Relation clientsia4marketing Le chatbot « humanisé » au service de la relation client

Vous vous êtes sans doute déjà amusés à jouer avec un chatbot comme on joue avec un chat : en essayant de le titiller. Si vous l’aviez alors jugé inefficace et impersonnel, vous serez surpris de voir à quel point les progrès de l’intelligence artificielle sont en train de le métamorphoser, à l’oral comme à l’écrit. Vous pensez que vous saurez toujours distinguer le langage d’un robot de celui d’un humain ? Pas si sûr… nous allons faire le test.

 

En 1950, le mathématicien Alan Turing faisait la prédiction suivante :

I believe that in about fifty years’ time it will be possible to programme computers […] to make them play the imitation game so well that an average interrogator will not have more than 70% chance of making the right identification after five minutes of questioning.

Alan Turing

 

La course au « Test de Turing » était lancée. Certains informaticiens comme les Russes à l’origine de l’IA Eugène Goostman n’ont pas été loin de le passer en 2014. Mais la majorité des chatbots ne dupaient personne, et les robots parleurschatter robot » littéralement) ne faisaient plus parler…

 

Ils prennent alors de la voix pour se faire entendre : c’est l’émergence des chatbots vocaux. Coup de tonnerre en 2018 lorsque Google présente « Duplex », une extension de Google Assistant qui permet de réserver à votre place une table dans un restaurant, ou un rendez-vous chez le coiffeur.

Jugez plutôt leur démonstration, particulièrement réussie, où le Salon n’aura pas « coupé court » à la conversation, et sera bien allé au bout de la réservation :

 

L’échange reste bref, mais vraiment concluant. Les intonations et les mimiques de langage sont bluffantes, même si Google admet que son IA serait incapable de tenir une conversation en dehors du cadre pour lequel elle a été entraînée.

Encore indisponible en France, Duplex se déploie dans toujours plus de langues et de pays. Patience !… vous devriez pouvoir bientôt la tester.

Chatbots sous stéroïdes

Comment en est-on arrivé là ? En injectant dans les chatbots de l’intelligence artificielle à base de traitement du langage naturel.

Alors que les chatbots traditionnels sont paramétrés par des humains à partir d’un ensemble de règles limitées (choix multiple renvoyant vers des réponses pré-déterminées), les « chatbots IA » analysent et interprètent l’intention de recherche pour envoyer une réponse adaptée. Cette IA requiert un apprentissage exigeant sur de grands volumes de données, mais elle offre une expérience sans précédent, bien plus conviviale et efficace.

ia4marketing-comment un chatbot ia fonctionne-t-il ?

 

Les progrès de la Recherche en Natural Language Understanding / Processing / Generation permettent aux chatbots vocaux d’analyser et d’interagir toujours plus finement avec leurs
interlocuteurs :

  • En matière d’expression orale, ils ont considérablement gagné en fluidité et en expressivité. Faites le test vous-même sur la démo de IBM Watson Text to Speech.
  • En matière de compréhension du langage humain, ils l’appréhendent de mieux en mieux et dans des situations plus complexes — comme avec plusieurs utilisateurs :

 

 

Des études récentes vont même jusqu’à démontrer que les IA vocales de Google et Microsoft comprennent à présent mieux le langage parlé que les humains… Dans les faits, si vous utilisez Google Assistant, Siri ou Alexa, vous avez pu vous rendre compte qu’il y avait encore un peu de chemin à faire. Le temps sans doute que ces nouvelles IA sortent des laboratoires et soient déployées partout, dans toutes les langues.

 

Et à l’écrit, les chatbots IA ça donne quoi ?

 

Chatbot Avant/Après

Un simple comparatif vous montre l’étendue des progrès aussi réalisés en langage écrit, avec les chatbots IA (Meena de Google à droite) qui dament le pion aux chatbots basés sur des règles (chatbot du JDD à gauche, qui n’est plus actif) :

ia4marketing chatbot avant après

Fini le temps où le chatbot nous répondait à côté de la plaque : voici Meena, présenté par Google en janvier 2020.


Meena serait l’IA conversationnelle la plus évoluée à ce jour, capable de tenir une conversation naturelle et ouverte, grâce aux 40 milliards de mots dont elle s’est enrichie à partir des réseaux sociaux. Car il s’agit de coller au plus près du « parler » courant, bien au-delà de la langue académique qui ne compte par exemple pour l’anglais que 200 000 mots.


Les progrès sont tels que le test de Turing semble dépassé. 70 ans après sa création, Google a donc créé son propre protocole : SSA, pour Sensibleness and Specificity Average. Le SSA prend en compte les soft skills du chatbot, comme sa capacité à rebondir s’il ne sait pas répondre, à ouvrir le champ de la discussion, ou encore à blaguer.

 

Des chatbots toujours plus tchatcheurs

Facebook affirme être allé encore plus loin que Meena avec son chatbot Blender, riche de 3,6 fois plus de paramètres, et qui se serait notamment entraîné sur 1,5 milliard de conversations Reddit.

 

Selon eux, Blender surpasserait Meena en terme d’interactions, plus humaines et engageantes, et serait capable de faire preuve d’empathie, voire d’assumer une personnalité.

ia4marketing chatbot blender facebook
Exemple de conversation avec Blender (en bleu)

 

Pour Google comme Facebook, l’attention est portée à corriger leurs erreurs, contradictions et surtout biais, afin de ne pas connaître la mésaventure de Microsoft en 2016 avec son robot Tay, lâché un peu trop vite sur la Toile, et qui s’est très vite lâché au contact des trolls…

 

Dernier enjeu, et pas des moindres : pouvoir leur faire tenir ces propos cohérents et engageants sur la durée. Pas question que le chatbot flanche trop rapidement, il faut qu’il ait du répondant !

 

Amazon a ainsi créé en 2017 le Alexa Prize : une compétition universitaire visant à leur faire tenir une conversation orale fluide pendant 20 minutes. On en est encore loin, à 7 minutes 37 secondes pour l’équipe gagnante de l’édition 2020. Mais les progrès d’année en année sont réels.

ia4marketing Alexa Prize Amazon

 

Bref, la révolution des IA conversationnelles est en marche, à l’oral comme à l’écrit. Le taux de croissance des chatbots devrait augmenter de 34% par an d’ici 2024. En 2020, 74% des consommateurs ont déclaré avoir déjà utilisé des assistants virtuels pour rechercher ou acheter des produits et services.

 

Vous l’aurez compris, pour les développeurs de chatbots il ne s’agit pas de simplement taper la causette avec vous : les enjeux business derrière sont énormes. Et humaniser les robots parleurs est la clé pour y parvenir.

 

Humaniser les chatbots : pourquoi ? jusqu’où ?

Le marketing conversationnel dopé à l’intelligence artificielle permet aux marques (B2C comme B2B) de métamorphoser leur relation client.

 

Le site Chatbots.org recense et évalue aujourd’hui plus de 1350 chatbots disponibles partout dans le monde, pour tous les besoins et tous les secteurs d’activité.

La majorité d’entre eux sont moins sophistiqués que les purs chatbots IA. Mais ces chatbots peuvent déjà bénéficier des progrès du NLU et du NLP pour collecter et interpréter un nombre non négligeable de données dites “structurées” (nom, adresse, numéro de commande etc.).

En exploitant efficacement ces données, les chatbots dotés d’intelligence artificielle se présentent comme de véritables assistants virtuels capables d’accompagner le client à toutes les étapes du tunnel de conversion.

 
 
 
 
 

Le chatbot au service de la relation client

Le chatbot e-commerce permet ainsi de rapprocher l’expérience en ligne de celle du point de vente physique, en tirant partie des avantages de proximité du support client, et ce à toutes les étapes :

 
 
  • Le chatbot e-commerce participe à la stratégie d’inbound marketing en proposant une expérience omnicanale, qui peut à la fois être déployée sur Facebook Messenger mais aussi sur d’autres canaux (Twitter, WhatsApp, Slack, Alexa, Google Assistant…), et bien sûr sur et vers le site e-commerce.

 

  • Ce n’est plus seulement le site qui est ouvert 7j/7 24h/24, mais aussi et surtout le support client qui n’est plus limité aux seuls horaires d’ouverture. Le chatbot est un canal en libre-service ouvert à n’importe quelle heure du jour et de la nuit. Il peut en outre traiter plusieurs conversations simultanément, sans temps d’attente. C’est ce critère de vitesse et de réactivité qui le fait privilégier par 69% des consommateurs, notamment les Millenials et la Génération Z, davantage portés sur la messagerie que sur l’appel au support technique.

 

  • En se rendant disponible sans s’imposer, il laisse à l’internaute l’autonomie dont il a besoin, tout en l’aidant à se sentir pris en charge en cas de problème. Le chatbot peut ainsi réduire significativement le taux de rebond en apportant aux visiteurs les réponses aux questions qu’ils se posent. Notamment les 80% de questions génériques sur les frais d’expédition, livraison, retours etc. dont les réponses se trouvent généralement dans la FAQ, et que le chatbot permet de rendre dynamique. L’interaction à ce moment critique est clé pour espérer pouvoir conclure la vente.

 

  • Mais mieux que cela : comme en magasin physique, le chatbot peut l’accompagner de façon personnalisée vers le produit qu’il recherche. Il peut le guider vers la bonne référence, y compris s’il ne sait pas vraiment ce qu’il veut, en lui posant les questions les plus pertinentes pour comprendre son besoin. Le chatbot se base pour cela sur des algorithmes de recommandations dynamiques, qui vont se nourrir des précédentes requêtes clients ayant le mieux performé, ou des produits que le site aura choisi de mettre en avant.

 

  • En faisant parler le visiteur, ou simplement en analysant son comportement sur le site (produits consultés, temps de navigation moyen, achats précédents…), le chatbot obtient des informations précieuses sur son degré de maturité, et peut déterminer le bon message à lui adresser : recommandations, remises ou promotions. Cette segmentation quasi immédiate et très précise est une mine d’or pour maximiser le potentiel de conversion, bien au-delà de ce que pourrait faire un vendeur en magasin.

 

  • Dans cette phase d’avant-vente, le chatbot peut ainsi amener le visiteur jusqu’à l’opt-in : dans le secteur de la beauté, le chatbot « My hand expert » de l’Occitane a réussi à faire s’inscrire 22% de ses interlocuteurs à sa newsletter, et à récupérer 69% de leurs coordonnées de contact. Parmi eux, 35% ont utilisé en ligne ou en point de vente le code promo fourni.

 

  • Dans tous les cas, le visiteur se sent rassuré de savoir que le chatbot pourra toujours relayer sa requête à un opérateur réel, s’il préfère finalement parler à un humain, ou si la demande devient trop spécifique. Le chatbot pourra alors transmettre l’ensemble des informations déjà collectées pour résoudre le problème. Il est l’illustration parfaite de « l’intelligence augmentée », qui travaille main dans la main avec les équipes de l’entreprise pour faciliter et optimiser leur travail, au service du client.
 
 
 

 

  • C’est ainsi que le chatbot de La Croquetterie (nutrition canine et féline) a enregistré +16% de conversions de ventes en automatique, avec +10% de CA essentiellement sur de nouveaux clients. En outre, le panier moyen a grimpé de +25% grâce aux recommandations du chatbot sur des produits complémentaires, lors du passage à l’achat.

 

  • En plus de stratégies cross-sell et up-sell, le site peut travailler la relance de ses paniers abandonnés. Selon la plateforme française de commerce conversationnel Webotit, le chatbot peut permettre de convertir 10 à 15% des transactions laissées en suspens. Le taux d’ouverture d’un message sur chatbot serait de 80% contre 25% pour un e-mail, avec un taux de clics 10 fois plus important : il assure donc un bien meilleur niveau d’engagement pour réduire le taux moyen de panier abandonné, estimé à plus de 70%.

 

  • Grâce au chatbot, la marque connaît d’autant mieux ses clients, leurs intérêts, leurs besoins et leurs attentes. En le reliant à sa base CRM, elle peut enrichir en continu les datas manquantes ou erronées, au fil des discussions successives. Elle maximise ainsi le potentiel de ses données récoltées pour les convertir en ventes, tout en gagnant des critères objectifs pour affiner ses offres et sa stratégie marketing.
 
  • Une fois l’achat enregistré, le chatbot permet au client de gérer tout le service après-vente, et en premier lieu la commande en elle-même :

    • Suivi de commande : le chatbot connecté à la plateforme e-commerce peut donner de la visibilité sur son état d’avancement. Si par exemple le client demande : « Où en est ma commande ZFLP879068 ? Je n’ai toujours pas été livré », le chatbot saura identifier le suivi de commande comme un besoin, et ira chercher sur la plateforme e-commerce à laquelle il est connecté les informations de retard éventuel. Le client en sera tout de suite informé.

    • Modification ou annulation de commande : le RPA (Robotic Automatisation Process) est aussi utilisé à travers le chatbot pour aller chercher dans la base CRM le profil client, corriger ou même annuler une commande. Un email avec une confirmation de remboursement ou un avoir est envoyé, et le chatbot en informe parallèlement le client. Le OUIbot de la SNCF permet déjà depuis fin 2017 d’acheter et de gérer ses réservations de train. OUIbot répond aujourd’hui à plus de 13 000 personnes et envoie 400 000 confirmations de commande par mois via Messenger.

 

  • 3 clients sur 5 ne feront plus d’achat sur un site sur lequel ils ont connu une mauvaise expérience, et seulement 2% des clients insatisfaits se plaindront au service support. L’objectif du chatbot SAV est de résoudre leur problème, mais aussi et surtout de faire parler la majorité silencieuse pour identifier les points de blocage et diminuer le churn.

 

  • Le chatbot peut enfin onboarder les nouveaux clients, et leur adresser des messages personnalisés… jusqu’à leur souhaiter un joyeux anniversaire ! Un programme de fidélité embarqué peut aussi permettre de réengager les 92% de consommateurs qui s’y disent favorables. 75% d’entre eux le considèrent même comme un critère de choix. Tout ceci participe à ce qu’ils se sentent proches de la marque, permettant d’améliorer la rétention et la satisfaction client.
 
 

 

Dans le domaine B2B, selon le State of Conversational Marketing 2020 le cas d’usage de l’achat aurait même plus que doublé en 1 an, avec une forte hausse également de l’opt-in et de la prise de rendez-vous.

 
ia4marketing State of Conversational Marketing
L'intention d'achat B2B via chatbot a doublé en 1 an

 

Chaque jour, les chatbots améliorent leurs performances en apprenant de toujours davantage de données. Leur fiabilité mais aussi leur humanité sont des enjeux clés pour les marques, car les internautes n’ont pas envie d’avoir l’impression de parler à un robot.

Mais si la conversation paraît suffisamment humaine… faut-il leur dire qui leur répond ?

 

 

Savoir si on parle à un robot : est-ce important ?

La présentation de Duplex lors de la conférence I/O avait autant impressionné… que dérangé.

Car si le robot se fait passer pour un humain sans que son interlocuteur ne s’en rende compte, il l’enregistre également à son insu pour traiter les données qu’il reçoit. Suite à la polémique sur les dérives possibles d’une telle approche, Google avait du annoncer que ses robots s’identifieraient à l’avenir comme tel.

 

L’émergence de chatbots aussi évolués soulève de nombreuses questions liées à l’éthique de l’intelligence artificielle. Face à l’opportunité du démarchage téléphonique par IA par exemple,
qui pourrait bien disrupter le modèle actuel, le risque du spamming vocal à grande échelle doit être strictement encadré.

 

Mais à force de vouloir humaniser les chatbots pour les rendre plus sociables, on ne crée pas un climat de confiance. Si vous allez sur une appli de rencontre et que la personne de l’autre côté de l’écran n’est pas celle que vous croyez, vous vous sentez dupés. Et bien là c’est pareil.

N’ayons pas peur d’appeler un chat un chat, et un chatbot un chatbot.

ia4marketing zoom filtre chat
Un avocat bloqué avec un filtre de chat en pleine audience Zoom…

 

En renommant les chatbots des « agents conversationnels » pour flouter leur véritable identité, on ne sait plus à qui on a affaire. La schizophrénie autour de Duplex s’est même accentuée en 2019 lorsque le New York Times a découvert que 25% des appels de l’IA étaient en fait passés… par des humains !

 

Il vaut mieux montrer patte blanche d’emblée, sans chercher à berner l’interlocuteur. Ce n’est pas là que la crédibilité des chatbots se joue : tout l’enjeu est plutôt que l’internaute ne se dise pas préférer parler à un humain plutôt qu’à un robot, sous prétexte que le chatbot ne répondrait pas à ses attentes.

 

Et si l’humain doit quand même prendre le relais du robot pour l’assister, la transparence peut et doit se faire au profit d’une expérience sans couture.

 

 

Aujourd'hui les marques assument qu'il s'agit d'un robot conversationnel et ne cherchent plus forcément à cacher le bot derrière un avatar, même si cela participe à l'humanisation de la relation client.

Katia Houbiguian, Directrice Expérience Clients chez dydu

Et vous, sauriez-vous dire si vous parlez à un robot ?

 Pour mettre en garde les internautes sur les risques de robots usurpateurs voleurs de données, le studio de design et de recherche Foreign Objects a créé un projet open-source financé par la fondation Mozilla : « Bot Or Not ».

 

Ce projet se présente sous la forme d’un petit jeu (en anglais) pour savoir si vous seriez vous-même capable de différencier un robot d’un humain. Vous verrez, ce n’est pas si évident qu’il n’y paraît…

 

  • Rendez vous sur « Bot Or Not » : https://botor.no/
  • Une fois connecté sur le chatbot, vous serez mis en face d’un autre utilisateur mystère. Il peut s’agir aléatoirement d’un humain, connecté comme vous et au même moment quelque part dans le monde… ou d’une machine. Vous aurez 3 minutes pour chacun poser des questions à l’autre et vous faire une idée. Une fois ce laps de temps écoulé, vous devrez déterminer si votre interlocuteur était un humain ou un robot.
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ia4marketing Bot Or Not

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