Bots et relation client, ou en sommes nous en 2020?

Dans le cadre d’une interview pour un article à paraître dans Relations Clients Magazine, nous avons pu échanger sur les questions qui reviennent le plus souvent sur les chatbots en 2020. Retour sur ces questions et les réponses que nous y apportons.
Bonne lecture!

Lorsque l’on souhaite créer un chatbot dédié à la gestion de la relation client, dans quels cas faut-il partir d’une base d’outils existants pour ensuite les personnaliser et dans quels cas doit-on entrainer le chatbot à la main ?


Plutôt que de partir d’une feuille blanche, il est utile de chercher de se tourner prioritairement vers des fournisseurs de solutions chatbots ayant plusieurs références dans le secteur cible.
Certains acteurs du chatbot sont spécialisés dans l’e-commerce, d’autres dans le secteur bancaire, l’assurance ou les télécommunications. S’appuyer sur un acteur spécialisé permet de partir d’un corpus de données et de cas d’usages clés en main qui prendraient normalement des mois, voir des années à construire.

Quelles sont les erreurs à ne pas commettre pour éviter de mettre devant les clients un chatbot décevant ?

Il y’a deux cas de figure :

  • L’entreprise propose déjà un support par messagerie instantanée : dans ce cas, proposer le chatbot comme un filtre, pour des réponses de premier niveau et se garder la possibilité à ce que le chatbot transfère la conversation avec un agent humain. Cela rassure toujours le client de savoir qu’il a un agent si besoin.
  • L’entreprise ne propose pas ou ne souhaite pas maintenir un support humain par messagerie instantanée : le chatbot est la seule source d’informations solutions en temps réel : dans ce cas, on pourra proposer un support asynchrone en récupérant le mail de l’utilisateur par exemple

Dans tous les cas, présenter l’outil chatbot comme un outil pratique pour trouver de l’information facilement et non un substitut à la relation client humaine

A contrario, quelles sont les bonnes pratiques à respecter dans le déploiement, le développement et la maintenance d’un chatbot ?

Beaucoup a été dit et écrit sur le sujet mais voici mon top 3 :

  • Une présentation juste du service proposé, cela passe par la présence des éléments suivants :
    • Dire que le service est un assistant virtuel
    • Indiquer les compétences ou thématiques du bot
    • Indiquer le niveau de maturité du service (je suis encore en beta mais j’apprends à chaque conversation !)
    • Indiquer que si besoin, la conversation pourra être transférée au service client pour une réponse dans les plus brefs délais
  • Une identité en harmonie avec la marque qui propose le chatbot
  • Un ton qui correspond à la cible (persona) pour qui le service a été conçu

Quelles sont les fourchettes de tarifs pour développer un chatbot ? Quel est le coût de maintenance et à quelle fréquence faut-il maintenir le chatbot et l’actualiser ?

Comme tout développement applicatif, il y’a différents coûts liés à la mise en place d’un chatbot :

  • Coût de paramétrage du bot : De 5k à +100k€
    Cela inclut :
    • les différents ateliers de cadrage pour définir le périmètre et le contenu du bot
    • La phase de paramétrage,
    • les éventuels développements spécifiques pour des connexions aux système d’information par exemple
    • La création du modèle de données, l’entraînement du modèle de NLU, son évaluation et son optimisation
    • les phases de tests utilisateurs (alpha, beta, …)
    • les itérations pour arriver à une version publiable
  • Coût de production du service (licence et hébergement) : de 50€ à 5000€/mois. Cette structure de coût dépend généralement des paramètres suivants :
    • Volumétrie constatée sur le chatbot
    • Nombre de bots déployés

Chez Smartly.ai, nous constatons une moyenne à 50k€ incluant le paramétrage initial et une année d’exploitation

Pouvez-vous revenir sur les problèmes liés à la « mise au rencard » des chatbots par Messenger ?

Difficile de parler au nom de Facebook mais il semblerait que le choix de simplifier l’interface utilisateur a eu un impact sur la découvrabilité des bots. Il reste cependant que les bots sont toujours bien supportés et qu’il existe d’autres moyens pour une marque de mettre en avant son chatbot via sa page Facebook, des QR codes, ou des Click-to-Messenger Ads.

Pensez-vous donc qu’il faut éviter de mettre tous ses œufs dans le même panier et ne pas limiter sa stratégie chatbot à Messenger ? Le cas échéant, quels supports privilégier ? Quels sont les avantages et inconvénients des différents supports ?

Messenger n’est pas un choix par défaut, parfois le canal idéal sera le site web, l’application mobile, l’intranet ou même WhatsApp : Il faut aller là où sont les futurs utilisateurs

Comment anticiper sur le volume de messages à traiter par le bot?

Il y’a plusieurs approches pour estimer la volumétrie à traiter par le bot, même si ce n’est pas une science exacte.
Par exemple, on prendre les flux entrants sur les canaux digitaux existants et appliquer le taux d’engagement prévisionnel (entre 5 et 25%) et multiplier par la longueur moyenne d’une conversation sur ce bot, compter entre 5 et 10 intéractions par conversation selon usage.

Où en est-on en termes de NLP ?

Le NLP progresse beaucoup, beaucoup de data-scientists du travaillent sur des composants en open source ou propriétaires toujours plus performantes. A cet égard, il est intéressant d’avoir un pipeline NLU suffisamment flexible pour pouvoir tester et implémenter les derniers algorithmes. Ce que je trouve dommage à ce stade et que si on avance bien sur l’aspect détection des intentions, les chatbots n’ont cependant aucune compréhension du sens des messages qu’il voit transiter : pour lui, tout n’est que vecteurs et matrices…