De très nombreuses entreprises souhaitent aujourd’hui profiter des progrès de l’intelligence artificielle, de l’amélioration du traitement du langage naturel et des chatbots pour offrir un service plus personnalisé à leurs clients. D’ailleurs selon Business Insider ce sont même 80% des entreprises qui auront un chatbot d’ici 2020.

Tous les indicateurs semblent au vert pour se lancer dans cette révolution. Nous avons basculé dans ce que Google appelle le “mobile moment”, cet instant où l’usage de l’internet mobile a dépassé l’usage de l’internet desktop, nous savons que l’utilisateur passe désormais la moitié de son temps sur les applications mobiles dont les deux tiers sur les messageries, Facebook messenger en tête (étude ComScore 2017) et enfin 90% des consommateurs veulent communiquer avec les entreprises via les outils de messageries qu’ils utilisent (source : Accenture).

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Tout converge donc pour le virage mobile et conversationnel de la relation clients.

Alors le chatbot,  nouveau champion de l’expérience utilisateur et de l’engagement ? Pas si vite, le chatbot n’est pas une panacée!

Un constat mitigé

Lorsque Facebook a ouvert l’API de sa plateforme messenger en 2016 permettant de créer un chatbot avec un minimum de connaissances techniques,  de nombreux comptes se sont dotés de leur chatbot. Résultat : un an plus tard le réseau social annonçait 18 000 nouveaux robots conversationnels. Avec ce constat : plus de la moitié d’entre eux ne répondrait pas aux attentes des utilisateurs, seraient inutiles, ou pire, cassés.

En effet de nombreuses entreprises et développeurs se sont lancés tête baissée dans la création d’un chatbot sans mener une réflexion approfondie qui aurait mené leur initiative sur la route du succès.

Quelles sont les questions à se poser avant de lancer son chatbot?

La vraie première question à se poser n’est pas “est-ce que nous devrions ou non avoir un chatbot?” mais quel est le résultat que je veux obtenir pour l’utilisateur de mon produit ou service?

Ne pas avoir à patienter en contactant un service par téléphone? Avoir une suggestion de produit adapté à mes attentes? La création d’un chatbot doit répondre à un besoin identifié et ne pas rallonger inutilement une opération simple à effectuer. Elle ne doit pas non plus priver l’utilisateur d’une action qui lui fait plaisir, comme le fait d’organiser un voyage, mais plutôt de réduire ses frustrations ou irritants.

Une fois que vous avez identifié la raison d’être de votre chatbot, il faut répondre à cette deuxième question essentielle : quel est le résultat commercial que vous souhaitez obtenir?  Voulez-vous que votre chatbot réponde aux questions les plus fréquemment posées pour que vos utilisateurs se consacrent uniquement à l’achat de vos produits ou ne surchargent pas votre centre d’appel avec des questions récurrentes?

Souhaitez-vous atteindre une nouvelle cible? L’entreprise 1-800-Flowers qui vous permet d’acheter et livrer des fleurs via Facebook Messenger a annoncé que son taux d’acquisition de nouveaux clients avait progressé de façon phénoménale : 70% des ventes réalisées avec le bot étaient effectuées par de nouveaux clients de la marque.

Mon chatbot sera-t-il conversationnel? Beaucoup de chatbots ne disposent pas d’une intelligence artificielle permettant de comprendre le langage naturel. Le chatbot pose une série de questions qui va permettre de donner un certain nombre de réponses, un peu comme un moteur de recherche avec filtre à facettes. Selon vos objectifs, ce type de chatbot peut être suffisant.

Une autre approche peut être de démarrer la conversation avec une ou des questions cadrées pour pouvoir ensuite prendre le relais sur un thème précis en analysant le champs lexical utilisé par l’utilisateur.

Enfin, il faudra être attentif à la valeur perçue par l’utilisateur, surtout si votre marque se distingue par le conseil.

Alors, quels sont les quatre facteurs clés de succès pour la création d’un chatbot?

1 – La reconnaissance du langage naturel

“ Bonjour, je cherche une tondeuse à gazon Black et Decker sans fil à essence”

La première étape consiste à extraire le sens du langage de l’utilisateur. Plus précisément :

  • L’idée centrale de ce que l’utilisateur veut dire au bot (intention)
  • Les informations importantes qu’il porte (entités)

Dans l’exemple ci-dessus, l’utilisateur a l’intention d’acheter une tondeuse à gazon. “Sans fil”, “essence” et “Black et Decker” sont les entités nécessaires pour répondre à cette intention. Les entités dépendent de l’intention. Cependant il existe différentes manières d’exprimer une intention : “Je voudrais réserver une table aujourd’hui”, “avez-vous des disponibilités ce jour?”, “Est-il possible de venir déjeuner?” sont autant de façons d’exprimer la même intention et sont appelées expressions.

Vous allez déterminer et enseigner au bot les exemples de chaque type d’intention et d’entités correspondant à votre domaine.

2- Création de scénarii

Cette phase délicate ne peut être réalisée sans une phase d’analyse et de recueil de données. Elle consiste pour l’équipe de design UI à imaginer quelles seront les interactions entre le chatbot et les utilisateurs et de construire des flows.

Pour cela, vous pouvez notamment vous appuyer sur vos données existantes : centre d’appel, questions posées sur le moteur de recherche du site, historique de chat etc…Cela permettra de faire un état des lieux de toutes les questions qu’un utilisateur est susceptible de poser et les différentes manières dont il les exprime afin de bâtir les différents scénarii.

3- Services connectés

Il s’agit ici de relier le bot à des services permettant au bot de fournir ces services à l’utilisateur. Cela passe par :

  • Identifier les services nécessaires pour la conversation
  • Construire ces services s’ils n’existent pas

Plus basiquement un chatbot sera constitué de ces éléments  :

  • Une plateforme de messagerie : Facebook messenger, Slack, extranet de l’entreprise
  • Un botconnector : un adaptateur entre le bot et les canaux qu’il supporte
  • Une solution de reconnaissance de langage  naturel ou plus communément appelée NLP (natural langage processing) basée sur l’intelligence artificielle, qui va permettre de déterminer les intentions de recherche et les entités et donc de “comprendre” le langage humain.langage-naturel
  • Services web externes : API  permettant d’obtenir des données comme des horaires de train ou de vol, la méteo etc…

4 –  L’apprentissage

Une fois que le chatbot sera assemblé, il faudra en quelque chose le nourrir et l’entraîner. Le chatbot utilise le principe de machine learning pour améliorer ses performances. Plus on lui donne d’informations, plus il va être capable de donner des réponses pertinentes aux utilisateurs.

Ce processus dit “bot training” va permettre aux équipes de soumettre le chatbot à de nombreuses épreuves : différentes expressions pour qualifier une même intention, analyse des entités, scénarii…

C’est pourquoi l’étape de  travail d’analyse et de récolte de données en amont est essentielle à la réussite de votre projet de chatbot.