Botmind : le chatbot hybride qui convertit vos visiteurs en clients
Vous les voyez fleurir sur les sites sur lesquels vous naviguez : les « assistants virtuels ». Le terme est privilégié à celui de « chatbot » pour s’éloigner de l’image déceptive qu’il a longtemps pu renvoyer.
Or le chatbot nouvelle génération, boosté à l’intelligence artificielle, n’a plus rien à voir avec ses prédécesseurs. En effet, il apporte de nombreux avantages sur tout le parcours client, de l’avant à l’après-vente, tout en pouvant assurer des fonctions transactionnelles. Ainsi, le chatbot est devenu un allié indispensable de votre relation client.
Pourtant, le chatbot capable de se faire passer pour un humain n’existe que chez Google ou Facebook notamment, avec leurs IA conversationnelles « Meena » et « Blender » parmi les plus évoluées.
Entre le support client 100% humain et le chatbot 100% automatisé, une autre voie s’est créée : celle du chatbot hybride, qui met humains et IA sur le même canal conversationnel (live chat) pour apporter la réponse la plus rapide et adaptée au client.
Botmind est une startup française qui s’est positionnée depuis 2018 sur l’approche hybride du chatbot. Elle a depuis accompagné plus de 300 e-commerçants dont Vestiaire Collective, Le Slip Français, La Redoute ou Sensee.
Rencontre avec Jonathan Kam, COO et co-fondateur de Botmind.
Comment Botmind accompagne le visiteur sur un site e-commerce tout au long de son parcours d’achat ?
Le chatbot hybride Botmind en avant-vente
(…) En avant-vente, ça va être quelqu’un qui veut s’assurer de la disponibilité d’un produit, qui veut savoir s’il y a des livraisons possibles dans un pays, etc. Des réponses nécessaires avant de passer à l’achat. Si je ne suis pas sûr de pouvoir me faire livrer dans les DOM-TOM, alors je ne vais pas commander.
Le chatbot hybride Botmind pour le support client
Pour le support client, ça va être des questions très classiques : où est ma commande, j’ai oublié mon mot de passe, etc. Pour ces problématiques, il y a parfois sur le site des éléments de réponse. Mais certains utilisateurs soit ne font pas l’effort, soit n’arrivent pas à trouver l’information. On est donc là pour les assister.
Le conversationnel est une grosse tendance : aujourd’hui, l’utilisation de WhatsApp et Facebook Messenger dépasse l’utilisation régulière de Facebook notamment. De la même façon, sur les sites e-commerce le tchat est le canal qui a la plus forte croissance ces dernières années. Les utilisateurs passent beaucoup plus par ce canal que par le téléphone ou le mail s’ils ont le choix. Par ailleurs, en utilisant la data disponible via le canal conversationnel, l’assistant virtuel va à la fois améliorer l’expérience client et réduire le funnel d’achat en rapprochant de la page la plus proche du panier, multipliant ainsi la probabilité d’achat.
Vous êtes sur un modèle de chatbot hybride. De quelle façon l'intelligence artificielle intervient-elle dans votre solution ?
Ce qu’on fait chez Botmind, c’est qu’on analyse le texte. On se base sur des algorithmes de NLP qui permettent de définir un seuil de confiance auquel on peut attribuer une possibilité de réponse. Si on est sûr à X% de comprendre la question d’un visiteur, alors on va ou non déclencher une réponse. Le fait d’être sur le modèle hybride permet d’avoir de l’automatisation pour tout ce qui est fréquent et chronophage, et rediriger vers un agent humain pour les demandes à forte valeur ajoutée, celles qui demandent de l’empathie, ou quand l’agent virtuel n’a pas la réponse. 45% au moins des questions peuvent aujourd’hui être traitées par Botmind sans aucune intervention humaine. Sur certains sites ce seuil peut être plus élevé.
L’hybride reste selon nous le modèle le plus adapté, car il y aura toujours une limite à des réponses parfaites délivrées par l’IA, même si la technologie a beaucoup évolué. Il y a 5-6 ans, les chatbots étaient beaucoup basés sur des mots-clés. Les limites ont été très vite atteintes. Si je demandais « où est ma nouvelle commande » et que le chatbot avait pour objectif la vente, il pouvait par exemple juste retenir « nouvelle commande » et recommander un produit. Alors que ce n’était pas la question. On est plutôt à présent sur de la NLP qui analyse chaque mot individuellement, puis les mots pris 2 à 2, 3 à 3, tous dans leur ensemble. Ce data set va entraîner l’algorithme pour aller piocher dans notre répertoire de questions/réponses, que nous alimentons avec nos clients pour enrichir sans cesse l’agent virtuel.
Les données collectées permettent-elles de reconnaître le client sur sa prochaine visite ?
On essaye de tendre vers un produit qui n’est pas que sur la première utilisation, mais sur la fréquence. Il y a quand même deux raisons pour lesquelles c’est assez complexe, et qui expliquent pourquoi on le fait de façon progressive : des raisons techniques, et l’aspect réglementaire sur la data. Il y a des clients pour lesquels on a construit un modèle qui reconnaît l’utilisateur quand il revient. On sait s’il est logué ou non. On peut connaître ses 3 dernières commandes s’il utilise un Shopify ou un PrestaShop. Du coup, si on doit lui faire des suggestions, on ne va pas lui suggérer les 3 derniers produits qu’il a déjà achetés.
Donc on peut personnaliser le parcours d’achat, mais seulement si nos clients utilisent des plateformes grand public telles que Salesforce, Oracle, PrestaShop, Shopify ou Magento. L’aspect réglementaire impose aussi bien sûr de s’assurer que les données sont stockées selon des critères RGPD.
Quel est le business model de Botmind ? Pour quel ROI ?
On facture à la performance, selon les automatisations réussies. Un panier moyen va être chez nous autour de 700€ par mois. Les clients qui n’ont que 5 questions par jour ou par mois ne vont pas être intéressées par Botmind. Mais quand ils commencent à recevoir 1000 questions par mois, là Botmind devient intéressant.
Parce que si on parle d’automatiser 45%, ça fait gagner la moitié du temps passé à faire du support client. Nos clients peuvent donc faire plus de ventes en se concentrant sur la résolution de problèmes en amont, et sur l’optimisation du parcours client. Avec l’Intelligence Artificielle il y a de vraies externalités positives, qui ne sont pas directes. »
Chatbots pour le e-commerce : vous voulez en savoir plus ?
Entrepreneur depuis plus de 10 ans dans le développement de logiciels innovants pour le livre, je complète mon expertise en marketing digital au sein du MBA MCI (Institut Léonard de Vinci). Ma thèse en cours porte sur l’IA marketing et sur l’enjeu de la réduction de son empreinte écologique.
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