E-commerce - Améliorez l’expérience utilisateurs de services avec les chatbots et leurs alternatives - 12 septembre 2018

Améliorez l’expérience utilisateurs de services avec les chatbots et leurs alternatives

Améliorez l’expérience utilisateurs de services avec les chatbots et leurs alternatives
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Les chatbots ont eu le droit à beaucoup d’attention et une couverture médiatique très dense ces dernières années. Du point de vue des sociétés, ils sont très prometteurs – quels compagnies refuseraient d’envisager l’automatisation d’actions actuellement réalisées par des humains ? Néanmoins, le bénéfice pour les utilisateurs est plus rarement discuté : apprécient-ils vraiment échanger avec un robot lorsqu’ils ont besoin d’aide ?

À cause de l’enthousiasme des sociétés pour les chatbots, il est parfois difficile de déterminer ce qu’ils sont réellement capables de faire par rapport à ce qui nécessiterait de réaliser des avancées sur les technologies sous-jacentes.

On commencera donc par présenter les bénéfices qu’une compagnie peut espérer retirer avec un chatbot ainsi que ce qu’ils requièrent. Nous envisagerons ensuite un cas d’utilisation bien spécifique : le support client, et alternatives semi-automatisés aux chatbots. On conclura enfin sur un cas d’utilisation bien différent pour les bots : les services proposés par SMS. C’est parti !

Dans quelle situation utiliser un chatbot ?

Avant de commencer à voir les cas d’utilisation des chatbots, il convient de prendre un peu de recul pour considérer comment déterminer si leur utilisation est pertinente ou non dans une situation donnée.

En effet, il est bon de prendre quelques précautions avant d’implémenter un chatbot pour éviter les situations où un bot mal conçu répond à un besoin… qui n’existe pas.

Amélioration de l’expérience utilisateur

Les chatbots qui fonctionnent sont agréables à utiliser et cela se voit : ils ont des vrais utilisateurs qui les apprécient. Pour arriver à ce résultat, il est bon de commencer par analyser rigoureusement le scénario actuel de votre situation pour le comparer à celui qui impliquerait un chatbot pour le même effet. Cela vous aidera à déterminer précisément l’apport réel du bot. Voici quelques questions pour nourrir votre réflexion en la matière :

  • Comment l’utilisateur résout-il actuellement son problème ?
  • Est-il possible de résoudre le même problème plus rapidement (moins d’étapes) ou facilement avec un chatbot ?
  • Sur quel canal envisagez-vous de déployer le chatbot ? Est-ce que vos utilisateurs y sont déjà ?

Le véritable coût du chatbot

Du point de vue des sociétés, les chatbots sont des machines à réduire les coûts. Une fois que vous êtes convaincu de la pertinence d’un chatbot pour une situation donnée, encore faut-il déterminer son coût. Cela vaut également la peine de penser à la répartition du travail entre le chatbot et les agents (humains) : les situations totalement automatisables sont rares. Une intervention humaine est souvent nécessaire pour garantir un résultat acceptable. Voici quelques questions utiles pour cerner l’enjeu :

  • Quels sont les ressources que vous consacrez actuellement au problème que vous voulez automatiser ?
  • Sont-elles suffisantes pour valoir la peine de consacrer le temps et les ressources nécessaires au développement d’un chatbot ?
  • Quelle part de la charge de travail sera reprise par le bot ? Pouvez-vous estimer la charge de travail qu’il restera à vos agents ?

Les chatbots pour le support client

Le support client est un des cas d’école pour les chatbots. En effet, les intérêts sont évidents autant pour la société que pour l’utilisateur.

Du point de vue des utilisateurs, cela signifie que le support client est disponible à tout moment et répondra instantanément. En outre, puisque le support est automatique, cela enlève la peur de poser les questions les plus basiques : un robot ne peut pas perdre son temps.

benefices chatbots

Du point de vue des compagnies, les chatbots réduisent le nombre d’agents nécessaires pour faire fonctionner le support client. En fonction des implémentations, le bot peut également être utilisé pour catégoriser et trier les requêtes entrantes. Cela permet ensuite d’optimiser les emplois du temps des agents et d’accroître la précision des statistiques. Enfin, comme le chatbot est déployé sur un canal existant (centre d’aide ou messageries) cela facilite grandement son adoption.

Processus de support avec un chatbot

Avant d’aller plus loin, vous vous demandez peut-être à quoi ressemble un support client qui utilise un bot ? En voici une version simplifiée :

  1. Le client initie une demande d’assistance (« ticket ») : Un client a un problème avec le produit ou le service et cherche de l’aide. Il va sur les canaux habituels (le centre d’aide par exemple) et commence une conversation avec le bot.
  2. Catégorisation du ticket : Grâce à la reconnaissance du langage naturel (NLP), le bot est capable de reconnaître le sujet principal de sa requête. Elle est catégorisée, par exemple : livraison, paiement, problème avec le site…
  3. Assistance immédiate : Si le problème en question fait partie des plus courants, le chatbot a peut-être une réponse déjà prête. Sinon, il peut proposer à l’utilisateur différents supports pour l’aider, comme des guides.
  4. Suivi : Avec des questions ciblées, le chatbot est en mesure de savoir si le problème a été résolu ou non.
  5. (Optionnel) Remontée à un agent : Avant de passer la main à un agent, le chatbot peut collecter les informations nécessaires au traitement du ticket – comme des précisions sur le problème ou les paramètres du client.
  6. (Optionnel) Réponse de l’agent : L’agent peut ensuite reprendre la main. Il a accès à l’historique de la conversation et la catégorisation effectuée par le bot ce qui facilite et accélère le traitement du ticket.

Prérequis et limites d’un bot de support client

Le déroulé présenté au-dessus est plutôt fluide et efficace s’il est bien implémenté. Il y a cependant plusieurs précisions à apporter. En effet, pour arriver à un tel résultat, il faut une base de tickets déjà existants conséquente qui pourront être analysés. En outre, plus les tickets sont similaires l’un à l’autre, plus le bot sera efficace. Enfin, le développement et la maintenance d’un tel chatbot requiert des compétences techniques en interne.

Avec ces limites précisées, on se rend compte que cette utilisation se prête plutôt à des sociétés B2C qui ont de nombreux utilisateurs. Les sociétés avec des produits plutôt B2B auront intérêt à s’orienter vers d’autres solutions.

L’automatisation avec les Serveurs Vocaux Interactifs (SVI)

Les commerces B2B ont tendance à avoir des bases d’utilisateurs plus modestes ainsi que des différences significatives dans le paramétrage ou même l’installation réalisée pour chaque client. Un chatbot ne serait donc pas en mesure de reconnaître les problèmes de façon efficace. Il reste cependant des options pour permettre à ces sociétés d’automatiser partiellement leur support client.

Il y a encore de nombreuses compagnies qui gèrent le support directement par téléphone : ça a le mérite d’être simple et direct pour les clients. Pour gérer le flux d’appel entrant de manière efficace, elles peuvent utiliser des SVI (Serveur Vocaux Interactifs).

SVI

Les SVI permettent d’orienter vos clients grâce à des interactions vocales ou en utilisant les touches de leur téléphone. Le système joue des messages pré-enregistrés pour les guider. Un SVI permet de collecter des informations sur vos appelants. Avec ces données, vous pouvez ensuite donner la priorité aux clients importants par exemple (en réduisant/éliminant le temps d’attente) ou bien encore optimiser l’acheminement des appels entrants.

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Finissons notre tour d’horizon des chatbots et autres techniques d’automatisation avec un type de bot bien particuliers : les chatbots SMS.

Les chatbots par SMS

On envisage souvent les chatbots dans les applications de messagerie (Messenger, Whatsapp, Telegram…) mais ils peuvent également fonctionner par SMS et cela présente de sérieux avantages. Le premier et le plus évident est bien sûr l’accessibilité. Tout le monde n’a pas Whatsapp, mais tout le monde ou presque a bien un portable qui gère les SMS – plus de 5 milliards de personnes dans le monde peuvent recevoir des SMS. En effet, pas besoin d’un smartphone pour les SMS, même les téléphones les plus basiques les supportent. Les chatbots par SMS permettent ainsi de proposer des services intelligents sur des téléphones très simples comme un Nokia 3310.

TextEngine en est le parfait exemple. Comme son nom l’indique, ce service propose un moteur de recherche par SMS. C’est en quelque sorte un portail vers l’internet qui ne nécessite pas d’avoir soi-même un accès internet.

textengine

Aller plus loin avec les chatbots par SMS

Les SMS sont particulièrement adaptés pour les notifications : pour tenir un client informé sur l’état de sa commande par exemple. En effet, les SMS sont lus très rapidement : 90 % d’entre eux sont ouverts dans les 5 minutes qui suivent leur envoi. Néanmoins de simple SMS de notification peuvent parfois être frustrant. Vous pouvez aller plus loin en laissant vos utilisateurs répondre, c’est l’objet des chatbots par SMS.

Par exemple, un chatbot SMS peut améliorer vos notifications de livraison et optimiser l’ensemble du processus :

Votre colis ABC sera livré à votre domicile 25 rue de la Paix à Paris demain entre 14 et 16h. Répondez OK pour confirmer la livraison ou reprogrammer pour changer la date.

Si le client reprogramme la livraison, le chatbot pourra proposer par exemple trois autres fourchettes que le client confirmera d’une simple 1, 2 ou 3.

Comme les interactions dans le scénario décrit au-dessus sont très bien cadrées, développer un tel chatbot est aisé. Le processus est malgré tout assez flexible et applicable a d’autre scénarios comme les rappels de rendez-vous.

Grâce à notre partenariat avec Recast.AI, un service de reconnaissance de langage naturel qui aide à la création de chatbot, vous pouvez rapidement mettre en place un chatbot similaire.

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En savoir plus sur les chatbots

Si vous voulez en apprendre plus sur les chatbots, Nous avons déjà pris la parole à plusieurs reprises sur le sujet, en Anglais. Notre premier article en 2017 traitait de l’émergence des chatbots SMS. Pour mieux comprendre la technologie qui a rendu possible les chatbots (NLP), nous vous invitons à lire Chatbot Masquerade notre analyse qui présente les enjeux de la compréhension programmatique du langage.

 

Article écrit en collaboration avec CALLR