Les chatbots prennent leur place dans le paysage de la relation client avec l’opportunité et la promesse de proposer une meilleure expérience client. L’engouement est d’autant plus fort que les bénéfices sont nombreux pour ce nouveau canal de communication client : une interface simple, une relation client enrichie avec des recommandations personnalisées, une disponibilité 24/7, un accès rapide à l’information, une optimisation des flux entrants en prenant entièrement en charge les tâches à faible valeur ajoutée, plus besoin de télécharger une app dédiée par service, etc.

 


Cette promesse d’une meilleure expérience client est-elle tenue ?

Pas forcément si l’on en croit les dernières revues de presse sur le sujet. Le chatbot serait passé du buzzword et effet « Waouh » à la déception avec un florilège d’accroches négatives à son propos : “Les chatbots ne sont pas intelligents !”, “Les chatbots sont-ils stupides ?”, “Le chatbot est-il une innovation ?”, “Le chatbot est idiot car il ne raisonne pas”, …


Peut-être que l’émergence de la technologie chatbot suit tout simplement la courbe « Hype Cycle » de Gartner pour les nouvelles technologies et qu’elle se situe aujourd’hui dans la phase dite « Gouffre de la désillusion ».

Avant d’aller plus loin, oui le chatbot est à mon sens une innovation, non pas pour sa technologie encore naissante mais surtout par le changement de paradigme qu’il induit dans la relation client.

Malgré tous les efforts et progrès qui ont été faits en matière d’UX et d’UI pour améliorer les parcours clients, c’est toujours l’homme qui doit s’adapter à la machine. Avec le chatbot on inverse la relation, pour la première fois c’est la machine qui s’adapte à l’homme au niveau de l’interface. C’est ainsi une innovation majeure qui laisse entrevoir de grands bouleversements dans la manière d’interagir avec son environnement numérique. C’est le début d’une nouvelle ère homme – machine.

Pour revenir à la présente amertume envers les chatbots et pour tenter d’expliquer les éventuelles incompréhensions et donc désillusions à leur endroit, il est intéressant de se pencher sur ce que l’on attend d’un chatbot et de comprendre quelles sont ses capacités actuelles et à venir, et surtout ses différents niveaux de maturité et d’intelligence.

Au regard de mon observation et de mon expérience, je propose 4 catégories ou niveaux de maturité qui pourront je l’espère aider à décrypter l’usage et la capacité des technologies autour des chatbots.

 

Niveau de maturité 1 : un chatbot simple

Basé sur des arbres de décisions, les chatbots simples fonctionnent sur la base de mots-clés préenregistrés dans une base de connaissances. Chacune de ces connaissances doit être codée par le développeur à l’aide d’expressions courantes et régulières. Si l’utilisateur a posé une question sans utiliser un seul mot clé, le chatbot ne peut pas le comprendre et répond par des messages tels que “désolé, je n’ai pas compris”.

Comme je l’ai indiqué précédemment, les chatbot et voicebot apportent un bouleversement majeur : c’est la machine qui s’adapte à l’humain et plus le contraire.

Aussi ce premier niveau de chatbot est suffisant pour adresser de nombreux usages.

Proposer un chatbot simple pour remplacer une FAQ, un SVI, un questionnaire est déjà une avancée majeure dans la relation client puisque l’expérience vécue par le client sera meilleure.

Pour cela nul besoin donc d’avoir un chatbot intelligent, un chatbot “stupide” sera suffisant !

 

Niveau de maturité 2 : un chatbot « data »

Une première « intelligence » peut-être apportée via une connexion du chatbot à des API (Applications Programming Interface). Cette interface lui permet de se connecter à une application du système de gestion informatique de l’entreprise pour échanger des données.

Par l’usage de données contextuelles ou servicielles, le chatbot « data » pourra proposer des services plus évolués basés sur des données dynamiques et des services personnalisés en fonction du profil du client. Il pourra par exemple apporter des réponses sur les caractéristiques d’un produit ou la situation d’un compte ou d’un contrat voire donner la météo en s’appuyant sur une API externe d’un prestataire météorologique.

Par son interfaçage à différents systèmes de gestion internes, un chatbot collaborateur donnera une réponse simple et rapide aux questions des employés de l’entreprise. L’excellence opérationnelle sera améliorée. On parle dans ce cas de collaborateurs « augmentés » par l’appui du chatbot dans son activité. Tout comme une calculatrice aide à calculer ou le GPS aide à se repérer dans son environnement, un chatbot « data » aide le collaborateur à répondre plus efficacement et plus rapidement aux clients. Il améliore ainsi l’expérience client comme celle des collaborateurs ; une véritable symétrie des attentions !

 

Niveau de maturité 3 : un chatbot « intelligent » ou agent conversationnel

Pour une vraie conversation et répondre à une demande client plus complexe, le chabot va analyser la requête en tenant compte du profil du client (historique, préférences, …) pour ensuite répondre voire enclencher une action. On parle alors d’agent conversationnel et non plus de chatbot.

Pour simuler une conversation en langage naturel, l’agent conversationnel s’appuiera sur plusieurs briques fonctionnelles ; chacune pouvant faire appel à de l’intelligence artificielle. Une brique d’analyse des textes lui permettra ainsi de comprendre les intentions du client exprimées dans sa demande. Ce savoir-faire appartient au domaine et aux techniques du traitement du langage naturel (NLP ou Natural Language Processing) et de sa compréhension (NLU ou Natural Language Understanding). Il permet d’associer une intention aux mots et aux phrases. Ces techniques mixent différentes approches d’intelligence artificielle et statistiques, comme l’apprentissage automatique  (ou  machine learning). Ensuite des briques Data et Algorithmiques enrichissent la contextualisation de la demande et la personnalisation de la réponse.

A ce stade de maturité et d’intelligence, l’agent conversationnel comprend les préférences et les habitudes des clients et peut proposer les meilleures actions apprises via des algorithmes formés supervisés.

Sur l’axe commercial, la mise en place d’un agent conversationnel pourra aider l’entreprise à :

. Augmenter ses ventes avec la recommandation algorithmique du produit adapté au profil du client

. Accélérer l’évaluation en estimant le coût de règlement des litiges en croisant historique des sinistres et profil du client

 

Niveau de maturité 4 : l’agent conversationnel avancé de demain

Il n’existe pas encore aujourd’hui dans les entreprises. L’agent conversationnel s’appuiera demain sur le deep learning et ses algorithmes avancés, les réseaux de neurones. Ces techniques sophistiquées de modélisation et de prévision, sont en mesure de modéliser des relations entre des données ou des fonctions particulièrement complexes à partir d’exemples.

Il pourra « découvrir » automatiquement des réponses aux questions des clients dans les données de l’entreprise, dans celles provenant de bases de données tierces et dans l’historique des conversations. Il sera auto-apprenant.

De nouveaux cas d’usage émergeront alors.

En fonction de l’objectif recherché, la marque utilisera ainsi des chatbots plus ou moins évolués, plus ou moins « intelligents ».

Les chatbots sont une nouvelle révolution digitale pour les marques depuis l’avènement des réseaux sociaux. La croissance du marché est évaluée à 2 chiffres pour les années à venir et il est estimé que 8 milliards de dollars seront économisés par les services clients grâce aux chatbots d’ici 3 ans. Dès 2020, 40% des interactions mobiles se feront via des chatbots. C’est le nouvel eldorado de la relation client !

 

Pour réussir son chatbot ou agent conversationnel, l’entreprise devra bien définir l’usage. Un chatbot peut avoir plusieurs finalités, s’agit-il de :

. proposer un accompagnement des clients pour faciliter leur processus d’achat d’un service

. adopter une posture de conseil pour attirer de nouveaux clients

. apporter une réponse plus rapide et efficace aux consommateurs

. apporter une réponse simple aux questions récurrentes des collaborateurs de l’entreprise

. proposer un divertissement

. automatiser des tâches répétitives

 

De même, les fournisseurs de technologie fleurissent dans ce domaine, de nombreuses startups se lancent aux côtés de géants ou d’acteurs historiques de la relation client venant des FAQ, des avatars ou de la Data sans oublier les agences digitales.

A chaque niveau de maturité correspondra une famille de technologies. La plateforme chatbot qui peut adresser tous les cas d’usage est à mon sens un leurre, si ce n’est par sa capacité IT, tout du moins par son non sens économique. Nul besoin d’une solution IA/Chatbot coûteuse pour remplacer une FAQ par un chatbot. De même, une solution issue des technologies FAQ et avatar aura du mal à proposer un service de qualité pour les niveaux de maturité 3 et 4 basé sur une IA avancée.

 

En conclusion, il y a beaucoup d’avantages liés à un chatbot. Certains d’entre eux ont été décrits dans cette chronique. Les entreprises pourraient économiser beaucoup d’argent tout en gagnant plus de revenus grâce à ces robots qui travaillent 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour la marque sans interruption. Et avec les progrès continus sur l’IA, le NLP et l’apprentissage automatique, qui rendront le chatbot plus intelligent, les cas d’usage vont se multiplier pour le plus grand bénéfice des entreprises et des clients. L’avenir des chatbots semble brillant.

 

*Décryptage issu d’une expérience de mise en place de chatbot et d’échanges avec des acteurs spécialisés dans les agents conversationnels ; notamment Zelros.