Landbot AI Howto
Landbot AI est un générateur de chatbot sans code qui permet aux entreprises de créer des expériences conversationnelles alimentées par l'IA pour le marketing, les ventes et le service client sur le web, WhatsApp et Facebook Messenger.
Voir plusComment utiliser Landbot AI
Inscrivez-vous pour un compte Landbot: Visitez le site Web de Landbot et créez un compte gratuit pour commencer.
Choisissez un modèle de chatbot IA: Sélectionnez parmi des modèles de chatbot IA prêts à l'emploi pour la planification de rendez-vous, la génération de leads ou le support client.
Personnalisez le flux du chatbot: Utilisez le constructeur visuel par glisser-déposer pour personnaliser le flux de conversation et ajouter votre propre contenu.
Entraînez l'IA: Fournissez des questions et des réponses d'exemple pour entraîner l'IA sur votre cas d'utilisation spécifique et les informations de votre entreprise.
Configurez les intégrations: Connectez votre chatbot à d'autres outils comme les CRM, les calendriers ou les applications de messagerie en utilisant des intégrations intégrées.
Testez le chatbot: Utilisez l'interface de test pour interagir avec votre chatbot et affiner ses réponses.
Déployez le chatbot: Choisissez où déployer votre chatbot - sur votre site Web, WhatsApp, Facebook Messenger ou d'autres canaux.
Surveillez et optimisez: Utilisez les analyses de Landbot pour surveiller les performances du chatbot et continuer à optimiser en fonction des conversations réelles.
FAQ de Landbot AI
Landbot AI est une plateforme de chatbot sans code qui permet aux entreprises de créer des expériences conversationnelles alimentées par l'IA pour les sites web, WhatsApp et Facebook Messenger. Elle utilise une technologie avancée d'IA et de GPT pour aider à construire des chatbots plus facilement sans compétences en codage.
Tendances du trafic mensuel de Landbot AI
Landbot AI a connu une baisse de trafic de 6,4% avec une réduction de 30 058 visites. Malgré les avis positifs et les retours soulignant sa plateforme sans code et sa vaste bibliothèque de modèles, cette baisse suggère que l'engagement des utilisateurs a pu être affecté par des facteurs externes ou des problèmes internes non directement liés aux fonctionnalités principales du produit.
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