Introduction
Nous allons dans cet article nous intéresser au chatbot en lien avec la relation client. L’arrivée de ces assistants a créé le buzz depuis 2016. Cette technologie permet aux entreprises de répondre aux clients 24h/24 tout en améliorant l’expérience de celui-ci. Cependant, il semblerait que cet engouement soit retombé. En effet, de nombreux chatbots ne sont pas des machines learning, ce que nous promettait cette nouvelle technologie.
La définition du chatbot
1950
Le chatbot désigne un logiciel capable de dialoguer avec les consommateurs (dans le cadre de sa mise en place pour une marque). Sa création remonterait ainsi aux années 1950. En effet, c’est durant ces années que le célèbre professeur Alan Turing imagine le test d’intelligence artificielle (IA) fondé sur les capacités d’une machine à retranscrire une conversation humaine. Le principe même des chatbots étant de répondre à des questions posées.
2000
L’arrivée d’internet et des messageries instantanées comme Messenger et WhatsApp ont permis aux chatbots de se faire connaître à travers le monde. De nombreuses marques utilisent les applications de messageries des réseaux sociaux pour communiquer directement avec les consommateurs au travers de ces conseillers virtuels.
Le grand public découvre cette technologie dans les années 2000 via des pré-tests lancés par des grandes marques comme Ikea, la Fnac ou encore SFR. On pense aux chatbots Anna (Ikea), Clara (Fnac) et Lucie (SFR).
IKEA 
SFR 
FNAC
2010
Dans les années 2010, ce sont les Gafa (Google, Amazon, Facebook et Apple) qui se lancent sur le marché notamment via des assistants vocaux: Siri (Apple), Now (Google), Alexa (Amazon), Cortana (Microsoft). Ces boitiers disposent de commandes vocales qui permettent de répondre aux questions de son utilisateur.
Depuis 2016
Ce n’est seulement que dans les années 2016 que les chatbots commerciaux deviennent « hype ». « Les marques de toutes tailles et de tous secteurs y voient une occasion de se montrer innovantes et pionnières. . . » (Di Quinzio Cécilia, Février 2020). Le chatbot devient alors un conseiller virtuel capable de tenir une conversation et de répondre aux questions des consommateurs.
Exemple d’un chatbot
Le chatbot Lara de Meetic est le premier coach de dating sur Messenger. Cette conseillère virtuelle est la première à avoir été capable de générer des profils au travers d’une conversation sur Messenger.
A la différence de la plupart des chatbots qui ne répondent qu’à certaines questions, Lara est capable d’analyser en temps réel certaines caractéristiques du consommateur permettant de dresser un profil détaillé de celui-ci (son signe astrologique , sa taille, ses imperfections, ses hobbies, sa situation familiale, sa situation professionnelle …)
Le chatbot de Meetic compte plus de 280 000 utilisateurs actifs chaque mois, dont 40% en France. Cet exemple est un succès et vient renforcer l’expérience de l’utilisateur. 90% des inscrits souhaitent renouveler leurs échanges avec Lara.
« Grâce à la mise en place de techniques de Natural Language Processing, Lara peut commencer à tenir une discussion avec l’utilisateur qu’elle accompagne dans sa recherche de profils. Nous comptons constamment la faire évoluer pour lui permettre d’enrichir sa mission de coach de dating pour nos membres »
Alexandre Lubot, CEO MeeticMatch Group EMEA/APAC.
Les avantages relationnels du chatbot
59% des entreprises françaises pensent que l’IA permet de rendre le service client plus efficace. Le chatbot permettrait ainsi à une entreprise d’améliorer ces stratégies en marketing relationnel.
En effet, le chatbot est un outil d’accompagnement pour les internautes. Dans la relation client, celui-ci est un point de contact qui permet de « désengorger certains canaux physiques et virtuels tout en satisfaisant 80% des demandes clients » (Robin Coulet, directeur de l’agence Conversationnel, décembre 2017). Il est en parallèle très utile dans la mise en avant des catalogues produits et peut ainsi devenir un conseiller dans le choix du consommateur.
Laurent Assouad, responsable du pôle digital des Aéroports de Lyon, pense que ces petits robots permettent d’apporter une assistance disponible 24h/24 tout en augmentant les ventes grâce à une expérience client améliorée. Le client peut ainsi répondre à ses questions à tout moment mais aussi à tout endroit (any time and anywhere).
«Son atout majeur réside aussi dans le gain de temps qu’il représente pour les entreprises en les déchargeant des questions « de premier niveau », sans grande valeur ajoutée» (Jonathan Charbit, 2017).
Dans les prochaines années, cette technologie pourra gérer des cas plus complexes. L’idée sera alors de croiser l’intelligence artificielle et l’arborescence simple (Thomas Gouritin, 2020) pour obtenir un conseiller virtuel hybride qui apprendra au fil du temps pour proposer des solutions adaptées et personnalisées.
- Conseille et accompagne
- Visibilité du catalogue produit
- Disponible 24h/24
- Disponible sur tous les canaux virtuels
L’effet de mode du chatbot
Malgré cela, la compréhension des demandes et la génération de texte, même de simples mots-clés, sont hasardeux. Le résultat est proche des répondeurs automatiques « tapez 1 » que d’une conversation de type « humaine« .
Cette tendance marketing incluant une nouvelle technologie a fait rêver de nombreuses marques. Elles ont ainsi foncé tête baissée « sans se poser la question fondamentale du cas d’usage » (Thomas Gouritin, 2020).
92% des consommateurs français sont frustrés lors de l’utilisation d’un chatbot et 36% d’entre eux ne préfèrent pas interagir avec (Etudes Opinion Matters). La technologie actuelle ne permet pas à ces conseillers de tenir une conversation avec un langage naturel. La plupart des chatbots sont dépourvus d’intelligence artificielle dont les réponses ne sont que au préalablement définies par des développeurs.
On espère ainsi voir apparaître de plus en plus de conseillers virtuels qui puissent apprendre au fil du temps comme les machine learning.
Pour aller plus loin
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