

Galaxus n’est pas seulement une boutique en ligne et un magazine, mais se voit également comme une communauté. C’est pourquoi l’équipe « communautaire » s’occupe de toutes les questions concernant les produits ou sur tous les thèmes apparentés. Souvent, les clients sont même plus rapides que le staff interne et ils répondent directement à d’autres clients. C’est ce qui fait vivre la communauté chez Galaxus et Digitec.

Mais parfois, il faut attendre plusieurs heures, voire un ou deux jours, pour obtenir une réponse ! Pour augmenter la réactivité, les équipes de Galaxus Rivendell & Nightingale ont intégré l’intelligence artificielle dans le processus du chat. À chacune de des questions, l’IA vérifie si elle peut répondre à la question. Si c’est le cas, le client reçoit directement la réponse. Si elle est jugée satisfaisante, la question et la réponse de l’IA apparaissent sur le flux et sont visibles pour tous. Mais si l’IA ne peut pas répondre à la question, ou si la réponse ne te suffit pas, la question ira comme d’habitude dans la place publique et nous ou les membres de la communauté pourront contribuer à y répondre.

En quoi, l’intelligence artificielle (IA) peut-elle être particulièrement intéressante pour améliorer l’expérience client, notamment en matière de modération des commentaires ? 

Modération rapide et en temps réel
L’IA permet d’analyser des milliers de commentaires en temps réel, ce qui serait impossible manuellement à grande échelle. Grâce aux algorithmes de traitement du langage naturel (NLP), l’IA peut identifier rapidement les propos inappropriés, offensants ou contraires aux politiques d’une plateforme. Cela assure une réaction instantanée, contribuant à un environnement en ligne plus sûr et agréable pour les utilisateurs.

Détection de contenu offensant ou indésirable
L’IA peut être entraînée pour détecter une vaste gamme de contenus problématiques tels que les insultes, le harcèlement, le discours de haine, le spam, ou encore les propos discriminatoires. Cela aide à maintenir la qualité des discussions et à protéger les utilisateurs contre des contenus inappropriés ou offensants, contribuant ainsi à une meilleure satisfaction des utilisateurs.

Analyse contextuelle et émotionnelle
Grâce à l’analyse sémantique et à la détection des sentiments, l’IA peut comprendre le contexte des commentaires et évaluer leur ton (positif, négatif, neutre). Elle peut ainsi identifier des commentaires sarcastiques ou déguisés qui peuvent échapper à une simple analyse de mots-clés. Cela permet une modération plus nuancée et précise.

Personnalisation et amélioration de l’engagement
En analysant les commentaires et les interactions, l’IA peut personnaliser l’expérience utilisateur en fonction des préférences et des comportements détectés. Par exemple, elle peut recommander des réponses automatiques ou des contenus pertinents en fonction des commentaires des clients, améliorant ainsi l’engagement et l’interaction avec la plateforme.

Réduction des biais humains
La modération manuelle est souvent sujette à des biais personnels ou culturels. L’IA, si elle est bien entraînée, peut modérer de manière plus objective en suivant des règles prédéfinies. Cela permet de maintenir un standard de modération uniforme, tout en limitant les erreurs humaines et les jugements subjectifs.

Efficacité accrue et réduction des coûts
L’utilisation de l’IA pour la modération permet d’automatiser une grande partie du processus, réduisant ainsi le **temps et les coûts** associés à la modération manuelle. L’IA peut gérer les tâches les plus simples ou répétitives, tandis que les modérateurs humains peuvent se concentrer sur des cas plus complexes nécessitant une attention particulière.

Amélioration continue grâce au machine learning
L’IA s’améliore avec le temps grâce à l’apprentissage automatique. En analysant de grandes quantités de données et en étant continuellement ajustée, elle devient plus efficace pour repérer les nouveaux types de comportements ou langages indésirables, s’adaptant aux **évolutions des comportements des utilisateurs**.