Pourquoi les chatbots sont le futur de la relation client

Les bots peuvent sembler rudimentaires, mais les progrès de l'IA permettront vite aux agents virtuels d'atteindre de nouveaux niveaux de compétence. Et d'améliorer, de différentes manières, les interactions avec les clients comme le montrent KLM, Alaska Airlines ou les produits de beauté Madison Reed.

Le développement de chatbots est l'un des grands axes d'évolution de l'Intelligence Artificielle (IA) dans le domaine du CRM. Les éditeurs s'empressent d'ailleurs d'améliorer ces bots avant que les clients ne se lassent de ce type d'expériences « en libre-service », peu fiables et au fonctionnement rudimentaire.

L'essor des bots

Que l'on apprécie ou pas le mouvement, les grandes marques tuent lentement mais sûrement l'option du courrier électronique pour joindre leurs services clients. Elles la remplacent par une communication en temps réel, avec des agents virtuels.

Dans le monde, 31% des entreprises interrogées par Forrester Research utiliseraient déjà des chatbots - et ce chiffre devrait encore augmenter en 2018. L'avènement des bots s'explique en partie par une réduction des coûts qu'ils permettent et parce qu'ils aident concrètement à accélérer la résolution des problèmes clients.

Les chatbots ne sont pas nouveaux. Il existent en fait depuis plus de 50 ans. Le tout premier, nommé Eliza, a été développé au MIT (Institut de technologie du Massachusetts) au milieu des années 1960. Eliza est devenue célèbre en pastichant le questionnement typique des psychanalystes et a même convaincu certains que « elle » était réellement intelligente. Mais il y a environ dix ans, les choses se sont accélérées. Une première vague de fournisseurs d'agents virtuels est apparue suivie, sur ces cinq dernières années, par des centaines de chatbots et des douzaines de frameworks de développement.

« Dans le temps qu'il me faut pour vous dire cette phrase, quatre startups en chatbot ont probablement été créées », plaisante Ian Jacobs, analyste principal de Forrester.

Les exemples Alaska Airlines et KLM

Les chatbots sont plébiscités par les entreprises pour une bonne raison : ils sont toujours disponibles.

Prenez Alaska Airlines. La compagnie en utilise un nommée « Ask Jenn » pour s'interfacer avec sa documentation client.

« Puis-je trouver le poids maximum d'un bagage accepté par la compagnie sur son site web ? Certainement », admet Ian Jacobs, « mais demander à un chatbot est plus facile, intuitif et prend beaucoup moins de temps ».

Comme les problèmes simples peuvent être traités par des systèmes en libre-service, les agents humains ont en conséquence plus de temps pour résoudre des problèmes complexes.

Chez KLM Royal Dutch Airlines, les systèmes de traitement du langage nature et les chatbots ont ouvert la porte à un autre outil à base d'IA. Celui-ci scanne les webchats entre les agents humains et les clients pour suggérer des éléments aux agents. Les clients obtiennent ainsi des réponses rapides sans même savoir que de l'IA a été impliquée.

Lorsque les marques automatisent certaines parties des interactions avec le service client - comme chez Alaska Airlines - ou qu'elles « augmentent » les agents - comme chez KLM, elles peuvent prendre en charge plus de clients et de manière plus efficace. « KLM cite d'ailleurs cette capacité à gérer davantage d'appels avec le même nombre d'employés comme l'un des plus grands avantages de son initiative "utiliser l'IA pour aider les agents". Quant aux clients, le délai d'attente pour ceux qui veulent parler à un agent humain diminue », explique Ian Jacobs.

Sous le capot, les boulons du bot

Comment les entreprises font-elles leurs chatbots ? La réponse est « Cela dépend ».

Certaines grands groupes se tournent vers les outils d'IBM, de Microsoft, de Google ou d'Amazon. D'autres externalisent la tâche à des sociétés ou des ESN qui leur développent des chatbots clefs en main pour des besoins spécifiques - comme Nuance, IPsoft, Inbenta et Creative Virtual - ou à des ESN.

Une troisième option consiste à utiliser les outils de toute une cohorte de startups (dont l'URL du site web se termine en .IA, .AI ou .IO) comme Wit.ai, Agent.ai ou les français Recast.AI (racheté par SAP) et Botfuel.io.

L'ESN Viseo possède également ce type d'expertise et a lancé en octobre 2017 son « Bot maker ».

Des bots de plus en plus forts

« La plupart des chatbots utilisent une structure basique d'arbre de décision qui n'est pas si différente des systèmes de réponse vocale interactive que nous avons tous expérimentés - ou subis, selon le point de vue », avance Ian Jacobs. « Il n'y a pas beaucoup d'intelligence là-dedans. »

Les outils les plus sophistiqués, cependant, améliorent l'intelligence artificielle en introduisant des fonctions supplémentaires pour diversifier l'expérience utilisateur. Les chatbots acquièrent ainsi la capacité de comprendre les mots, de discerner l'intention de ces mots, de dissiper les ambiguïtés des questions confuses et d'améliorer au final leur capacité de résolution des problèmes.

D'autres sociétés apprennent également à utiliser plusieurs sources d'informations pour enrichir l'expérience du chatbot.

Le fournisseur de produits de beauté Madison Reed, par exemple, a un chatbot Facebook Messenger conçu pour trouver la meilleure teinture capillaire pour le type de cheveux de l'utilisateur. « Leur chatbot utilise la saisie de texte, la saisie tactile et un outil qui scanne les photos téléchargées par l'utilisatrice sur le réseau social pour identifier la couleur de ses cheveux », explique Ian Jacobs. « Il combine les données de toutes ces méthodes pour recommander le colorant qui convient le mieux à la cliente. »

Les outils s'améliorent aussi de manière plus simple. « Nous posons souvent des questions lorsque nous avons l'intention de donner un ordre », fait remarquer Ian Jacobs. « Les Chatbots savent maintenant ce que nous voulons dire. Par le passé, si un chatbot analysait cet intrant : « Pouvez-vous me dire le solde de mon compte ? », il répondait « oui »... ou « non ». Au lieu de cela, aujourd'hui, il comprend que la réponse attendue est quelque chose comme 11.239 € ».

Le centre d'appel augmenté

Les chatbots ne visent pas seulement à faciliter la vie des consommateurs. Malgré une baisse initiale éventuelle de la satisfaction des clients en relation avec un bot, ces bots génèreraient au bout du compte un fort retour sur investissement pour les centres de contacts, surtout lorsqu'ils sont complétés par un agent humain.

Pour calculer les économies, les entreprises peuvent regarder la réduction du temps de traitement moyen d'un appel sur une période donnée, et la comparer avec une période identique antérieure à l'utilisation de l'assistance par l'IA. Ceci étant, si un chatbot prend complètement en charge le travail d'un agent, le ROI devient plus difficile à mesurer avec précision.

Plus largement, et selon Forrester, les entreprises peuvent s'attendre à ce qu'une utilisation efficace de l'IA (au delà-des bots) augmente leurs revenus de 5 % à 10 %.

Avec une réduction attendue du volume d'appels de 50% en deux ans, le trafic vers les sites Web et les applications va augmenter - les numéros de téléphone du service client sont déjà devenus difficiles à trouver. Mais les cadences dans les centres d'appels ne vont pas diminuer. Certains agents humains démissionneront à cause du nombre d'appels grandissant qu'ils devront prendre en charge, grâce ou à cause des bots, prédit Forrester.

Mais le mélange d'IA et d'agent humain va continuer à se répandre et à s'améliorer, surtout quand les agents humains commenceront à voir leurs postes évoluer vers l'encadrement de l'apprentissage des bots et de l'IA. Un agent pourra, par exemple, regarder la transcription d'un échange d'un chatbot et identifier les moments où il n'a pas compris le client pour tagger une intention à la phrase particulière qu'il a manquée.

Ceci ne sera pas sans conséquence sur le management. Les entreprises devront modifier les critères d'évaluation de l'agent en conséquence. Elles devront par exemple mettre en place une campagne d'incitation au balisage/tagging et diminuer en parallèle les objectifs sur le nombre d'appels ou de "chats" à gérer par heure.

Ramper, marcher, courir

En résumé, le futur de l'IA, des bots et du NLP (Natural Language Processing) est de fonctionner côte à côte avec - et non de remplacer - l'humain.

Pour améliorer leurs efficacités opérationnelles, il est important que les entreprises commencent par mettre en place ces assistants sur des enjeux simples. « Il s'agit d'une technologie qui s'apprend en marchant. Or il faut d'abord apprendre à ramper avant de marcher, et à marcher avant de courir » conseille Ian Jacobs. « Choisissez donc un processus simple pour commencer - comme la réinitialisation de mot de passe ou les fonctions de base de la gestion de compte - un processus en tout cas qui ne nécessite pas de connaissances supplémentaires externes et spécialisées de votre secteur d'activité ».

Dernière mise à jour de cet article : juin 2018

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