Découvrez la deuxième partie sur les meilleures pratiques pour la mise en place d'un chatbot réussi. Vous avez raté la première? Pas de problème, cliquez ici.
Les “early adopter” reconnaissent très tôt la promesse d'une nouvelle technologie, mais leur expérience n'est souvent pas à la hauteur de l'engouement. En effet, la technologie manque souvent de finesse, mais surtout d'expérience et de bonnes pratiques en matière d'implémentation et d'utilisation. Les chatbots sont à la mode mais dans de nombreux cas, leur utilisation se révèle plutôt décevante. Cette situation n'est plus liée à une technologie immature, mais au manque d'expérience et de bonnes pratiques déjà évoqué. Les chatbots sont un outil de communication et de service qui offre des possibilités insoupçonnées et entièrement nouvelles. Toutefois, ils doivent être configurés en fonction des besoins pour être efficaces.
Nous vous guidons :
6ème facteur de réussite : les chatbots doivent fournir des réponses et pas seulement trouver des documents.
Certains chatbots ne sont rien d'autre que des machines de recherche modifiées : un avatar s'affiche à côté de la saisie de la recherche et le résultat de la recherche est introduit par : " Voici les informations que j'ai trouvées pour vous ".
En réalité, nous constatons dans nos projets que la capacité d'un chatbot à répondre concrètement à des questions constitue un avantage essentiel par rapport à d'autres méthodes. C’est la condition du succès.
Bien évidemment, un chatbot n'est pas en mesure d'inventer des réponses. Les chatbots sont en général de grandes armoires avec de nombreux tiroirs, dans chacun desquels se trouve une réponse préparée. L'intelligence du chatbot consiste à trouver la bonne réponse.
De nombreux chatbots fournissent des réponses « volumineuses » mais pas précises afin de couvrir le plus grand champ possible de réponses. La gestion du chatbot est facilitée. Mais ce n'est pas une réponse !
Lorsque le chatbot Corona était en ligne, nous avons pu constater que les informations qui apparaissaient dans un document après plusieurs interactions avec l'utilisateur étaient considérées comme "non trouvées" par la majorité d’entre eux. En revanche après que l'information a été affichée directement en fonction de la question, le taux de " réponse trouvée" est passé à presque 100%.
Cela signifie que si l'utilisateur doit cliquer deux ou trois fois pour trouver la réponse, il interrompt sa recherche. Une mauvaise nouvelle pour les FAQ, qui fonctionnent souvent selon ce principe. Et un signal évident concernant la capacité d'un chatbot de mieux fournir des informations aux clients et aux utilisateurs.
Avec le Corona Chatbot, un document donne différentes réponses à différentes questions. Priorité est donnée à la partie du document qui répond directement à la question. Cela permet de réduire les coûts de rédaction tout en fournissant des réponses directes aux questions des utilisateurs.
7ème facteur de succès : les chatbots doivent avoir la possibilité de demander des précisions s'ils ne peuvent pas classer la question.
Il est fréquent que les utilisateurs ne posent pas leurs questions de manière à ce qu'un chatbot ou un humain puisse les comprendre. En général, une question nécessite des questions supplémentaires jusqu'à ce que le sujet soit compris et que la réponse puisse être donnée.
Un exemple typique est la question, assez fréquemment posée en novembre 2021 était, « que faire en cas de test positif ». Ici, il faut revenir sur le sens de la question.
Les chatbots sont capables de communiquer et d'aider les utilisateurs en leur posant des questions et en précisant leur demande. Cette capacité augmente le confort et la qualité de l'information pour l'utilisateur et confirme le chatbot comme média.
8ème facteur de succès : les chatbots sont un outil permettant d'apprendre du comportement des utilisateurs
La qualité des informations et des services offerts est jugée par les utilisateurs. Il est donc important pour le fournisseur et l’opérateur d'être à l'écoute. Les chatbots permettent aux utilisateurs de formuler leurs demandes par des phrases relativement complètes. Les chatbots ne comprennent pas tous les détails. Cependant, il est extrêmement utile de visualiser l'interaction complète avec l'utilisateur et de pouvoir lire ses besoins dans des phrases complètes.
Les protocoles de conversation sont bien plus pertinents que l'évaluation des statistiques liées moteurs de recherche.
Si les utilisateurs recherchent "covoiturage" dans un moteur de recherche, c’est moins pertinent que si la recherche indique "puis-je m'asseoir dans une voiture avec ma sœur" ou "faut-il porter un masque en voiture". Analyser les demandes des utilisateurs permet d'optimiser en permanence sa propre offre d'informations et de services.
Par exemple, il a été communiqué très tôt que les tests Corona devaient être actualisés quotidiennement. Les questions se sont immédiatement posées sur ce que signifie "actualiser quotidiennement". Tous les 24 heures ? Ou à compter de la date du jour ? Comment puis-je alors obtenir un test "du jour" pour un rendez-vous à 7 heures du matin ?
Dès que la question est connue, l'équipe de rédaction peut réagir et adapter les réponses en conséquence.
9ème facteur de succès : le feedback ne devient utilisable qu'en essayant
Les chatbots peuvent fournir différents types de feedback aux rédacteurs et aux opérateurs :
- Ils indiquent à l'opérateur les questions dont les réponses ont été trouvées et celles qui sont sans objet.
- Ils identifient la fréquence à laquelle les utilisateurs formulent une question et la fréquence à laquelle ils cliquent sur les sujets proposés.
- Vous pouvez déterminer les réponses qui ont satisfait et celles qui n'ont pas été satisfaisantes pour les utilisateurs.
Il est donc important d'analyser le feedback statistique des clients en permanence. Il est préférable qu'un chatbot offre un suivi automatique de ces valeurs, de sorte qu'en cas d'urgence, il soit possible de réagir le jour-même ou encore à l'heure près. Les chatbots offrent de nombreuses possibilités d'analyse, mais ils ne comprennent pas POURQUOI un utilisateur n'est pas satisfait avec une réponse donnée.
Pour comprendre le retour de l'utilisateur, il faut retracer les interactions. Par exemple, les utilisateurs avaient recherché le taux d’incidence actuelle de la ville de Ludwigsburg (Allemagne). Le chatbot les a redirigés vers un tableau affichant les chiffres pour cette agglomération. Mais de nombreux utilisateurs n'étaient pas satisfaits de la réponse. En testant ce tableau, on a constaté qu'il était difficile à lire sur les appareils mobiles. Le problème a pu être résolu rapidement grâce à un lien vers la version mobile du tableau de bord.
10 ème facteur de réussite : la personnalité du chatbot et la création d'une relation
Les chatbots avec des contenus non actualisés sont moins souvent visités par les utilisateurs. Cependant, le chatbot Corona de Ludwigsburg est devenu une source d'information fiable et régulièrement visitée en raison des circonstances et des réglementations.
Pour fidéliser les utilisateurs après presque deux ans d'utilisation, il ne faut pas les décevoir. Il est donc important de fixer des attentes réalistes.
Même si, selon la presse spécialisée, la "personnalité" d'un chatbot joue un rôle important, ici, nous avons essayé de faire apparaître clairement le chatbot comme une « machine » et comme une « option de recherche » étendue au lieu d'une personnalité de type humain. La raison en était que de nombreux utilisateurs donnaient au chatbot des informations très personnelles (je m’appelle…, j'aimerais travailler comme aide au centre de vaccination. Vous pouvez me joindre à l'adresse suivante) ou posaient des questions très complexes.
Comme le chatbot n'a pas accès aux données personnelles, il ne peut pas répondre aux questions correspondantes. Pour rendre ses fonctions plus claires, sa présentation et sa communication ont été de plus en plus adaptées à l'image d'un automate objectif et impersonnel.
Au fil du temps, les utilisateurs et le chatbot se sont de mieux en mieux adaptés l'un à l'autre et les utilisateurs ont appris à interagir avec lui. C’est ce qui ressort de la durée moyenne des demandes. Alors que la longueur moyenne d'une requête était encore d'environ 34 caractères en août 2020, elle n'était que de 24 caractères en novembre 2021. La longueur moyenne des dialogues est encore plus significative.
En août 2020, elle durait en moyenne 150 secondes pour tomber à seulement 40 secondes en novembre. Le taux de questions auxquelles le chatbot a répondu est passé d'environ 52% à 56%. Les utilisateurs avaient appris à utiliser le chatbot et savaient que dans certains cas, il suffisait de rentrer des mots-clés. Peu à peu, les utilisateurs et les chatbots se sont transformés en une équipe gagnante : en août 2020, il y avait un total de 1 259 demandes - en novembre 2021 19 752 ! Un chiffre multiplié par 16 !
Im August 2020 waren es insgesamt 1.259 Anfragen – im November 2021 19.752! Eine Steigerung auf das 16-fache!
Résumé
Historiquement, de nombreuses entreprises ont abordé les chatbots avec des attentes irréalistes, en grande partie à cause de déclarations marketing exagérées et de l'engouement qu'elles ont suscité. Pourtant, comme le montre cet article et le précédent sur le sujet, la clé du succès ne réside pas seulement dans la technologie, mais aussi dans l'analyse et l'optimisation continues, couplées à l'expérience et au strict maintien des bonnes pratiques.
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