Chatbots et expérience client

Les chatbots dédiés à l'expérience client sont des outils conversationnels basés sur l'intelligence artificielle, conçus pour interagir avec les clients à travers divers points de contact. Ces outils automatisés optimisent les demandes des clients, répondent aux questions, résolvent les problèmes et guident les utilisateurs à travers les processus sans intervention humaine.

Les chatbots modernes vont de simples systèmes basés sur des règles qui suivent des scripts prédéterminés à des agents IA sophistiqués capables de comprendre le contexte, d'apprendre des interactions et de traiter de manière autonome des requêtes complexes. Comprendre la différence entre ces chatbots aide les entreprises à déterminer la solution la mieux adaptée à leurs besoins. Ces options incluent :

Les chatbots basés sur des règles : ces chatbots opèrent sur des scripts prédéterminés, suivant un chemin programmé pour fournir des réponses pertinentes. En règle générale, ils font office de centre d’assistance de premier niveau. Ces chatbots ont tendance à être prévisibles et fiables lorsqu'il s'agit de répondre aux questions fréquemment posées, mais ils ont du mal à gérer les variations de formulation ou les demandes en dehors des scénarios prévus.

Chatbot alimenté par l’IA : les chatbots d'IA utilisent le traitement du langage naturel (NLP) et le machine learning pour comprendre les intentions de l'utilisateur, même lorsque les questions sont formulées de manière inattendue. Grâce à l'intelligence artificielle, ces chatbots peuvent interpréter le contexte et fournir des réponses plus nuancées, s'améliorant au fil du temps à mesure qu'ils apprennent des modèles de communication avec les clients. 

À mesure que les chatbots ont intégré de plus en plus de nouvelles technologies, l'IA générative et d'autres grands modèles de langage (LLM), le NLP, la compréhension intelligente des documents, la reconnaissance vocale et la synthèse vocale, entre autres, ils sont devenus quasiment omniprésents tout au long du parcours client.

Et ils font partie intégrante d’un changement vaste dans la façon dont les équipes de service client fonctionnent : selon une recherche récente de l’IBM Institute for Business Value, 71 % des dirigeants visent à automatiser entièrement les demandes de service client d’ici 2027. 47 % d'entre eux prévoient une automatisation sans contact pour la formation aux produits et services clients d'ici la même date.

En fournissant un service client cohérent et intelligent, les chatbots peuvent augmenter la productivité et permettre aux employés de se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée au sein d'une entreprise. Elles peuvent également répondre aux attentes croissantes des clients en matière d'assistance personnalisée, omnicanale et en temps réel.

Les clients ayant une expérience de chatbot positive ont plus de chances d’entretenir une relation positive avec une marque. Mais les chatbots peu pratiques ou limités qui ne répondent pas suffisamment aux requêtes frustreront les utilisateurs. En règle générale, les initiatives de chatbot réussies privilégient une planification minutieuse et des pratiques de données appropriées, permettant ainsi de produire des outils d’IA intuitifs et sécurisés. 

L'évolution d'un simple chatbot à un agent intelligent basé sur l'IA représente une transition entre l'automatisation des réponses et l'automatisation des résultats. Les premiers bots du service client étaient des FAQ interactives, des decisions trees rigides qui ne pouvaient répondre qu'à des mots clés et à des sélections de menus spécifiques.

Mais avec l'introduction du traitement automatique du langage naturel et de l'IA générative, les chatbots ont commencé à interpréter l'intention et à fournir des réponses plus efficaces en utilisant une interface d'IA conversationnelle. Cette capacité peut transformer l'expérience client, de purement transactionnelle à véritablement utile, en augmentant la personnalisation et en favorisant une expérience client sans friction.

Bien que ces termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils représentent des niveaux distincts de capacités et d’autonomie, qui ont des implications critiques tant pour les pratiques de service client en IA que pour le parcours d’un client. 

Les chatbots sont des interfaces conversationnelles conçues principalement pour les réponses instantanées et l'échange d'informations. Ils excellent à répondre aux questions, à fournir des mises à jour de statut et à guider les utilisateurs à travers des processus définis.

Un chatbot traditionnel peut aider un client à vérifier l'état d'une commande ou à connaître les horaires d'ouverture des magasins. La plupart des chatbots sont fondamentalement réactifs : ils répondent aux requêtes des utilisateurs, mais n'interviennent pas de manière indépendante. Un chatbot, par exemple, peut fournir des instructions de retour et un lien vers un portail de retour en réponse à une requête utilisateur.

Les assistants IA représentent un niveau plus sophistiqué, fournissant des recommandations intelligentes grâce à la compréhension des commandes en langage naturel. Ces systèmes s’intègrent plus profondément aux données métier et orchestrent des informations provenant de multiples sources pour fournir un support complet. Cependant, à l'instar des chatbots, les assistants IA s'appuient principalement sur les entrées des utilisateurs, les tâches prédéfinies et les réponses préprogrammées pour informer et guider les utilisateurs. Les assistants n'agissent pas de manière autonome au nom d'un client. Par exemple, en réponse à une question d’un client, un assistant IA peut afficher les détails de la commande et expliquer une politique de retour spécifique à un produit. Les assistants ne procèdent pas non plus au traitement dudit retour.

Les agents IA sont autonomes, effectuant des tâches et décidant dans le cadre de paramètres définis. Selon les outils externes et API auxquels les agents ont accès, ils peuvent résoudre des problèmes plus complexes (par exemple, modifier les réservations, traiter les échanges et coordonner des actions entre plusieurs systèmes). Les agents IA décomposent les requêtes complexes en sous-tâches et déterminent une séquence d’actions appropriée. Par exemple, sur la base d'un prompt du client, un agent IA peut traiter différentes tâches. L'agent IA peut effectuer un achat, demander un remplacement, créer et envoyer une étiquette d'expédition et assurer un suivi pour confirmer que le nouvel article est arrivé en bon état. 

Les agents du service client reçoivent quotidiennement de gros volumes d’appels, devenant rapidement inégalés par les requêtes des clients qui ont généralement des réponses communes. Par conséquent, les besoins des clients ne sont pas satisfaits au fil du temps, ce qui nuit à la satisfaction client, à la réputation de l’entreprise, à la fidélisation client et aux résultats de l’entreprise.

Les chatbots sont des programmes informatiques qui comprennent les questions des clients et automatisent les réponses, simulant ainsi une conversation humaine. Grâce aux fonctions des chatbots alimentés par l’IA, les propriétaires d'entreprise améliorent considérablement la satisfaction client, tout en allégeant la pression constante sur les agents humains et leur permettant d’être plus intuitifs dans leur travail. Récemment, des chercheurs de la Harvard Business School ont analysé plus de 250 000 conversations de chat, constatant que les chatbots IA réduisaient le temps de réponse de 22 % et amélioraient le sentiment des clients de jusqu’à 1,63 point.

Les chatbots de service client fournissent également aux entreprises des informations inestimables sur le fonctionnement et l’efficacité de leurs workflows automatisés. Grâce à l’utilisation des données clients fournies par les chatbots, les entreprises :

• Élargir leur base de connaissances sur les problèmes rencontrés par les clients au cours de leur expérience de service

• Réduire les temps d'attente tout au long du parcours client, ce qui permet aux équipes de service de se concentrer sur des interactions plus importantes avec les clients, qui nécessitent une intervention humaine légitime.

• Fournir des indicateurs pertinents pour la satisfaction des clients

• Permettez aux clients de découvrir une expérience plus personnalisée

• Entretenir des relations saines avec les clients

Au cours de la dernière décennie, l'adoption des chatbots pour l'expérience client s'est considérablement accélérée, en grande partie parce qu'ils adressent simultanément plusieurs défis commerciaux essentiels. Parmi les principaux avantages de l’utilisation de chatbots pour interagir avec les consommateurs tout au long du parcours d’achat figurent :

Contrairement aux équipes d’assistance humaines, les chatbots sont disponibles à tout moment, sur n’importe quelle plateforme et partout dans le monde. Ils fournissent des réponses d'urgence à toute heure, répondant ainsi aux attentes des clients qui exigent de plus en plus une assistance immédiate, indépendamment des fuseaux horaires ou des horaires de travail.

Les chatbots fournissent des réponses uniformes sur toutes les plateformes en fonction de leur programmation et de leur base de connaissances. Ce processus réduit la variabilité qui peut découler des agents humains ayant différents niveaux d'expérience ou de formation. Cette cohérence contribue à maintenir les normes de la marque et garantit une diffusion précise des informations, même entre les cultures, car beaucoup offrent une assistance multilingue instantanée.

Bien que les chatbots nécessitent un investissement initial, les coûts à long terme par interaction peuvent être nettement inférieurs à ceux du service client assuré par des agents humains. Cette méthode permet aux entreprises de réaffecter les agents humains vers des interactions plus complexes et à forte valeur ajoutée, telles que le développement de la relation client impliquant de la créativité ou une expertise spécialisée. Cette approche permet à la fois d'accroître la productivité des agents et de réaliser des économies pour l'entreprise dans son ensemble.

Chaque interaction avec un chatbot génère des données précieuses sur les besoins, les défis et les comportements des clients. Ces informations aident les entreprises à identifier les problèmes courants et à apporter des améliorations fondées sur les données à leur stratégie d'expérience client. Certaines organisations intègrent les chatbots à d'autres outils quotidiens, tels que les plateformes de gestion de la relation client (CRM) comme Salesforce, afin d'offrir une vue à 360 degrés des données consommateurs. D'autres effectuent des analyses de sentiment sur les interactions avec les consommateurs, ce qui leur permet de mieux comprendre leur expérience.

Les consommateurs d'aujourd'hui s'attendent à bénéficier d'expériences simplifiées, précises et cohérentes sur toutes les plateformes et tous les canaux. Les chatbots modernes communiquent sur différents supports, notamment des applications mobiles telles que WhatsApp, les plateformes de réseaux sociaux, la messagerie texte (SMS) et les chats intégrés au navigateur.

Un seul chatbot traite des milliers de conversations simultanément, ce qui élimine les temps d'attente pendant les périodes de pointe. Cette évolutivité est particulièrement utile lors du lancement de produits ou en cas de crise, lorsque le volume d'assistance augmente de manière inattendue.

Dans le domaine de l'assistance client, les chatbots s'occupent de tâches simples en fournissant des rapports sur le suivi des commandes et le traitement des retours, en résolvant les problèmes et en répondant aux questions les plus courantes. Ces chatbots alimentés par l'IA extraient des informations des bases de données en temps réel et fournissent des réponses personnalisées à diverses requêtes. Dans un cas précis, le centre de contact d'une entreprise de services publics chinoise a dû faire face à une augmentation considérable du nombre d'appels pendant la pandémie, notamment en ce qui concerne le maintien de la qualité dans toutes les langues. En déployant un chatbot, l’entreprise a constaté une réduction de 100 % des temps d’attente des clients et une augmentation de 50 % en libre-service.

De plus, Camping World, le plus grand détaillant mondial de véhicules récréatifs (VR), a pu transformer son expérience de service client avec des chatbots. À la suite de l’épidémie de COVID-19, une augmentation soudaine de la clientèle a mis en évidence des lacunes en matière de gestion des agents et de temps de réponse. L'absence d'un centre d'appel toujours disponible est devenue un problème pour Camping World, car de nombreuses demandes de clients passaient inaperçues, ce qui avait un impact sur la fidélisation. L'agent conversationnel de Camping World, « Arvee », a permis d'augmenter l'engagement client de 40 % sur toutes les plateformes et de réduire les temps d'attente à environ 33 secondes.

Pour les ventes et la génération de prospects, les chatbots qualifient les prospects en posant des questions pertinentes, en recommandant des produits en fonction des préférences des clients ou de leurs exigences en matière de prix, et peuvent même traiter des transactions simples directement dans le cadre d'une conversation. Récemment, des géants du e-commerce tels qu'Amazon ont mis en place des chatbots basés sur l'IA dans le cadre de leur processus de vente, afin d'aider les consommateurs à naviguer parmi les offres et de les guider tout au long du parcours d'achat. Selon Adobe Analytics, les visiteurs américains d'un site de vente au détail provenant d'un service d'IA étaient 38 % plus susceptibles de convertir que ceux provenant de sources de trafic non liées à l'IA.

Lors de l’intégration, les chatbots guident les nouveaux utilisateurs tout au long des processus de configuration et leur expliquent les fonctionnalités. Ils répondent également aux questions initiales, réduisant ainsi les courbes d'apprentissage et améliorant la satisfaction initiale des clients. Ces types de chatbot se sont également révélés utiles dans les opérations municipales, en s'appuyant sur les technologies destinées aux consommateurs pour créer des expériences fluides pour les résidents. Dans une étude de cas de 2019, la ville d’Helsinki a déployé des chatbots et des assistants virtuels pour répondre aux questions des citoyens sur six domaines liés à la santé et aux services sociaux. Un an plus tard, la ville d'Austin a lancé un programme de chatbot pour fournir des réponses instantanées à des questions urgentes liées à la pandémie. 

Les chatbots aident fréquemment les employés à répondre aux questions des ressources humaines, aux demandes d’assistance informatique ou à d’autres informations essentielles de l’entreprise. Ces chatbots améliorent l’efficacité au travail et réduisent la charge sur les équipes de support internes. Une petite équipe RH gérant 600 employés aux Pays-Bas a automatisé une série de FAQ pour ses collaborateurs. Ce processus a permis de réduire considérablement le temps de réponse et de libérer les RH pour qu'elles se concentrent sur un travail plus génératif, plus utile et plus orienté vers la communauté. 

La mise en œuvre d’un programme de chatbot efficace nécessite plus que de déployer la technologie : il faut une approche centrée sur le client qui tient compte à la fois des objectifs de l’entreprise et des besoins de l’utilisateur. Voici quelques bonnes pratiques pour ce processus :

Les organisations qui réussissent définissent les critères de réussite avant de lancer un chatbot. L'objectif est-il de réduire le volume du centre d'appels, d'améliorer les temps de réponse ou d'accroître la satisfaction des clients ? L'établissement d'indicateurs clés de performance (KPI) mesurables, tels que le taux de résolution, le taux de satisfaction client ou le temps de traitement moyen, permet de maintenir le projet sur la bonne voie.

Au début du processus, il est également impératif d'auditer l'infrastructure et les talents existants pour sélectionner une solution technologique : l'entreprise va-t-elle s'associer à un fournisseur pour créer un chatbot ? Va-t-elle opter pour une solution no-code conçue sur mesure ? Va-t-elle développer le chatbot en interne ? 

Le manque de transparence nuit à la confiance des utilisateurs. Il est important de définir les attentes appropriées quant à ce qu'un chatbot peut et ne peut pas faire, et de faciliter l'accès à l'assistance humaine lors d'une conversation. En outre, les initiatives de chatbot réussies s'appuient sur des sources de données propres et explicables afin de favoriser la transparence et de garantir que les informations fournies aux consommateurs sont exactes et exemptes de préjugés. 

Toutes les interactions ne doivent pas être gérées par un chatbot : il reste critique de fournir des déclencheurs clairs pour la remontée d’informations humaines. En cas d'escalade, transférez le contexte conversationnel complet aux agents humains. Ainsi, les clients n'ont pas besoin de se répéter et peuvent envisager une assistance proactive où le chatbot propose une assistance humaine avant même que le client ne soit frustré. 

Si possible, et avec l'autorisation du client, utilisez les données de ce dernier pour lui offrir une expérience personnalisée. Par exemple, permettez au chatbot d'utiliser le nom d'un client ou l'historique de ses commandes pour donner des réponses pertinentes et contextuelles. (Cependant, il est important de trouver un équilibre entre personnalisation et confidentialité, et de faire preuve de transparence quant aux données utilisées.) Et si les clients contactent un chatbot sur plusieurs canaux, cela peut contribuer à garantir une expérience globale cohérente. Les réponses doivent correspondre aux informations fournies via d’autres canaux de service client afin d’éviter toute contradiction. 

Créez des directives claires concernant ce que doit faire et ne doit pas faire un chatbot, ainsi que les parties prenantes responsables. Cet aspect est important lors du traitement d’informations sensibles ou de transactions financières. Mettez en place des mesures de sécurité et établissez des protocoles pour surveiller le comportement du chatbot et résoudre les problèmes. 

Les chatbots nécessitent une optimisation continue. Consultez régulièrement les journaux de conversation et mettez à jour les bases de connaissances lorsque les politiques ou les processus changent. Surveillez proactivement les commentaires clients et entraînez les modèles IA avec de nouvelles données pour améliorer la précision au fil du temps.