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Comment améliorer la satisfaction utilisateur de votre chatbot ?

L’UX conversationnel à la rescousse de votre bot ?

Imaginez passer des jours à confectionner votre chatbot, à l’entraîner afin d’être sûr qu’au lancement il puisse répondre aux questions qu’il est censé répondre.

Et puis le drame.

Rares sont les utilisateurs qui suivent vos recommandations. Ils demandent tout et n’importe quoi, et rarement avec les mots, les expressions entraînées…

Sounds familiar?

Pas de panique, c’est de l’histoire ancienne. Vous ne ferez jamais le chatbot parfait, vous ne pourrez jamais contenter tous les utilisateurs, mais l’objectif est de donner le sentiment d’un bon service malgré un no-match.

Problème 1 : L’utilisateur demande des choses qui n’ont pas été prévues.

Que ce soit à l’écrit ou à la voix, votre UI n’est plus restreinte par des parcours constitués de boutons. Non, vous utilisez le langage et vous travaillez maintenant avec une infinité de possibilités. Votre objectif est de déconstruire la complexité afin d’être à l’aise avec elle.

Plus vous allez prendre en charge la complexité en amont, plus l’expérience sera bonne pour l’utilisateur, en aval.

Solution 1 : Prenez vos responsabilités, pensez learning curve. Travaillez l’onboarding.

Proposez un bot en 2019, c’est assumer l’évangelisation du medium dans un premier temps : tout le monde ne sait pas comment utiliser tout le potentiel d’une interface conversationnelle, le modèle mental du search étant très présent, il faut réhabituer l’utilisateur à s’exprimer de la façon la plus naturelle tout en prenant en compte comment il va s’approprier le medium.

Puis dans un second temps : Assurer l’apprentissage du champ des possibles avec votre chatbot : ses fonctionnalités, son périmètre de connaissance.

Vous pouvez A/B tester un onboarding différent, ajouter des piqûres de rappel du périmètre lors des incompréhensions, ou en fin de parcours donner des indications sur les bonnes pratiques, ainsi que les trucs et astuces pour accompagner la courbe d’apprentissage de votre utilisateur.

Solution 2 : Commencez petit et gagnez en automatisation. Réagissez rapidement avec un outil de monitoring.

Même avec une connaissance accrue des demandes de vos clients, votre communauté, avec la FAQ la plus complète, vous ne couvrirez jamais l’intégralité des requêtes utilisateurs. L’être humain est créatif, croyez-moi.

Notre position est de commencer petit, et de pouvoir construire son périmètre au fur et à mesure, en partant des requêtes utilisateurs faites dans le chatbot.

L’avantage est double : vous répondez aux questions les plus posées par l’utilisateur et vous pouvez les entraîner avec des utterances déjà formulées dans le langage de vos utilisateurs.

Intent clusterisation sur tolk.ai

Problème 2 : L’utilisateur s’arrête après la première incompréhension

L’incompréhension est inévitable. Alors, autant se préparer afin qu’elle soit la moins douloureuse possible pour l’utilisateur.

“Espérer le meilleur et se préparer au pire : c’est la règle.” — Fernando Pessoa

Alors comment fait-on ?

Solution 1 : Fallback pro-actif et guider l’utilisateur

Toutes les incompréhensions ne doivent pas être traitées au même niveau. Avec un message d’incompréhension personnalisé et qui garde le contexte de l’intention initiale, vous augmenterez la chance de gérer la requête.

Pour cela, anticipez les erreurs possibles à chaque étape de votre expérience. Et regardez quel est le contexte de vos incompréhensions les plus récurrentes.

  • Est-ce une erreur au moment d’un choix à faire ? Dans ce cas vous devez proposer des suggestions de réponses via des boutons dans le fallback (message d’erreur).
  • Est-ce une question utilisateur non gérée ? Proposez des questions fréquemment posées, ou vos fonctionnalités principales.

De plus, cela aura pour effet d’accélérer implicitement la courbe d’apprentissage de votre utilisateur.

Solution 2 : Désambiguation

Ici on va jouer avec votre moteur de NLP. L’idée c’est de capitaliser sur un maximum d’information possible dans la requête non matchée, en utilisant le taux de matching et les entités.

Le diable est dans les détails. Ne vous limitez pas à deux scénarios : matché ou non-matché.

  • Si un intent est matché mais avec un taux de matching faible, demandez confirmation.
  • Si deux intents sont matchés, proposez à l’utilisateur de choisir.

Donner de l’autonomie à l’utilisateur, c’est aussi automatiser partiellement l’entraînement de votre chatbot, pensez-y!

Problème 3 : Il y a de l’IA, mais ce n’est pas magique.

Mon préféré ?

Rien n’est magique : les contours de la connaissance de votre bot sont limités par l’étendue de votre base de connaissance et la limite de sa performance est limitée à la qualité de la donnée d’entraînement.

Solution 1 : Passer la main à l’humain

Donner la possibilité de faire une escalade vers un conseiller humain, c’est s’assurer d’une expérience satisfaisante pour l’utilisateur, surtout sur les premières itérations quand le périmètre restreint et l’entraînement non-optimal.

Essayez au possible de faire une escalade transparente pour l’utilisateur en remontant le fil de la conversation à l’opérateur pour lui donner le contexte et gagner du temps sur le temps de résolution du problème utilisateur.

N’hésitez pas à proposer une solution de repli lors des heures de fermeture de votre service client, et à demander la satisfaction de l’utilisateur après l’escalade.

Solution 2: Étendez votre base de connaissance

Si vous voulez avoir un bot opérationnel rapidement, optez pour l’import de vos bases de connaissances dans votre outil de management de bot préféré.

Même si vous ne comptez pas couvrir tout le périmètre, ou répondre précisément à toutes les questions, il peut être intéressant d’importer le maximum de contenu afin de monitorer quelles sont les requêtes les plus populaires hors périmètre principal rapidement. Ou bien de mieux qualifier une incompréhension.

Par exemple, si vous ne voulez pas répondre à des questions qui touchent à la vente, entraînez votre bot sur ce périmètre pour pouvoir mieux rediriger l’utilisateur ou aider le conseiller qui reprendra la main sur la conversation.

Import de Q&A sur tolk.ai

Conclusion

Rappelez-vous d’activer ces leviers si vous peinez à faire décoller votre satisfaction.

N’hésitez pas à A/B tester, et gardez en tête l’aspect itératif : concentrez-vous sur les 20% des scénarios utilisés par 80% des utilisateurs dans un temps 1. Commencez par optimiser ce premier périmètre avant de traiter la longue traîne des “conversationals path” : les scénarios alternatifs.

From Google’s Design Guidelines

Happy bot designing! ?

Qui sommes-nous ?

The Chatbot Factory est une startup spécialisée dans le design, le développement et l’entraînement de chatbots voix / texte en langage naturel sur la base d’une solution propriétaire.
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Comment améliorer la satisfaction de votre chatbot ? was originally published in The Chatbot Factory on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.