Chatbot : Le futur de la relation client

A leur début, les chatbots semblaient rudimentaires, mais les progrès de l’IA permettent aux agents virtuels d’atteindre de nouveaux niveaux de compétences. Les chatbots permettent d’améliorer de différentes manières, les interactions avec les clients.

Publié le : 30/05/2019
Auteur : Jérémie Gamer

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Le développement des chatbots est l’un des grandes axes d’évolution dans la relations commerciales. Les éditeurs de CRM s’empressent de proposer des interfaces permettant de mettre en place un chatbot pour répondre aux questions récurrentes des clients, comme le propose Hubspot.

L'essor des bots

Que l’on apprécie ou non le mouvement, les grandes marques tuent lentement mais sûrement l’option, elles remplacent leurs services clients anciennement réalisés par mail, par des assistants virtuels, pour une gestion en temps réel du service client.



Dans le monde, 28% des entreprises interrogées par Salesforces utiliserait déjà des chatbots en 2018 - et ce chiffre devrait fortement augmenter en 2019. L’avènement des chatbots s’explique par le développement des algorithmes de traitement du langage naturel, la réduction du coûts d’utilisation de ces solutions, mais aussi parce qu’ils aident concrètement à accélérer la résolution des demandes clients.



Les chatbots ne sont pas nouveaux, comme nous l’avons vu dans un de nos articles précédents, ils existent en fait depuis près de 60 ans. Le tout premier a été développé en 1952, par Arthur Samuel de IBM.

Ce programme était capable d’observer les positions des pions du jeu de dame et d’apprendre un modèle implicite qui donne les meilleurs mouvements pour le coup à venir.



Durant les 10 dernières années les choses se sont radicalement accélérées avec l’apparition d’éditeur de chatbots comme la société Botnation qui propose une interface intuitive pour la conception de chatbot.

Les exemples Sncf et KLM

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

Où retrouver les chatbots aujourd’hui ? 

Chatbot OuiSncf

Prenez la Sncf, la société en utilise un nommé Ouibot pour accompagner ses clients dans la réservation d’un trajet en train.


Réserver un trajet avec la voie plus conventionnelle d’un formulaire sur son site web est possible, mais le demander à un chatbot est plus facile, intuitif et beaucoup plus interactif. Il est ainsi possible d'interagir avec ses clients là où ce n’était pas possible avant et surtout sans aucune intervention d’un agent humain.


Comme les problèmes simples peuvent être traités par des systèmes en libre-service de chatbot, 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. On parle alors d’agent augmenté.



Quand les marques automatisent certaines parties des interactions avec le service client (comme chez Sncf) ou qu’elles augmentent les agents (comme chez KLM) elle 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.


Le moteur sous le capot du chatbot

Un chatbot capable de répondre aux demandes des utilisateurs grâce au Naturel Langage Processing (NLP).

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Le Naturel langage Processing est un des domaines de l’intelligence artificielle qui s’intéresse à l’interaction entre le langage naturel humain et un ordinateur. 

Le rôle du NLP est de permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain, aussi bien que nous. 


Qu’il s’agisse de la reconnaissance du langage naturel, l’analyse de sentiments, la contextualisation, la NLP est le moteur des chatbots. 

Vers des chatbots révolutionnaires

Aujourd’hui un grand nombre de chatbots utilisent une architecture basique d’arbre de décision qui n’est pas si différente des formulaires intelligents. 


Les chatbots les plus sophistiqués sont améliorés grâce à la PNL permettant ainsi de personnaliser l’expérience utilisateur. La faculté à comprendre les mots, confère au chatbot la capacité à discerner les intentions et contextes, lui permettant ainsi de lever les ambiguïtés des demandes utilisateurs et d’améliorer la qualité de sa réponse. 


Avec l’arrivée de cette nouvelle génération de chatbots, la perception de la relation entre les entreprises et leurs clients devrait avoir radicalement changée d’ici 1 à 2 ans.


La brique technologique des chatbots ne suffira pas longtemps à assurer une expérience clients de qualités. Il sera également difficile de continuer à répondre aux attentes tant du côté client final que des entreprises.



Pour répondre à ces attentes, de plus en plus de chatbots devront proposer des intégrations avec des outils comme ceux des centres d’appels, de Robotic Process Automation (RPA), ou encore avec les outils CRM. 


Un pré-entraînement des solutions avec des données issues de gros services clients peut aussi aider à obtenir des agents plus performants dès le départ.

L’agent 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, après une phase d'apprentissage le chatbot permet aux agents humains de compléter la réponse du chatbot de façon beaucoup plus pertinente, rapide et transparente.


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.


Selon une étude menée par Salesforce à l’occasion de la 3ème édition de son rapport « State of Service », au niveau mondial, les agents travaillant dans les entreprises les mieux réputées pour leur service relation client consacrent 63% de leur temps à la résolution de problèmes complexes, déchargés des tâches plus simples par des outils adaptés et des technologies d’intelligence artificielle (IA) tels que les chatbots.


Il apparaît comme une évolution logique que de plus en plus de services clients s’équipent de solutions intelligentes pour augmenter leur productivité et améliorer l’expérience client.


Apprendre à marcher avant de courir

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


L’apprentissage du chatbot est une étape incontournable afin de bien connaître les clients. Les entreprises se doivent de mieux connaître les clients pour répondre à leurs nouvelles attentes et rester innovant dans un marché toujours plus concurrentiel.


Le gain de productivité que recherchent les entreprises passera en partie par l’innovation dans leur approche aux clients. 

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