
Dans le paysage numérique actuel, l'optimisation de l'expérience utilisateur à travers les chatbots est essentielle pour améliorer le service client dans divers secteurs. Cette étude examine l'impact des chatbots sur l'expérience utilisateur, en se concentrant sur l'influence des types de conversation sur la ressemblance humaine perçue et la satisfaction globale. Pour ce faire, nous avons mené une étude qualitative basée sur 15 entretiens avec des utilisateurs provenant des secteurs des télécommunications, des services bancaires et du e-commerce. Les données ont été analysées de manière thématique pour dégager des insights sur les interactions des utilisateurs avec les chatbots, leurs motivations et les effets des différents styles de conversation. Les résultats montrent que les chatbots sont efficaces pour les tâches simples, mais rencontrent des limites pour les requêtes complexes, soulignant la nécessité d'améliorer leurs capacités et leur intégration humaine. Cette étude apporte des connaissances précieuses dans le domaine, en soulignant l'importance d'équilibrer la fonctionnalité des chatbots avec des interactions humaines pour optimiser la satisfaction des utilisateurs.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
