Nombreuses sont les entreprises à avoir investi dans des projets de mise en place de chatbots afin d’accompagner leurs clients dans leurs parcours d’achat en ligne. Présenté comme un canal de réponse, d’orientation et donc d’amélioration de la relation client, le chatbot est souvent vécu comme un point d’insatisfaction et de décrochage.

En effet, le chatbot est défini comme un robot logiciel pouvant dialoguer avec un individu ou consommateur par le biais d'un service de conversations automatisées pouvant être effectuées par le biais d'arborescences de choix ou par une capacité à traiter le langage naturel. Il s’agit donc d’une base de données de mots clés permettant d’apporter des éléments de réponses aux questions des clients.

Loin donc de la révolution annoncée, de l’arrivée des robots et du remplacement des agents de la relation client, ces chatbots sont souvent vécus comme des FAQ conversationnelles ou des outils d’orientation du client seulement, tout comme cela existe dans la téléphonie depuis bien longtemps.

Quelles sont donc les raisons derrière ces résultats mitigés, et comment les éviter ?

Des attentes imprécises

En amont de son implémentation, il est primordial de spécifier les attentes du chatbot et la création de valeur attendue. Cela peut être le taux de concrétisation de la vente, le recueil de la satisfaction client, la réduction du temps et / ou nombre de clics avant d’arriver au paiement. L’objectif est de suivre ces indicateurs de performance et de faire évoluer le chatbot pour répondre aux attentes définies. Cela passe bien entendu par une phase pilote itérative, et une amélioration continue suite à la mise en service.

Le chatbot, un outil non autonome à alimenter de manière continue

Souvent considéré par les entreprises comme une solution d’interaction avec le client, le chatbot est vu comme un package qui viendrait s’intégrer dans leurs sites pour accompagner leurs clients. Or, le chatbot est un canal, une manière de communication vide en soi, qu’il faut alimenter selon l’identité de chaque entreprise, voire catégorie de produits. Ainsi, s’il est vu comme un robot, le chatbot doit être « éduqué » et enrichi de manière continue.

La nécessité d’apprentissage pour le chatbot

La première attente du chatbot est de comprendre la demande du client, formulée en des mots du langage humain. C’est donc là que les algorithmes informatiques se croisent avec la linguistique, dans le cadre de la Natural Language Processing (NLP). Le langage humain étant différent d’une personne à une autre quant aux mots utilisés, formulations, etc., il est nécessaire pour le chatbot d’avoir des capacités d’apprentissage à partir des échanges vécus. C’est alors ici que l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning peuvent jouer un rôle décisif pour enrichir la base de données du chatbot. Cette base de données, composée uniquement de mots, peut être infinie en considérant les différentes formulations, structures, erreurs d’orthographe, combinaison des mots et importance de chaque mot. Sa construction et son enrichissement sont donc la base d’apprentissage du chatbot, lui permettant d’être plus efficace, tout en s’adaptant aux demandes spécifiques des clients du site Web.

Le besoin de mettre un humain derrière le chatbot pour rattraper les clients

Rien de nouveau, le chatbot manque souvent de « personnalité ». Bien qu’il ait souvent un nom, qu’il tutoie ou qu’il utilise un ton divertissant, il suffit souvent d’utiliser quelques mots ne faisant pas partie de son dictionnaire pour que ses retours soient obsolètes, surtout pour les sites spécialisés (bricolage, plomberie, objets techniques, …) nécessitant une orientation plus précise. C’est alors que l’intelligence et la personnalité humaine reprend toute sa place et qu’il est nécessaire qu’un agent de la relation client reprenne la conversation pour conseiller et accompagner jusqu’à la finalisation de la transaction.

Bien entendu, et même dans le cas où il y a une récupération de la conversation par un humain, le chatbot n’aura pas échoué : il aura permis d’amorcer et de préciser la demande, permettant un gain de temps plus ou moins important.

En considérant donc le chatbot et l’agent comme des canaux, nous passons d’une relation multicanale dans laquelle le client choisit son canal à une relation cross-canal où l’agent humain prend le relai du chatbot.

En conclusion, l’effet des chatbots sur le parcours client est très différent en fonction des contextes et des besoins. Cependant, cette technologie donne souvent lieu à des échanges incomplets et peut constituer également une insatisfaction et un décrochage client. Loin des prévisions de la robotisation complète, il s’agit aujourd’hui de construire de manière progressive ses chatbots, les personnaliser et les accompagner en fonction des contextes. Il s’agit aussi, et surtout, de remettre le conseiller au cœur de la relation client et de penser le chatbot comme un moyen d’orientation et de réponses relativement simples, permettant donc au conseiller de traiter les demandes plus complexes.

youssef yakoubi
Youssef YAKOUBI
Senior consultant, TNP