77% des clients se disent prêts à interagir avec un chatbot en 2023 (Zendesk). Parmi les raisons qui les poussent à utiliser cet outil de selfcare, l’aide 24h/24, l’autonomie client et la rapidité des réponses sont fréquemment citées.
Du côté des utilisateurs, c’est donc validé : le chatbot plaît. Ce n’est plus une nouveauté. Mais à l’ère de ChatGPT, est-il encore pertinent de lancer son chatbot ?
- Un chatbot en 2024 ? C’est bien plus que ce que l’on pense
- Quel chatbot choisir pour son service client, en 2024 ?
- Maximiser la puissance d’un chatbot, grâce aux bases de connaissance
- Chatbots : quels enjeux à l’ère de ChatGPT ?
Un chatbot en 2024 ? C’est bien plus que ce que l’on pense
Définition d’une FAQ dynamique
Par définition, un chatbot est un robot conversationnel programmé pour répondre aux questions des internautes. Cet outil de selfcare renforce la relation client, tout en améliorant l’expérience utilisateur. Cependant, son rôle n’est pas “seulement” de répondre à des requêtes par des réponses programmées.
En effet, un chatbot est utile pour répondre à des demandes comme “Quelle est l’heure de départ de mon train ?”, “comment déclarer un sinistre ?” ou encore “quels sont les délais de livraison ?”. Mais ce n’est pas tout.
En 2024, les chatbots offrent plus qu’une réponse. Ils permettent de vivre une expérience conversationnelle avec une entité non humaine de l’entreprise. Un bot aiguille et guide les utilisateurs à tout moment : par exemple, pour donner une information, effectuer une action ou rediriger vers une page.
Bien plus qu’un simple robot programmé, le chatbot est un véritable assistant virtuel. Il s’intègre à toutes les étapes du parcours client. Dès la homepage, sur différentes pages du tunnel d’achat (page produit, page de paiement, page de livraison, etc.), au sein d’un centre d’aide ou encore dans l’espace client.
Accessible depuis un mobile, une tablette ou un ordinateur, le chatbot s’intègre également aux réseaux sociaux, sur Facebook ou sur WhatsApp par exemple.
Enfin, un chatbot ne se limite pas qu’à certains secteurs d’activité. Aujourd’hui, son essor est multisectoriel, du B2B au B2C, en passant par le B2B2C et l’interne. Les usages vont de la réservation de réunion au ticketing, en passant par l’accélération de la génération de leads.
Sur le tableau du selfcare, pas d’ombre à l’horizon : en 2023, 77 % des clients se disent prêts à interagir avec un bot sur des problèmes simples. En 2021, cette statistique se limitait à 31 % (selon Zendesk). L’essor se poursuit !
Quel chatbot choisir pour son service client, en 2024 ?
Selon Gartner, “les chatbots devraient devenir le principal canal de service client pour un quart des organisations d’ici 5 ans, à mesure qu’ils évoluent pour traiter les demandes les clients plus impliqués”. Les entreprises commencent à prendre en compte cet essor, et à mesurer la portée et la valeur d’un bot. En 2024, ces outils de selfcare se positionnent en phase d’acceptation, sur la courbe du cycle de la hype de Gartner.
Si vous aussi, vous acceptez, mesurez et comprenez la puissance du chatbot, les questions qui se posent sont les suivantes : quel chatbot choisir pour son service client aujourd’hui ? Par où commencer ?
Pour se lancer efficacement, il est nécessaire de suivre ces 4 étapes :
- Réaliser un état des lieux
- Définir les objectifs et les besoins
- Choisir la ou les technologie(s) adaptée(s)
- Faire appel au bon prestataire
1. Réaliser un état des lieux
Cette première phase d’audit est indispensable, pour déterminer le type de chatbot à déployer. Chez Smart Tribune, nous vous conseillons d’évaluer votre service client : réactivité, disponibilité, accès à l’information, monitoring, digitalisation…
Détectez ensuite les “zones” où le chatbot peut avoir un réel impact. Par exemple, un chatbot en e-commerce peut être utile pour lever des freins à l’achat, en répondant à des questions précises sur les frais de livraison.
Enfin, déterminez les actions à court et moyen terme pour résoudre les problèmes identifiés. Cette vision opérationnelle vous permettra de passer à l’action plus rapidement.
2. Définir les objectifs et les besoins
Une bonne définition des objectifs et des besoins permet de mieux cibler les actions à déployer. Commencez toujours par vous demander : pourquoi vouloir créer et déployer un chatbot ?
Parmi les raisons possibles, on retrouve :
- Améliorer l’expérience d’aide en ligne
- Pré-qualifier les demandes pour les conseillers clients
- Réduire le temps d’attente pour les clients
- Pouvoir réaliser un suivi de commande pour les clients
- Récupérer de la connaissance et de la data sur les utilisateurs
- Faire preuve de réassurance sur le service
- Faire du conseil et de la recommandation produits
Que vous cherchiez à mieux gérer l’avant-vente et à convertir ; ou à améliorer la connaissance client actuelle… Il est possible de concevoir le chatbot idéal pour votre entreprise !
La priorité étant de définir vos besoins, qui permettront d’identifier les personas et utilisateurs principaux du chatbot, afin de les accompagner efficacement.
3. Choisir la ou les technologie(s) adaptée(s)
Tous les chatbots ne reposent pas sur la même technologie. Avant de lancer votre projet selfcare, il est important de différencier les différentes technologies, pour identifier celle qui répondra le mieux à vos objectifs.
Parmi les technologies couramment utilisées, on distingue notamment les arbres de décision de la NLP.
- Les arbres de décisions : les robots conversationnels qui s’appuient sur des arbres de décisions suivent des schémas de conversation préétablis. Ces scénarios sont scriptés en amont, et ne reposent pas sur l’intelligence artificielle (IA). Ce type de chatbot est utile pour répondre à des cas d’usage délimités, grâce à des questions-réponses anticipées.
- La NLP : le Natural Language Processing est une forme d’intelligence artificielle capable d’analyser, de comprendre le langage humain, les intentions des utilisateurs et de générer des interactions. Cette technologie transforme la data brute en conversation intelligente, grâce à un entraînement régulier.
Ces technologies peuvent être alimentées par un référentiel externe. Cela signifie que l’outil peut aller se nourrir d’informations au sein d’une base de connaissance (comme une FAQ dynamique), pour aider les utilisateurs ou proposer une escalade de contact pertinente.
Pour choisir au mieux sa technologie entre arbres de décision et NLP, prenons deux exemples :
Dans le premier cas, l’entreprise Clarins souhaite accompagner ses clients dans 3 types de situations définies : pour vérifier la confirmation d’une commande, répondre aux questions sur les codes promos et suivre la livraison d’une commande. Le plus simple est de s’appuyer sur un arbre de décision et 3 scénarios scriptés (qui peuvent être connectés au système d’information de l’entreprise). En choisissant une requête parmi les 3 proposées, le client obtient alors instantanément une réponse.
Dans le second cas, la NLP permet de répondre de manière adéquates aux requêtes libres de ses utilisateurs. L’objectif est alors d’entraîner un chatbot qui repose sur la NLP, pour permettre à la machine de comprendre le langage humain grâce à l’intelligence artificielle. Plutôt que de choisir une question parmi plusieurs scénarios, l’internaute sera libre de rédiger sa propre requête, qui sera ensuite analysée par l’outil.
4. Faire appel au bon prestataire
Pour répondre à vos objectifs et déployer la bonne technologie, la dernière étape est de faire appel au meilleur prestataire. Pour prendre la bonne décision, voici quelques critères à prendre en compte :
- Solution de selfcare avancée : chatbot NLP, FAQ dynamique optimisée SEO… En bref, une vraie maîtrise technologique.
- Solution évolutive
- Design et features sur-mesure
- Accompagnement et conseil tout au long de la vie du projet
- Connectivité des outils
- Business model et internationalisation de la solution
Maximiser la puissance d’un chatbot, grâce aux bases de connaissance
L’intelligence artificielle est en plein essor. Dans le futur, certains chatbots seront capables de générer des réponses sans s’appuyer sur des réponses scriptées, grâce à l’IA générative. Mais avant d’en arriver là, l’éducation et l’entraînement des robots conversationnels sont indispensables. Aujourd’hui, votre mission est de nourrir le chatbot grâce aux bonnes informations, pour qu’il puisse délivrer les bonnes réponses.
Pour y parvenir, la base de connaissance est un allié de taille. Prenons l’exemple d’une requête utilisateur qui n’aurait pas encore de réponse scriptée dans l’arbre de décision, ou d’une mauvaise compréhension de la NLP. Les biais de compréhension existent, tout au long de la vie du chatbot.
En allant puiser dans une base de connaissance comme une FAQ dynamique, le bot peut alors trouver les informations qui lui manquent. Cette complémentarité entre le chatbot et la base de connaissance permet de délivrer une meilleure expérience client.
Prenons l’exemple d’un client du secteur de la presse, qui souhaite renouveler son abonnement à un magazine. Il questionne le chatbot sur la marche à suivre. Si le chatbot n’a pas été entraîné pour répondre à cette requête, pas de panique : il est en mesure d’aller chercher une réponse dans la FAQ dynamique, et de la transmettre à l’utilisateur. Parfait pour offrir une expérience unifiée et conversationnelle, tout en faisant gagner du temps au client !
Chatbots : quels enjeux à l’ère de ChatGPT ?
En mars 2023, ChatGPT comptabilisait déjà plus de 186 millions de comptes utilisateurs à travers le monde (source : Similarweb). Cette effervescence autour de l’intelligence artificielle bouleverse de nombreux secteurs. Mais qu’en est-il de celui du selfcare et des chatbots ?
Avant de passer à la pratique, un peu de théorie s’impose. ChatGPT (comme de nombreux nouveaux outils) appartient à la famille des IA génératives. Ces modèles d’apprentissages automatiques sont entraînés sur de vastes ensembles de données et utilisent des algorithmes de rétropropagation. En d’autres termes, ces outils sont entraînés sur une immense base de données limitée dans le temps (janvier 2022 pour ChatGPT), pour répondre à des questions.
Mais ChatGPT et les autres modèles actuels présentent certaines limites. Ils dépendent des États-Unis, ce qui pose problème en matière d’usage, de protection et de traitement des données. Il n’existe pas de Conditions Générales d’Utilisation (CGU), et l’outil dépend d’une seule source de technologie qui lui est propre. Enfin, la qualité des réponses n’est pas toujours au rendez-vous : un phénomène d’hallucination persistant est notamment souligné, lors de l’utilisation de ChatGPT.
Cependant, ces barrières se lèveront probablement un jour. Smart Tribune y travaille depuis plusieurs années, au sein d’un laboratoire R&D dirigé par un Docteur en Traitement Automatique de Langue Naturelle (NLP). Nous étudions tous les grands modèles de langage et d’IA, pour limiter l’hallucination, sécuriser les données et améliorer la qualité des réponses fournies par nos outils de selfcare.
Les prédictions sur l’IA sont optimistes. D’ici quelques années, les entreprises en auront besoin, à différents niveaux. Mais le futur des IA génératives s’anticipe dès aujourd’hui.
Notre conseil ? Commencer à travailler dès maintenant sur vos bases de connaissance, pour en faire des ressources exhaustives et complètes. Vos futurs outils (chatbot, FAQ ou tout autre outil d’IA) pourront à l’avenir s’appuyer dessus, pour fournir les réponses les plus pertinentes et précises.
Vous l’avez compris : à l’ère de ChatGPT, la place du selfcare n’est pas menacée. Au contraire ! Anticipez l’avenir, en créant votre base de connaissance et votre chatbot. C’est ainsi que vous prendrez de l’avance, pour alimenter l’IA avec vos propres informations (vérifiées et sécurisées) en temps voulu.
Pour continuer de creuser ce sujet, découvrez comment l’intelligence artificielle peut booster votre service client :
