La conversation est devenue le nouveau dogme du marketeur et du commercial. Retranchées dans les affres du social selling, nombre d’entreprises ont déployé un chatbot gadget, sans mesurer l’impact d’image d’un outil qui ne répond pas aux attentes des utilisateurs et génère de l’insatisfaction.
La relation client mérite mieux qu’un simple chatbot. L’intelligence artificielle offre, aujourd’hui, aux acteurs de la relation client, la possibilité d’automatiser la catégorisation des messages reçus sur les différents canaux (mails, sms, réseaux sociaux, chatbots…). Le temps est venu d’utiliser l’IA pour fournir des insights business actionnables.
Les déçus du chatbot
Les premiers pas d’une tentative de conversation automatisée date des années 1960, avec le projet »Eliza » de Joseph Weizenbaum; un projet alors basé sur l’usage de la technique de l’écholalie (tendance à répéter systématiquement tout ou une partie des phrases de l’interlocuteur en guise de réponse). Le célèbre informaticien du MIT est aussi à l’origine de « l’effet Eliza », qui désigne la tendance à assimiler, de manière inconsciente, le comportement d’un ordinateur à celui d’un être humain. Pourtant, en dépit des progrès réalisés depuis, les chatbots ne rencontrent pas le succès attendu et sont parfois même contre productifs, comme l’a montré la suspension du compte Twitter de l’agent conversationnel Tay le 23 mars 2016, après juste un jour de mise en service par Microsoft. En fait, la technologie qui supporte les chatbots ne mérite pas la mauvaise réputation qu’elle porte depuis quelques années ; elle fait les frais du fantasme d’un outil conversationnel qui aurait réponse à tout. Or faute de temps, de moyens financiers aussi, les applications de chatbot ont souvent un spectre délimité, voire limité. Elles manquent souvent de profondeur, parce que les arbres de décisions ne sont pas assez développés. Parfois même, elles ne sont pas intégrées aux autres outils de la relation client comme le centre de contacts. Rien de pire comme expérience client que de perdre du temps dans une conversation avec un chatbot sans obtenir de réponse, pour ensuite revenir bon dernier de la file d’attente du centre de contacts. Le chatbot doit supporter et être intégré à la stratégie omnicanale pour servir une meilleure expérience utilisateur.
L’enjeu de la connaissance et de la personnalisation client
La multiplication des médias de communication offre aujourd’hui aux consommateurs un choix inédit dans le média qu’ils vont utiliser pour leurs interactivités avec la marque : des médias sociaux, de l’email, du sms, de la messagerie instantanée, au téléphone etc. Cet enjeu, qui n’est pas non plus nouveau, est bien d’intégrer et d’analyser l’ensemble des données communiquées au travers des différents médias utilisés, que celles-ci soient structurées ou non*. L’expérience client est à ce prix, il faut offrir à chaque utilisateur le moyen le plus adapté de communiquer avec la marque. Cette analyse linguistique du contenu des messages (souvent asynchrones ou fast asynchrones) est un défi pour les centres de contacts. Un défi que l’intelligence artificielle symbolique** va relever. L’idée est de permettre de réaliser des opérations de multi-catégorisation : en bref, l’IA peut reconnaître plusieurs intentions dans un email (ou un message instantané, un pdf etc.) et les classer dans les catégories idoines. Cette reconnaissance des intentions des clients est ainsi automatisée et comparée avec d’autres données en possession de la marque (une commande, une réclamation, un avis consommateur etc.). Elle va permettre une contextualisation enrichie et proposer une automatisation ou une semi-automatisation des réponses de l’agent vers son client. L’expérience client est ainsi enrichie et personnalisée, l’agent augmenté, grâce à l’IA.
Selon le baromètre Axys Consultants***, 83 % des entreprises estiment que la pandémie a renforcé l’importance du service client et 56 % qu’elle a accéléré le déploiement de l’IA. L’automatisation du traitement et de l’analyse des données favorisent les approches selfcare (offrir aux clients la possibilité de résoudre ses questions par lui-même), elles permettent surtout d’améliorer la connaissance et l’expérience client. C’est la consécration d’une IA actionnable au service de la relation client.
