Une nouvelle ère du e-commerce : Comment les « assistants intelligents » personnalisent l’expérience d’achat en s’adaptant à la personnalité des visiteurs - PLAYBOTS

Une nouvelle ère du e-commerce : Comment les « assistants intelligents » personnalisent l’expérience d’achat en s’adaptant à la personnalité des visiteurs

État des lieux

Les sites et les applications de e-commerce améliorent continuellement leur User Interface (UI) pour proposer la meilleure expérience utilisateur (UX) possible à tous leurs visiteurs. Pour ce faire, les études de marché, les interviews, la veille concurrentielle et l’AB testing (notamment pour mesurer l’impact du CTA) sont régulièrement utilisés.

Néanmoins et en dépit de ces efforts un des plus grands problèmes rencontrés par les e-commerçants reste letaux de conversion, incomparablement plus faible sur les sites internet qu’en magasin. Par ailleurs en dépit des analyses des métriques menées, les raisons de la faiblesse relative du taux de conversion ne sont pas toujours claires.

Une autre difficulté fréquente est le taux de retour, très élevé sur internet (il atteint 17,3% en moyenne).

Ces observations soulignent l’importance de l’accompagnement client en ligne dans l’avant-vente, qu’il s’agisse de retenir les visiteurs ou de veiller à ce qu’ils achètent le produit qui leur convient réellement.

Voyez-vous le problème sur cette image ?

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Prenons l’exemple d’un e-shop d’une grande marque à titre indicatif. Nous voyons par exemple que pour les femmes, il y a le choix entre 23 catégories d’articles différentes. Cela suffira à faire partir une cliente indécise (et ce même si elle fait partie du cœur de cible de la marque) qui n’a ni l’envie ni le temps de cliquer sur une dizaine de catégories et qui aurait demandé conseil à un vendeur lors d’une visite en magasin. Cette interface au choix pléthorique est l’absence d’accompagnement des visiteurs et conduit à un bounce rate supérieur à 40% et un taux de conversion situé entre 2 et 3%.

L’introduction progressive des chatbots

Les chatbots ou « agents conversationnels » sont apparus ces dernières années comme atout envisageable pour personnaliser l’UX des visiteurs. La plupart des chatbots disponibles à ce jour n’offrent qu’un réagencement des catégories de produit du site correspondant, et ne révolutionnent de ce fait pas l’expérience d’achat en dehors du canal sur lequel ils opèrent (les applications de messagerie). C’est le cas de cet exemple de chatbot sur Facebook Messenger :

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Place aux assistants intelligents

D’autres chatbots vont plus loin dans l’accompagnement à l’acte d’achat et la recommandation d’articles, que ce soit sur Facebook Messenger ou sur site web. La technologie utilisée ci-dessus se dit linéaire, elle se base sur des modèles d’arbres décisionnels où l’utilisateur doit accomplir un certain nombre d’actions avant de recevoir une réponse pertinente. Grâce aux technologies qui permettent la compréhension du langage naturel (NLP ou NLU), on entre dans un cadre non-linéaire sans arbres de décisions. En ajoutant une brique NLP, le chatbot est ainsi capable de comprendre et d’interpréter les intentions contenues dans une phrase ce qui actionne la production d’une réponse pertinente.

Un client d’un e-shop peut donc engager une conversation avec un chatbot en lui exprimant son besoin. En fonction des questions ou des réponses apportées par l’utilisateur le chatbot est en mesure de proposer directement les articles les plus pertinents du catalogue, et ainsi adieu au choix effrayant des 23 catégories.

PlayBots a développé sur Facebook Messenger pour un de ses clients: Vinotrip, leader Français de voyages œnotouristiques, un assistant conversationnel de ce type, qui accompagne les visiteurs et les inspire dans leur recherche de produits, en obtenant des résultats convaincants : une diminution du bounce rate de moitié et une augmentation du  taux de conversion de 78%.

Vous vous demandez cependant, où est la personnalisation de l’expérience client en avant-vente ? Bien que muni de NLP ou NLU ce type de bot ne remplace pas un assistant en magasin.

La prochaine génération des assistants intelligents : la prédiction du besoin client

Les interactions humaines sont complexes et l’enjeu majeur aujourd’hui est de mettre à disposition des assistants intelligents capables de comprendre les traits de personnalité ainsi que les émotions sous-jacentes à la communication. Ceci, est selon Jonathan Stock, fondateur de PlayBots « le seul moyen de créer une expérience client en ligne aussi proche d’une expérience client en magasin et qui sera dans un avenir proche, le point différenciant de tout acteur de la vente en ligne voulant maximiser son chiffre d’affaire »

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Les progrès qui se dessinent en la matière s’appuient sur de longue histoire de travaux de recherche. Ceux-ci peuvent s’appuyer sur la classification des personnalités en types de profil. Plusieurs catégorisations existent, dont le « Process communication model », théorisé il y a 40 ans, qui classifie les personnalités en 6 profils différents. Chaque profil a un style de communication spécifique.

Dans la vie réelle nous pouvons apprécier les personnes qui nous entourent en fonction de leur pose, de leurs habits et mouvements. Nous sommes capables d’anticiper un comportement ou une humeur en fonction de cela. Mais nous disposons d’un vaste choix de données pour, de la même façon, appréhender le type de personnalité des visiteurs d’un site internet ou d’une application de messagerie. L’orthographe, la syntaxe, le choix des mots, la tonalité des messages, le rythme auquel les lettres sont tapées, tout cela couplé aux nombreuses données de profil qui nous aident à en savoir davantage sur les attentes des utilisateurs. Est-il de mauvaise humeur, triste, enthousiaste, incrédule ou curieux ?  Ces éléments nous permettent d’anticiper ses besoins lors de l’échange avec les assistants intelligents que nous développons, et de l’accompagner de façon personnalisée, au plus près de ses attentes.

Comment fonctionne concrètement l’adaptation de la personnalité de ces assistants intelligents en fonction des visiteurs du site ? Lorsqu’un un nouvel utilisateur visite le site, un assistant intelligent peut intervenir et apporter son expertise d’accompagnement. Lorsque le visiteur engage la conversation avec lui l’assistant réalise une première classification du client, s’appuyant sur d’autres données comme son nom, sexe, son historique de navigation ou sa zone géographique. En fonction de ces éléments l’assistant intelligent qui se manifeste présente des caractéristiques de personnalité, de discours, de type de vocabulaire et d’humour qui lui sera adapté.

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Par ailleurs l’assistant intelligent est alors en mesure d’anticiper le besoin sous-jacent : être orienté sur le site, être contacté par le service client ou être conseillé sur un produit.

La personnalisation de l’expérience s’améliore continuellement, puisque l’assistant intelligent est en mesure de retenir le profil de ce client lors d’une visite antérieure et peut aussi lui permettre de poursuivre une conversation sur un autre canal : Facebook Messenger.

Ces technologies sont au cœur de nos efforts de développement et nous travaillons quotidiennement à la conception de la prochaine génération d’assistants intelligents, qui permettront de personnaliser l’acte d’achat sur site web ou sur Messenger, 24h/24.

Si vous souhaitez développer votre propre chatbot, n’hésitez pas à nous écrire ou nous poser vos questions !

contact@playbots.io

Alexis de l’équipe PlayBots

2017-09-27T11:28:30+00:00