Décryptage : l’IA Conversationnelle au service de la relation client

L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui au cœur de la relation client et chacun d’entre nous est amené à interagir avec des bots dans les actions de la vie quotidienne. La mise en place ces technologies nécessite de repenser complètement la relation client et ne pas tomber dans l’écueil d’une mise en œuvre basée sur un effet de mode. Dans cet article, notre Responsable Innovation et R&D Laurent-Walter Goix, nous en dit plus sur ces technologies plébiscitées et génératrices de valeur pour les entreprises, dans le cas d’une implémentation raisonnée et maitrisée.

L’Intelligence Artificielle Conversationnelle, qu’est-ce que c’est ?

Tout d’abord le conversationnel peut être défini comme un ensemble d’outils et de technologies permettant l’interaction en langage naturel entre plusieurs personnes, que ce soit par le texte, la voix ou la vidéo. Les réseaux sociaux, les tchats ou encore les outils de visioconférence sont des exemples d’outils conversationnels.

Ensuite, on parle d’intelligence artificielle conversationnelle quand l’un des interlocuteurs est remplacé par une machine. Cela prend la forme d’un « bot » (chatbot, voicebot), d’un avatar, ou de manière plus large dès lors qu’une intelligence artificielle est utilisée en lien avec une conversation, pour l’assister ou en analyser le contenu (y compris à posteriori).

Nous nous concentrerons ici sur la première catégorie : le « bot ». Ce marché est aujourd’hui en pleine expansion. Gartner prédit que d’ici fin 2021 , plus de 50% des entreprises dépenseront plus pour leurs chatbots que pour leurs applications mobiles – dont 15% des interactions seront totalement automatisées par l’IA. D’autres recherches (ClickZ, GMInsights) montrent que le marché atteindra près d’un milliard de dollars d’ici 2024 à un rythme d’environ 30% de croissance annuelle. De plus selon Hubspot, 47% des consommateurs se déclarent aujourd’hui prêts à acheter en ligne via un bot.

Les questions à se poser pour un projet d’IA conversationnelle

Les chatbots fleurissent depuis plus de 5 ans auprès des grandes marques françaises, qui bien souvent exposent leur Service Client en langage naturel automatisé sur leur site web ou leur application mobile, de manière plus ou moins invasive.

Dans la plupart des cas, ces projets ont d’abord été l’occasion de tester ces solutions au sein d’une cellule Innovation ou d’un vivier de start-ups frenchtech. Elles ont permis d’évaluer le niveau de complexité de mise en œuvre, les activités éditoriales et UX nécessaires (concevoir la personnalité et le script du bot), et les tâches récurrentes (l’entraînement de la compréhension, l’enrichissement de la base de connaissances et des fonctionnalités)…

Mais cela a aussi permis de distinguer les initiatives « gadgets » des vrais projets d’ampleur sources de ROI.

Un investissement conséquent pour des économies d’échelles rapides

Le Total Cost of Ownership (TCO) d’un bot est conséquent et doit se justifier par de forts gains opérationnels ou de nouvelles sources directes de revenus, car il devra être maintenu par des experts et évoluer dans la durée. Le modèle économique des bots – au-delà de la phase initiale – prévoit généralement une base de licence annuelle, associée à une tarification à la « session » (souvent limitée à quelques minutes de conversation). Dans ce contexte, déployer un chatbot web comme « simple » canal de communication supplémentaire pour son service client sans stratégie globale de refonte du service en lui-même a souvent montré ses limites et un surcoût non justifié.

Le bot peut directement engendrer des économies d’échelle pour une entreprise faisant traditionnellement appel à des opérateurs d’un prestataire tiers. La mise en place d’une solution « hybride » permet ainsi de diminuer ces coûts constants, liés au nombre d’agents impliqués et à la réduction du temps d’attente client (baisse des coûts de près de la moitié en 6 mois et à terme jusqu’à 75% grâce à l’automatisation). Sur les canaux de messaging, l’approche hybride est proposée par de nombreux acteurs aujourd’hui et l’automatisation montre sa valeur. Toutefois les gains sont moindres vis-à-vis du canal téléphonique et de l’automatisation de centres d’appels du fait que les opérateurs humains peuvent déjà facilement gérer plusieurs conversations en parallèle.

Des usages adaptés à de nombreux secteurs d’activité

  • Dans un contexte retail, ce même bot doté de fonctionnalités e-commerce peut permettre de manière automatique la re-commande, le cross-sell ou l’up-sell par le texte ou la voix.
  • L’usage de bots pour des campagnes marketing vocales, des relances ou rappels de rendez-vous, ou encore des sondages automatisés est encore peu développé à ce jour, bien qu’il soit là aussi une importante source potentielle d’économies de ressources.

Un bot rentable est aussi capable de couvrir l’ensemble des canaux cibles et plusieurs cas d’usages pour éviter une multiplication de plateformes hétérogènes à faire collaborer et maintenir.

Cela permet d’offrir une expérience cross-canal : l’utilisateur démarre une conversation sur un canal, puis la poursuit sur un autre, tout en conservant son historique. Cette « reprise » est particulièrement critique d’un point de vue business pour les actes de vente, où le danger d’abandon de panier est souvent engendré par une contrainte de canal ou de timing. En complément, il peut devenir crucial pour un bot de gérer des sessions « longue durée » et ainsi s’adapter aux besoins de l’utilisateur, qui devra par exemple chercher plus tard le bon justificatif dans ses papiers avant de pouvoir continuer sa demande là où il l’avait laissée.

Une vision humaniste de l’IA

Chez Alteca, notre politique innovation et notre recherche & développement sont fortement impliquées dans ce domaine. Nous avons récemment prototypé des services innovants de prise de rendez-vous téléphonique pour se faire vacciner ou pour commander des masques.

L’IA conversationnelle est l’un des piliers de notre stratégie d' »hyperautomatisation ». Dans ce contexte nous avons pu évaluer de nombreux outils de bot – open source, start-ups, éditeurs – pour nous concentrer aujourd’hui sur une plateforme partenaire spécialisée dans l’automatisation de la relation client.

D’un point de vue R&D, nous travaillons activement dans le domaine de l’informatique affective et notamment de la compréhension des émotions de l’interlocuteur que ce soit via le texte, la voix ou la vidéo. Notre vision humaniste de l’IA nous porte à valoriser l’affect et l’empathie dans ces relations automatisées pour permettre à terme à un bot d’adapter ses réactions dynamiquement au-delà d’un persona prédéfini, et ainsi fortement améliorer l’expérience client (tout en respectant le RGPD !).

N’hésitez pas à contacter nos experts pour discuter de votre stratégie de relation client.