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 L’IMPORTANCE DE L’ARCHITECTURE CONVERSATIONNELLE

💡2018 marque donc l’entrée dans l’ère de l’industrialisation des chatbots. Avec pour objectif : le développement de bots robustes dans le temps, capables d’évoluer et surtout éduqués grâce à des « bots trainers ». 

Ces chatbots nouvelle génération doivent permettre de générer de la conversation continue et à valeur ajoutée avec les utilisateurs.

Penser l’architecture conversationnelle du chatbot oblige la marque à réfléchir en amont aux différents scénario qu’il sera en mesure de proposer.

Il faut préalablement alors rassembler toutes les données permettant de construire les multiples parcours à travers l’analyse de la FAQ, des raisons de contact du service client, des recherches web et des archives par exemple. 

Ces données permettent ensuite de construire le flux de dialogue et les différents story-boards, en entrant dans les détails et en imaginant tout le parcours que le client pourra suivre. Une fois le chatbot et son back-office développés, ils doivent être intégrés dans l’environnement IT et surtout entraînés lorsqu’ils sont conçus avec du NLP. 

Chaque étape, de la conception de l’architecture du bot à son lancement, en passant par son développement et la phase de tests, respecte des process de production précis, ajustables aux demandes de chaque marque.

💫 UNE PHASE DE TESTS PRIMORDIALE

Les premiers tests se font ensuite en interne, afin de pouvoir régler le chatbot et améliorer ses compétences. Les scénarios sont révisés les uns après les autres, avant le déploiement du chatbot.

✅ Le robot doit comprendre l’intention, le contexte et les mots qui ont un sens différent et faire des conjectures à 

partir de l’historique de conversations. 

✅ Une phase de tests auprès d’utilisateurs finaux permet ensuite de pousser plus loin ces itérations.

« Il faut beaucoup tester, car même lorsqu’on connaît très bien les logiques des clients en face, ils sont toujours très surprenants et il faut être capables de proposer un chatbot qui s’adapte à toutes les situations, même les plus improbables », souligne Geoffrey Boulakia. 

✅ Plus l’agent conversationnel aura recours au NLP, plus le champ de conversation sera large et plus la phase de test et d’apprentissage sera alors longue. D’où l’importance de bien définir dès le début de la réflexion sur le projet le niveau de performance attendue.

Les premières conversations initiées avec le bot sont d’autant plus cruciales à analyser qu’elles permettent d’évaluer le seuil de performance et de planifier l’atteinte des prochains seuils visés. 

Sur ce travail d’éducation des chatbots, il faut miser sur une industrialisation de la démarche.

💡 Certains ont par exemple adopté une stratégie de groupe utilisant l’expérience des conseillers clients pour éduquer les chatbots via une interface qui compose une approche unique sur le marché.

 « Ce sont eux qui vont faire l’apprentissage des agents conversationnels et les rendre plus performants. Qui mieux que les conseillers connaissent la marque, les attentes clients et les process ? – explique Geoffrey Boulakia.

 Développer un chatbot est une chose, le perfectionner, le nourrir et le 

faire connaître en est une autre. 

💫 DE NOUVEAUX MÉTIERS

Bien plus que supprimer l’humain dans la relation client, les chatbots permettent la création de nouveaux métiers destinés à leur conception et à leur entraînement. 

❤️CHATBOT DESIGNER 

Il anticipe les conversations pour concevoir les parcours, imaginer ce que feront les utilisateurs.

❤️ CHATBOT COPYWRITER

Il rédige les dialogues et répliques. C’est lui qui donne corps à l’identité conversationnelle du chatbot. 

❤️ LE BOT TRAINER 

Il fait l’éducation du chatbot en lui apprenant à comprendre les questions et réponses des utilisateurs formulées en langage naturel. Cet entrainement doit le plus souvent se poursuivre au-delà du lancement du chatbot.

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