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Les Assistant Virtuels deviennent rapidement un sujet incontournable de la relation client. Pourtant, force est de constater que beaucoup d’entre eux restent assez décevants pour les clients. Nombreux sont les services qui finissent catégorisés comme de pseudo Chatbots aux parcours très balisés avec peu ou pas de traitement du langage naturel (Natural Language Processing), ou comme des bots qui ne semblent pas comprendre les demandes de l’utilisateur car mal entrainés ou peu clairs sur les sujets qu’ils couvrent. Ces écueils sont assez éloignés de l’image de qualité et d’innovation qu’une entreprise peut chercher à communiquer en se lançant dans ce type de projet. Focalisons-nous donc sur le démarrage d’un projet Chatbot et quelques éléments clés nécessaires à la réussite de son projet.

Un Chatbot doit répondre à des objectifs clairs.

Il est important de comprendre qu’un Chatbot ne peut pas tout faire. L’objectif d’un assistant virtuel est de complémenter, d’améliorer l’existant pour répondre à des « points de douleurs » ressentis par l’entreprise et/ou ses clients. Prenons l’exemple d’une entreprise dont le centre d’appel est saturé du fait de questions peu techniques à faible valeur ajoutée. Côté client le temps d’attente nécessaire pour obtenir une réponse, et côté entreprise les coûts engendrés par l’intervention de conseillers sur ces questions sont vécus comme des points de douleurs qui pourraient aisément être amendés par un Chabot. Un assistant virtuel peut répondre à plusieurs objectifs mais il est souvent préférable dans un premier temps de faire un focus sur certaines verticalités bien identifiées et explicables aux clients plutôt qu’essayer de répondre à toutes les problématiques de l’entreprise.

Quelle est la différence entre objectif et cas métier ?

La définition des objectifs permet de mettre en avant le(s) « cas métier(s) » traités par le bot. Concrètement le cas métier se représente comme une séquence d’évènements dont la somme est utile au regard de l’objectif. Par exemple, afin de répondre au pain point du service client, le cas pourrait être ici l’automatisation de la réponse aux questions à faible valeur, libérant ainsi du temps aux conseillers pour les questions plus techniques. On pourrait imaginer la séquence suivante :

1. Invitation à la prise de questions
2. Réception question
3. Envoi de la réponse
4. Demande de satisfaction
   • Satisfait : fin de la conversation
   • Non-satisfait : proposition de passer par un agent

Valider les cas via des ateliers et des analyses de conversations

Plusieurs cas métiers peuvent répondre à un même objectif. Avant de les définir concrètement et établir leur séquençage il est important de vérifier leur pertinence d’un point de vue expérience utilisateur et processus métier. La conduite d’ateliers (ateliers d’idéation, entretiens individuels, etc.) et l’analyse de conversations sont deux bons moyens pour ajuster et valider rapidement ces points et permettront notamment de mettre en lumière des sujets connexes à ceux du cas traité, susceptibles d’être amenés par les utilisateurs. Ci-dessous, un exemple de cas et de priorités :Source : Recast.ai

Attention néanmoins, si le cas d’usage peut être limité aux fonctions centrales, le Chatbot doit être capable de traiter les demandes connexes, à minima en les comprenant afin de rediriger l’utilisateur vers le service adapté. Il faut cependant rester réaliste : le Chatbot – aussi perfectionné soit-il – ne pourra pas permettre de gérer tous les cas, d’où l’importance de se concentrer sur un noyau de fonctionnalités qui seront très bien traitées.

Design du service et des conversations

Une fois les sujets du cas métier définis, on sera capable d’établir une première représentation du service. Par exemple dans le cas d’un bot spécialisé dans l’opt-in client :

Dans l’idéal le service devrait comporter le moins d’interactions possibles afin de ne pas risquer de perdre les utilisateurs. Ce nombre varie selon la valeur perçue dans le service mais on conseille généralement de ne pas dépasser 3, 4 interactions (hors éléments conversationnels). Il sera ensuite possible de définir l’arborescence détaillée du Chatbot.

A la différence du diagramme de service, une arborescence détaillée contiendra les dialogues ainsi que les plugins pouvant être utilisés sur le canal cible (boutons, carrousels, etc.). Un bon parcours combinera conversationnel libre et plugins. Cela permettra d’orienter les utilisateurs aux étapes critiques du scénario tout en conservant une impression de liberté dans la conversation. Enfin, l’accueil des utilisateurs (onboarding) constitue une étape cruciale de la conversation, permettant de présenter le Chatbot et de lever l’ambiguïté sur les services qu’il propose. Notons qu’un bon accueil permettra de poser un cadre et ainsi de limiter les demandes utilisateurs sortant du scope de ses fonctionnalités.

Voici un exemple d’arborescence détaillée pour un bot :
Source : ArcTouch

En conclusion

Le succès d’un projet Chatbot dépend de beaucoup de variables (méthodologie, cas d’usage traités, onboarding, analytics, compréhension des intentions, qualité du rédactionnel, entraînement du bot, monitoring…). Afin d’être certain de démarrer sur de bonnes bases, la première étape est donc de mener une réflexion préliminaire cohérente au regard de son projet afin de ne pas risquer de lancer un service sans valeur ajoutée pour son entreprise ou ses clients.