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Mémoire sur les chatbots

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La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. Le retour des chatbots en France : simple effet de mode ou réel outil d'avenir pour la relation client ?

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Mémoire sur les chatbots

  1. 1. 1 Je soussignée DORET Justine, Auteur du mémoire : « La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client » Déclare sur l’honneur que ce mémoire est le fruit d’un travail personnel. Pour ce faire, je n’ai ni contrefait, ni falsifié, ni copié tout ou partie de l’œuvre d’autrui afin de la passer pour mienne. Toutes les sources d’information utilisées et les citations d’auteurs ont été mentionnées conformément aux usages en vigueur. Fait à : Cesson-Sévigné Le : 15/06/2017 * Exemplaire de déclaration disponible sur Internet DECLARATION DE NON-PLAGIAT*
  2. 2. RÉSUMÉ e mémoire traite exclusivement de l’une des nouvelles tendances marketing : les chatbots ou agents conversationnels (pour la traduction française) et de sa place dans la relation client des entreprises. Un chatbot, contraction du mot « Chat » et « Bot », est un programme informatique qui est capable de converser, interagir avec des utilisateurs sur plusieurs messageries instantanées (le bot peut être intégré à un site internet, aux réseaux sociaux ou fonctionner par SMS). Ce petit robot permet donc aux entreprises de dialoguer directement avec leurs consommateurs et de manière automatisée à partir d’une messagerie instantanée. Aujourd’hui, il y a un certain engouement autour de ce phénomène qui n’est pourtant pas nouveau : les robots conversationnels existent depuis 50 ans. Les raisons de leur retour en France sont principalement dues aux avancées en matière d’intelligence artificielle. Ce mémoire a donc pour but de définir l’intérêt réel des marques à miser sur le marketing conversationnel automatisé et plus principalement sur les chatbots. En effet, les chatbots ne sont pas à leur premier essai, alors pourquoi sont-ils de retour ? De plus, sont-ils aujourd’hui assez performants pour que les marques puissent s’y intéresser ou vont-ils de nouveau disparaître ? La problématique à laquelle ce travail de recherche répond est : le retour des chatbots en France : simple effet de mode ou réel outil d’avenir pour la relation client ? La première partie pose le contexte en définissant les termes de la problématique. Ainsi, elle aborde très succinctement l’histoire et le retour des chatbots, leur fonctionnement technique et les enjeux actuels de la relation client. La deuxième partie, quant à elle, présente la méthodologie de recherche qui a permis d’affirmer ou infirmer les trois hypothèses de départ. De ce fait, trois études ont été menées : une étude quantitative auprès des consommateurs, une étude qualitative auprès des Community Managers et une autre auprès des développeurs de chatbots. La troisième et dernière partie de ce mémoire analyse et interprète les différents résultats. Au final, ce travail de recherche donne un regard précis sur l’avenir et la place des chatbots au sein de la relation client. Nous sommes encore au début de l’ère des chatbots et l’année 2017 sera une année décisive pour leur avenir. C
  3. 3. PRÉAMBULE près un DUT Information-Communication, j’ai choisi d’orienter mes études en Licence professionnelle dans deux autres domaines complémentaires : le commerce international et le marketing. Cette année d’ouverture sur d’autres champs de compétences m’a beaucoup apporté ; j’ai aussi eu l’opportunité de faire ce cursus en alternance au sein d’un cabinet de conseil en logistique (CLEAR Management). Après cette première expérience professionnelle j’ai poursuivi mes études en Mastère Européen Stratégies publicitaires et communication numérique, toujours en alternance, mais cette fois-ci au sein de GRTgaz (filiale d’Engie). C’est la découverte du fonctionnement d’un service communication dans une grande entreprise et d’un nouveau secteur d’activité : l’énergie. Après ces cinq années d’études supérieures, j’ai fait le choix de poursuivre une dernière année au sein du Master Marketing et Communication, à Ecofac Business School, pour approfondir mes connaissances et élargir mes domaines de compétences. C’est l’occasion pour moi de faire une dernière année d’alternance au sein d’une nouvelle entreprise : MMA et c’est aussi l’opportunité de découvrir un nouveau secteur d’activité : l’assurance. Aujourd’hui j’arrive donc à la fin de mes études et c’est pourquoi j’ai choisi de réaliser un mémoire qui me plait, qui m’intéresse, qui parle d’avenir, qui pourra me servir et aussi servir à mon entreprise. Le sujet choisi (ndlr : les chatbots) est un sujet qui me passionne car il traite à la fois de marketing, de communication et aussi d’une partie plus technique : la programmation et l’intelligence artificielle. Ainsi, ce travail de recherche reprèsente la fin de ma scolarité. Afin de terminer fièrement ces six années d’études supérieures je me suis investie pleinement dans sa construction. A
  4. 4. REMERCIEMENTS remièrement, je tiens à remercier Mme Roze Véronique, Directrice de ce mémoire de recherche, pour sa méthodologie, ses conseils et ses préconisations qui m’ont été très utiles. Je remercie également ma tutrice, Mme Davase Eberhard Frédérique, ainsi que mes collègues pour leur soutien et pour cette année très enrichissante. Je souhaite aussi adresser mes remerciements à M. Pelletier Antoine du service Digital MMA et M.lGarcon Bruno de la DGTSI Covéa pour le temps qu’ils m’ont consacré à converser sur les chatbots, les documents partagés et les renseignements qu’ils m’ont apportés. Pour finir, un grand merci à tous les correcteurs, notamment mes proches, qui ont pris le temps de relire ce mémoire. Mes remerciements à toutes les personnes qui m’ont aidée et conseillée. P
  5. 5. CONCLUSION DU MEMOIRE SOMMAIRE INTRODUCTION .................................................................................... 1 I. La place des chatbots dans la relation client ...................................... 3 1.1 Définition des termes du sujet....................................................................... 3 1.2 L’intelligence du chatbot : IA....................................................................... 10 1.3 Le retour des chatbots en France................................................................. 14 1.4 La relation client d’aujourd’hui .................................................................... 19 1.5 Le projet de recherche ............................................................................... 21 II. La démarche méthodologique ........................................................ 24 2.1 Présentation de la méthodologie d’enquête ................................................... 24 2.2 La rédaction du questionnaire et des guides d’entretien.................................. 30 2.3 Méthodes de traitement des données ........................................................... 33 2.4 Conclusion de la partie ............................................................................... 34 III. Analyse et interprétation des résultats ......................................... 35 3.1 Analyse des résultats ................................................................................. 35 3.2 Conclusion et interprétation des résultats ..................................................... 50 BIBLIOGRAPHIE ................................................................................. 54 WEBOGRAPHIE ................................................................................... 55 TABLE DES ANNEXES .......................................................................... 56 TABLE DES MATIÈRES ......................................................................... 57 CONCLUSION DU MEMOIRE................................................................. 53
  6. 6. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 1 INTRODUCTION remièrement, en introduction de ce mémoire de recherche, je souhaite vous expliquer ce qui m’a amenée à choisir les chatbots pour sujet. J’ai pris connaissance du phénomène des chatbots et de leur impact sur la relation client en septembre dernier après mes lectures hebdomadaires du magazine Stratégies. C’est un sujet issu de l’actualité marketing/communication qui m’a dès le début intriguée et j’ai donc choisi d’en apprendre davantage. De plus, la relation client est un enjeu stratégique majeur dans le domaine de l’assurance. Domaine dans lequel j’effectue mon année d’alternance chez l’assureur MMA. Depuis un an, les agents conversationnels/chatbots sont revenus sur le devant de la scène, et ce, en majeur partie grâce à Facebook. Un chatbot est un programme informatique qui converse de manière automatisée avec un internaute sur les messageries instantanées afin de répondre, en langage naturel, à ses questions. L’ancêtre du chatbot est l’agent virtuel : un robot très humanisé qui était implanté sur les sites d’e-commerce et répondait aux questions des clients (par exemple Emma pour MMA). En avril 2016, Marc Zuckerberg a réveillé l’intérêt des marques pour les bots lors de la conférence F82 . En effet, il a annoncé l’ouverture de l’API (interface de programmation) de Facebook Messenger aux chatbots : « We announced new technology like Messenger bots that use artificial intelligence to make it easier to communicate with businesses »3 . Au cours de ces onze derniers mois, plusieurs entreprises françaises ont déployé leur propre chatbot : Meetic, Voyages SNCF, 20 Minutes, Orange, Digitick, Sephora, etc. Ainsi, aujourd’hui ce qui a, en partie, permis le retour des chatbots ce sont les progrès de l’intelligence artificielle et l’ouverture des réseaux sociaux aux bots : c’est-à-dire être là où la majorité des clients sont déjà et ainsi faciliter la relation. Les chatbots ont fait leur retour dans une société où les consommateurs sont de plus en plus exigeants et veulent de la rapidité, de la disponibilité et sont très actifs sur les messageries instantanées (1 milliard d’utilisateurs pour Messenger par exemple). L’heure est au first-mobile, à la digitalisation, à la fidélisation et les réseaux sociaux sont devenus un nouveau canal de la relation client. De plus, comme l’explique le service Politique Clients de Covéa : « hyperconnectés, hyperinformés, hyperexigeants, les consommateurs ne sont qu’à un clic de la concurrence et veulent échanger en temps réel avec les marques ; être reconnus et bénéficier de réponses personnalisées et 2 Conférence annuelle de Facebook dédiée aux développeurs. 3 Annexe 1 : Capture d’écran d’un post Facebook de Marc Zuckerberg. P
  7. 7. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 2 immédiates. Nos marques MAAF, MMA, GMF doivent aller toujours plus loin dans l’engagement de conversations plus régulières, plus digitales, plus interactives mais aussi plus intéressantes et moins intéressées avec leurs publics4 ». Donc, les marques se doivent d’offrir la meilleure expérience à leurs clients. Cependant, les chatbots sont-ils aujourd’hui assez performants pour répondre aux attentes des consommateurs ? Sont-ils tous « intelligents » ? Comment sont-ils perçus par les internautes ? Les consommateurs sont-ils prêts à dialoguer avec une intelligence artificielle ? Les agents conversationnels ne sont-ils pas revenus trop tôt ? Comment peuvent-ils améliorer la relation client ? Les marques ont-elles bien cerné le potentiel des chatbots ? […] Ce sujet nous amène à nous poser plusieurs questions dont une principale: le retour des chatbots en France : simple effet de mode ou réel outil d’avenir pour la relation client ? La première partie posera le contexte en définissant les termes de la problématique et exposera les différents concepts nécessaires à la compréhension des chatbots et de leur possible place dans la relation client. Ensuite, la deuxième partie mettra en exergue la méthodologie de recherche et les trois enquêtes (deux qualitatives et une quantitative) qui ont été mises en place pour permettre d’affirmer ou infirmer les trois hypothèses de départ. Enfin, en troisième partie, l’analyse stratégique des différentes enquêtes permettra de répondre aux hypothèses et in fine à la problématique de recherche. Ce mémoire a donc pour but de définir l’intérêt réel des marques à miser sur le marketing conversationnel automatisé et plus principalement sur les chatbots. 4 Extrait du magazine One « Marque & Relation client », magazine interne du groupe Covéa (MMA, GMF et la Maaf) – Janvier 2017.
  8. 8. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 3 I. La place des chatbots dans la relation client 1.1 Définition des termes du sujet Afin de mieux cerner le sujet ainsi que les différentes interrogations que celui-ci pose, cette première sous-partie définit les termes : effet de mode, relation client, chatbot et marketing conversationnel automatisé. 1.1.1 Que signifie le terme « effet de mode » ? n effet de mode est une sorte d’engouement collectif pour un produit, une offre, une technologie, un service... C’est le changement de comportement de certaines personnes lorsqu’elles apprennent que plusieurs autres personnes ont adopté/modifié leur comportement. Plus concrètement, un effet de mode est l’augmentation de l’intérêt porté à un bien/service en fonction de sa popularité. C’est aussi ce que l’on appelle l’effet de panurge (en rappel des moutons de panurge), c’est-à-dire le fait que certaines personnes indécises prennent une décision en imitant ce que pense ou fait la majorité (suivre une mode ou faire « bêtement » la même chose que les autres). L’effet de mode est par définition temporaire mais si celui-ci persiste, il n’est plus considéré comme un effet de mode car la nouveauté finit par rentrer dans les mœurs. Cinq étapes incontournables définissent un effet de mode (en prenant pour exemple une nouvelle technologie) : 1. Tout d’abord, il y a une nouvelle technologie qui arrive ou revient sur le marché. Cette « nouveauté » fait parler d’elle et suscite l’intérêt que ce soit des médias, consommateurs, professionnels... Les plus curieux se renseignent et d’autres l’expérimentent. 2. Ensuite, toute la communication/publicité faite à l’arrivée ou au retour de la nouvelle technologie a créé le buzz : tout le monde en parle. L’effet de mode a atteint son pic. U
  9. 9. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 4 3. Cependant après ce pic, c’est la chute : phase de désillusion. L’intérêt diminue du fait de la déception des utilisateurs ou consommateurs car la nouvelle technologie n’est plus disponible ou à la hauteur des espérances. Les entreprises font alors le choix de réinvestir dans celle-ci ou de la “ laisse tomber ”. 4. Si la nouvelle technologie dépasse la phase de désillusion, elle atteint ensuite la phase d’appropriation : c’est-à-dire que les entreprises commencent à comprendre de mieux en mieux le marché et maîtrisent les contraintes techniques de la seconde génération. 5. Enfin, la cinquième étape est la phase de stabilisation ou de productivité : l’utilisation de la technologie se développe, elle est convaincante et elle est adoptée par une majorité du marché. Un palier est atteint. Ainsi, en très peu de temps un effet de mode peut rendre très facilement une nouveauté indispensable ; mais encore faut-il que cette nouveauté arrive à résister à l’épreuve du temps. À titre indicatif, si on regarde sur Google Trends, l’intérêt des français pour la recherche « Chatbots » pendant une période de deux ans, on se rend compte qu’il y a un pic d’intérêt depuis avril 2016 (cf. image ci-dessous). C’est-à-dire depuis l’annonce du créateur de Facebook de l’ouverture de Messenger aux bots. Capture d’écran de la recherche « Chatbots » sur Google Trends Aujourd’hui, l’intérêt des français pour les chatbots est à son plus haut niveau mais vont- ils rapidement se désintéresser ? Et à quelle étape de l’effet de mode le chatbot se trouve-t-il aujourd’hui ? 1.1.2 Qu’est-ce que la relation client ? La relation client c’est tous les contacts ou échanges entre une entreprise et ses clients. Comme le définit plus précisément le blog de la relation client : « La Relation Avril 2016
  10. 10. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 5 client est l’ensemble des échanges entre une entreprise ou une marque et son public, sur l’ensemble des canaux et par tous les modes de communication qui existent. »5 . Il ne faut pas confondre la relation client avec la Gestion de la Relation Client (GRC ou CRM en anglais) qui sont les outils qui permettent de gérer les relations avec les prospects et clients. Les buts ultimes de la relation client sont la satisfaction et la fidélisation, ainsi une entreprise doit faire en sorte de répondre le mieux possible aux attentes des clients afin qu’ils n’aillent pas chez la concurrence. En effet, aujourd’hui il est primordial d’avoir une relation privilégiée, personnalisée, proche et de confiance avec son client pour se différencier de la concurrence. Il faut donc fidéliser le client en lui offrant la meilleure expérience possible et un service de qualité qu’il ne pourra pas retrouver ailleurs. C’est ce que l’on appelle « le customer centricity : le client doit être au cœur de la stratégie de l’entreprise. L’accent est ainsi mis sur une écoute constante du client tout en lui offrant tous les moyens d’accès aux services de l’entreprise » comme l’explique Nathalie Houver dans « Le petit de la Relation Client »6 . La relation client c’est aussi la gestion et l'optimisation de tous les points de contact avec le client : c’est-à-dire l’accompagner, l’informer et le conseiller tout au long de son expérience et parcours avec la marque afin d’être au plus près du moment où il va passer à l’acte d’achat. Cette relation doit s’alimenter pendant les quatre étapes majeures d’un parcours client : 1. L’avant-vente : la relation avec le client débute avant l’acte d’achat. En effet : « Les clients sont de plus en plus hyper connectés, à travers les canaux digitaux que sont les applications mobiles et le Web, et entrent en relation avec l’entreprise, pour chercher des informations et des conseils avant d’effectuer l’achat » argumente Nathalie Houver dans « Le petit Relation Client »7 . 2. La vente : la relation prend tout son sens au moment de l’acte d’achat où il faut guider, conseiller le prospect/client et le convaincre que le produit proposé est celui qui répond le mieux à son besoin. 3. Le service client : ensuite, les clients auront en contact le service client pour tout ce qui concerne les conditions de livraison, le contrat… 4. L’après-vente : cette étape consiste à nourrir la relation avec le client pour le fidéliser (mailing personnalisé, offres promotionnelles…). Donc, à quel moment un chatbot peut-il intervenir dans la relation avec le client ? 5 « Une définition simple de la Relation client ? » http://bit.ly/2sNZXe7 6 Le petit de la relation client 2016 – Les pratiques clés en 15 fiches, Nathalie Houver, Dunod, Paris, 2016. 7 Le petit de la relation client 2016 – Les pratiques clés en 15 fiches, Nathalie Houver, Dunod, Paris, 2016.
  11. 11. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 6 1.1.3 Que sont les chatbots/agents conversationnels ? Un chatbot, robot conversationnel, agent conversationnel, bot conversationnel ou encore de son premier nom : un chatterbot est un programme informatique qui s’intègre à des messageries instantanées. Le terme chatbot est la contraction de deux mots « Chat » et « Bot ». Selon le CIGREF, dans son livre blanc8 : « Le terme robot est difficile à définir. Tout peut potentiellement être un robot. Toutefois, il convient d’avoir quatre caractéristiques pour en être un : une polyvalence, un apprentissage, une autonomie et une interactivité ». Un robot est donc une machine qui analyse, décide et fait une action selon un programme automatique. Enfin, FUTURA TECH définit un robot comme : « une machine chargée d'effectuer une ou plusieurs tâches de manière autonome9 ». Quant au verbe anglais : « to chat » il se traduit en français par « bavarder ». Un chat (prononciation “ tchat ”) en français est un programme qui permet à plusieurs personnes de discuter en temps réel avec d'autres personnes. Ainsi, un chatbot est un robot (programme informatique) qui est accessible depuis une messagerie instantanée (chat). C’est un logiciel de discussion qui réagit à une requête/demande selon un scénario prédéfini, et ce, en analysant le texte de la conversation. Il y a deux types de chatbots :  Premièrement, il y en a qui analysent la conversation, comprennent le sens, répondent en langage naturel et apprennent au fil des discussions (base de connaissances évolutive).  Deuxièmement, il y en a d’autres qui savent répondre uniquement aux requêtes/questions dont la réponse est inscrite dans leur base de données. C’est- à-dire qu’après que l’utilisateur ait envoyé sa requête, le chatbot : 8 Gouvernance de l’Intelligence Artificielle dans les entreprises. Enjeux managériaux, juridiques, éthiques. CIGREF 2016 9 Futura Tech – Définition du terme « Robot » : http://bit.ly/2seLefz CHATBOT = TO CHAT + ROBOT 1 recherche des mots-clés 2 fait le lien avec sa base de connaissances 3 ressort l’information demandée
  12. 12. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 7 Pour résumer, comme il l’a été expliqué dans un article de La fabrique du net10 : « un chatbot est un programme informatique intégré à une interface de messagerie capable de simuler une conversation (plus ou moins) intelligente avec un ou plusieurs utilisateurs humains et de « répondre » de manière sensée à des requêtes exprimées par des humains9 ». Aujourd’hui, le développement des chabtots s’appuie majoritairement sur l’écrit ; un internaute peut converser avec un chatbot à trois endroits différents : sur un site internet (webchat), sur les réseaux sociaux (Applications d’Instant Messaging) et par SMS. Réseaux sociaux : à ce jour, les messageries instantanées qui ont ouvert leur API (interface de programmation) aux bots sont : Slack, Kik, Telegram, Viber, Skype, Line, Facebook Messenger, We Chat et aussi le réseau social Twitter. Contrairement aux chatbots français, les chatbots chinois sont très développés ; sur la messagerie WeChat un utilisateur sur deux converse tous les jours avec un bot. Chatbot SMS : il y a aussi des bots SMS, par exemple Anatol le bot « chef de bord » de la SNCF et Jam un bot qui permet de répondre à n’importe quelles demandes d’étudiants (cf. Image ci-dessous). Bot SMS Jam - Image extraite de http://bit.ly/2meLKpC Webchat : ce sont des bots implantés sur des sites internet. Il ne faut pas les confondre avec des Live Chat qui sont gérés par des personnes humaines (conseillers) qui répondent directement aux demandes des internautes. L’inconvénient des Live Chat est que l’on peut seulement contacter les conseillers à une certaine plage horaire. 10 La fabrique du net « Zoom sur l’émergence des chatbots – Prêt à créer votre propre Bot ? » https://www.lafabriquedunet.fr/blog/zoom-emergence-chatbots-creer-propre-bot/http:/bit.ly/2seLefz
  13. 13. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 8 Un chatbot a donc pour principal objectif de renseigner ou guider son interlocuteur en lui donnant l’impression de discuter avec un humain, et cela 24h sur 24 et 7 jours sur 7. Les opportunités qu’offre un chatbot à un interlocuteur sont nombreuses : informer (partage de l’actualité, d’informations, RH…), divertir (jeux, devinettes…), conseiller (proposer des idées cadeaux…), acheter ou réserver ainsi qu’assister et fidéliser (suivre une livraison, un sinistre…). Comme l’ajoute Frédéric Brillet dans le magazine Stratégies11 : « Ces robots conversationnels issus des recherches sur l’intelligence artificielle sont en effet capables de gérer les questions les plus faciles et fréquentes, soit une grosse part des flux : horaires et adresse d’un magasin, prix, caractéristiques ou disponibilité des produits, confirmation de commande ou d’envoi d’un colis et aide au paiement ». Ainsi, un chatbot converse avec des humains de manière automatisée. 1.1.4 Qu’est-ce que le marketing conversationnel automatisé ? Le marketing conversationnel est défini par Bertrand Bathelot, professeur agrégé de marketing, comme : « une technique marketing proche du marketing relationnel qui consiste à établir un dialogue plus ou moins continu avec les clients et prospects. Ce dialogue permet de travailler la qualité de la relation et de mieux connaître le client »12 . Ainsi, les réseaux sociaux et la montée en puissance du mobile au cours de ces dernières années ont permis d’accroître les interactions entre les marques et leurs consommateurs. Aujourd’hui, les marques entretiennent des conversations publiques ou privées avec leurs prospects et/ou clients sur les réseaux sociaux et autres communautés diverses ; elles sont donc plus proches de leurs consommateurs et peuvent mieux cerner leurs besoins. Ces conversations sont très souvent gérées par les Community Managers, rôle conversationnel par excellence. En avril 2016 il y a eu une nouvelle révolution du marketing conversationnel avec le retour « en force » des chatbots. Les chatbots permettent à une marque de converser en temps réel et de manière automatisée avec ses internautes sur une messagerie instantanée. C’est pourquoi on parle de marketing conversationnel automatisé car les chatbots vont au-delà du simple marketing conversationnel en automatisant la relation client. 11 Les chabots font la conversation, et, Relation client : les médias sociaux mènent la danse, Frédéric Brillet, Stratégies n°1874, 10/2016. 12 Définitions marketing : le marketing conversationnel, mars 2017. URL : http://bit.ly/2rN3NWo
  14. 14. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 9 En outre de répondre “ automatiquement ” aux requêtes des internautes, un chatbot peut aussi automatiser l’envoi de messages push. En effet, une marque peut programmer l’envoi de messages à vocation commerciale, publicitaire ou informative. Ces messages seront directement envoyés aux internautes ciblés sur leur interface de messagerie instantanée. Sur Facebook Messenger, ces messages automatisés sont limités afin de ne pas spammer les internautes (un envoi 24h maximum après la fin d’une conversation et un message bonus). Les internautes peuvent aussi choisir les messages qu’ils souhaitent recevoir d’un chatbot d’une marque (cf. image ci-dessous). Capture d’écran des paramètres visibles du chatbot Décathlon France sur Messenger A l’inverse, vous pouvez voir sur la capture d’écran ci-dessous que Twitter n’a pas les mêmes règles et un internaute peut recevoir plusieurs messages après la fin de sa conversation, et ce, même 15 jours après ; ce qui peut devenir très rapidement intempestif. Capture d’écran d’une conversation avec le chatbot « Big Noël d’Orange » Le chatbot permet ainsi d’automatiser l’envoi de messages sur une application de messagerie : c’est-à-dire permettre à une marque de solliciter un internaute sur un canal qu’il utilise le plus souvent et où il passe le plus de temps. Cette nouvelle facette du marketing a été pensée pour se rapprocher du client et créer une vraie relation avec lui (intensifier la relation client).
  15. 15. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 10 Comme il l’a été expliqué dans cette première sous-partie le marketing conversationnel automatisé a un réel impact sur la relation client mais encore faut-il qu’il soit performant. Il y a aujourd’hui deux types de chatbots : des intelligents et des moins intelligents ; quelle est la différence entre les deux ? Et qu’est-ce que peut apporter de plus un chatbot “ intelligent ” ? 1.2 L’intelligence du chatbot : IA Pour rappel, en avril 2016 lors de la conférence annuelle pour les développeurs, Facebook a annoncé l’ouverture de l’interface de programmation de Messenger aux chatbots. Cependant, le géant n’est pas le seul à porter le sujet, un autre GAFA13 s’intéresse au phénomène des chatbots et porte un intérêt commun à l’intelligence artificielle : Google. Le PDG de Google, Sundar Pichai, a même annoncé en octobre 2016 que : «lles 10 dernières années ont été sur la construction d’un monde qui est first- mobile. Au cours des 10 prochaines années, nous allons passer à un monde qui est IA- première14 ». Le retour des chatbots en France est en partie dû à l’annonce faite par Facebook et aux avancées en matière d’intelligence artificielle. Mais, qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? 1.2.1 Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? L’intelligence artificielle n’est pas une discipline nouvelle puisqu’elle a été définie il y a un peu plus de 60 ans. Ce terme général a été inventé par le professeur John McCarthy en 1956 aux États-Unis. Comme l’explique Jean-Gabriel Ganascia dans son livre14 , l’intelligence artificielle est : « une discipline informatique qui cherche à fabriquer des machines simulant les facultés supérieures de l’intelligence15 ». En 1950, un test a été créé par Alan Turing pour définir à partir de quel moment un ordinateur peut-être qualifié d’intelligent. Ainsi, le test de Turing stipule qu’à partir du moment où un internaute n’arrive pas à discerner si c’est avec un humain qu’il dialogue, l’ordinateur peut être qualifié d’intelligent. 13 Géants du web : Google, Apple, Facebook, Amazon. 14 « Machine learning et Deep learning, comment ça marche ? », Siècle digital, URL : http://bit.ly/2s7NBjZ 15 L’intelligence artificielle : idées reçues, Jean-Gabriel Ganascia, Le Cavalier Bleu, 2007.
  16. 16. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 11 Donc une intelligence artificielle est un programme informatique qui est capable d’accomplir des tâches qui peuvent être faites par des humains : cela demande au programme une capacité à apprendre, à mémoriser et à raisonner. La capacité à apprendre d’une machine, sans l’aide d’un humain, est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle : le machine learning. Image extraite du blog de « Nvidia » 16 Juillet 2016 Le Machine Learning (ML) ou algorithme d'apprentissage automatique (pour la traduction française) est aujourd’hui beaucoup utilisé pour les corrections orthographiques : par exemple lorsqu’un internaute fait une faute de frappe sur le moteur de recherche Google il se voit proposer une recherche plus plausible en fonction des recherches déjà faites par d’autres utilisateurs. Ainsi, grâce à de l’entrainement, l’algorithme apprend et se perfectionne. À ce jour, il y a une quinzaine de méthodes d’apprentissage (algorithmes différents) en machine learning. Récemment, l’apprentissage profond (deep Learning) est arrivé sur le marché. Ce sous-ensemble du machine learning est constitué de « neurones artificiels » (plusieurs couches de réflexion) qui le rendent très puissant : il est par exemple utilisé par le réseau social Facebook pour repérer les personnes dans les photos postées. Mais le problème de ces méthodes d’apprentissage automatique est qu’il est impossible de savoir comment la machine fait pour apprendre (comme pour le cerveau humain). Cet auto-apprentissage sans filtre humain peut parfois conduire à quelques dérapages. Le dérapage le plus connu est celui du bot de Microsoft : Tay, en mars 2016. Comme il l’a été relayé dans un article des Echos17 : « En Mars 2016, Microsoft a réalisé une 16 What’s the Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning? http://bit.ly/2aoQwIx 17 Article des Echos « Pas d’intelligence artificielle sans contenus intelligents » http://bit.ly/2srQI6h
  17. 17. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 12 expérimentation de machine learning avec un chatbot auto-apprenant au fur et à mesure des interactions avec les internautes sur Twitter »18 . Ce chatbot n’est pas resté très longtemps actif car des internautes l’ont détourné en lui faisant dire des propos racistes (cf.post Twitter ci-dessous). « A peine lancée, une intelligence artificielle de Microsoft dérape sur Twitter » Le Monde http://lemde.fr/25nHTFS Ainsi, l’intelligence artificielle est une discipline complexe et d’avenir. 1.2.2 Le Traitement Automatique du Langage Naturel Le Natural Language Processing (NLP) ou le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) est une discipline parmi d’autres de l’IA. Le TALN est un mélange d’informatique et de linguistique. Cette discipline englobe la traduction, la compréhension, la correction ainsi que la formulation de textes. Les chatbots qui utilisent la technologie du Natural Language Processing (NLP) sont qualifiés d’intelligents dans le sens où ils analysent le sens de la question de l’internaute rédigée en langage naturel, la comprennent en recherchant des informations dans leur base de données (quelle est l’intention qui se cache derrière cette question ?) et y répondent de façon pertinente en générant du texte automatiquement. Par exemple, quand un internaute souhaite savoir : « Quel temps fera-t-il demain à Rennes ? », le chatbot doit comprendre que l’intention de l’internaute est d’avoir la météo, pour la ville de Rennes et le contexte temporel est demain. Ainsi, pour qu’un chatbot puisse répondre correctement à la demande d’un internaute il lui est nécessaire d’avoir une bonne compréhension du langage. Cependant, aujourd’hui beaucoup de chatbots ne fonctionnent pas avec la technologie du TALN et repèrent uniquement des mots-clés qui déclenchent une réponse. Alors qu’est-ce qu’un chatbot intelligent ? 18 Article des Echos « Pas d’intelligence artificielle sans contenus intelligents » http://bit.ly/2srQI6h
  18. 18. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 13 1.2.3 Qu’est-ce qu’un chatbot intelligent ? À l’heure actuelle, la plupart des chatbots français n’ont aucune intelligence et reposent uniquement sur une simple identification de mots-clés. Leur rôle est donc limité (incompréhensions du chatbot, bugs…) car il est très compliqué (voire impossible) de configurer toutes les requêtes/demandes à la main. À l’inverse, il y a aujourd’hui quelques chatbots plus complexes et développés sur la base d’algorithmes (IA). Ces chatbots apprennent donc sans l’aide d’un humain en se nourrissant des dialogues avec les internautes : machine learning et Traitement Automatique du Langage Naturel. Comme me l’a très justement résumé Bruno Garçon de la DGTSI de Covéa : «lil n'y a pas d'intelligence artificielle sans apprentissage ». Les chatbots peuvent aussi être reliés à la base CRM (Customer Relationship Management) d’une entreprise : ce qui est conseillé car le chatbot pourra répondre à l’internaute de manière personnalisée. De plus, le bot enrichira la base CRM de l’entreprise avec les dernières interactions et cela permettra de connaître les derniers points de contacts avec un prospect/client et donc améliorer la connaissance client (permettre de récolter davantage de données sur son client en conservant l’historique de conversation). Donc, comme l’explique Grégory Renard, responsable IA du groupe Oscaro.com, dans le magazine Stratégies18 : « Nous sommes passés à l’ère du web intelligent, qui succède au web 2.0. Ce web proactif, anticipant vos besoins, s’appuiera sur le web sémantique, la recherche en langage naturel, la gestion et l’extraction de données et l’apprentissage machine, les agents de recommandation, les technologies d’intelligence artificielle19 ». Ainsi, un chatbot intelligent est un chatbot qui repose sur les techniques de l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, quelles sont les marques qui ont lancé leur bot ? Quelle est l’histoire des chatbots ? Et dans quel contexte sont-ils revenus en France ? 19 L’intelligence artificielle est en marche, qu’en dit-on à Berkeley ? Odile Roujol, Stratégies n°1876, 10/2016.
  19. 19. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 14 1.3 Le retour des chatbots en France 1.3.1 L’histoire des agents conversationnels Le premier chatbot a été conçu au milieu des années 60 : le robot thérapeute Eliza (1966). Eliza est un robot qui écoute plus qu’il ne dialogue : le robot relance son interlocuteur en reformulant ses phrases et n’a donc pas vocation à apporter de réponses extraites d’une base de données. Le terme chatterbot a quant à lui vu le jour en 1994. Après Eliza, d'autres bots ont été créés et la plupart dans les années 90 : comme Clippy l’assistant de Microsoft office. Clippy – L’assistant de Microsoft office. Image extraite du moteur de recherche Google Images La première « vraie » génération de chatbots (s’approchant le plus de ceux que nous connaissons actuellement) est : les agents virtuels intelligents (AVI), apparus en 2005. Les agents virtuels étaient principalement actifs sur les sites e-commerce et répondaient aux questions des internautes. Mais ces agents virtuels ont très rapidement été remplacés par des moteurs de recherche sémantiques (FAQ) qui étaient plus performants. En 2008, une seconde génération de bots (version un peu plus évoluée) revient sur le marché mais c’est un flop informatique et les internautes les rejettent car leur aspect humanisé générait des attentes très hautes. Ces agents virtuels étaient intégrés aux sites internet et avaient pour apparence un avatar humain. Peut-être vous souvenez-vous d’Anna d’Ikea ou encore d’Emma de MMA ? La deuxième génération de bots. Image extraite du blog Webmarketing.com : http://bit.ly/2tcsp9c
  20. 20. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 15 L’agent virtuel EMMA (2006-2011) de MMA, apparaissait sur le site internet de la marque à l’aide d’une fenêtre pop-up ; élu Miss Client en 2010, la solution était chère et pas bien utilisée par les internautes. Dans les années 2010, les avatars sont désuets et les marques investissent dans des moteurs de recherche performants (par exemple une FAQ dynamique comme sur le site mma.fr). En 2016, c’est le retour des chatbots : ils peuvent à présent être intégrés aux messageries instantanées de certains réseaux sociaux. Comme il l’est expliqué dans l’ouvrage Le Marketing19 : « Les Chatbots existent depuis longtemps mais leur application au mobile est récente, propulsée par l’aisance de la génération Y à communiquer par messagerie20 ». 1.3.2 Analyse et présentation de quelques chatbots En l’espace d’un an (depuis l’annonce de Facebook en avril 2016) il n’y a pas moins de 33 000 agents conversationnels21 qui ont été créés. D’après une étude réalisée en janvier 2017 par La startup Botnation.ai. : « Sur 142 grandes marques en France, seules 5 % (soit 7 marques) ont un chatbot et 80 % d’entre elles ne répondent pas sur le Messenger de leur page Facebook22 ». Il y a donc encore de nombreux progrès à faire et les marques doivent prendre conscience de l’impact du marketing conversationnel sur la relation client. Ce faible taux explique aussi pourquoi, aujourd’hui, « seulement 2 % des Français ont déjà expérimenté un échange avec un bot23 ». Enfin d’après le rapport « Can Virtual Experiences Replace Reality ? » publié en décembre 2016, l’entreprise Oracle prévoit que : « 79 % des marques en France utiliseront des chatbots pour les interactions clients d'ici 202024 ». Quel serait l’atout pour une marque de mettre en place un bot sur Facebook Messenger ou sur d’autres messageries instantanées ? Un chatbot intégré à une messagerie instantanée permettra à une marque d’être présente où la majorité de ses clients (cible principale) sont : c’est-à-dire sur leur smartphone et/ou sur les réseaux sociaux. Par exemple, aujourd’hui la messagerie instantanée Facebook Messenger est l’une des applications les plus téléchargées et compte un milliard d’utilisateurs dans le monde (14 millions d’utilisateurs actifs en 20 Le Marketing mobile : comprendre, influencer, distribuer, monétiser, Aurélie Guerrieri, Eric Dosquet et Frédéric Dosquet, Dunod, Paris, 2016. 21 Donnée extraite du Journal des CM : http://bit.ly/2qtWXlK 22 La revue du digital : http://bit.ly/2qtWXlK Analyse menée par botnation.ai sur142 enseignes. 23 La satisfaction clients en baisse sur tous les canaux. Ariane Warlin, Stratégies n°1890, 02/2017. 24 Rapport: Can Virtual Experiences Replace Reality? Par Oracle auprès de 800 experts de la vente et du marketing, 12/2016. URL : http://bit.ly/2gIK5CG
  21. 21. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 16 France)25 ; elle offre donc de nombreuses possibilités à une marque. Les messageries instantanées dont l’usage dépasse aujourd’hui l’utilisation des réseaux sociaux est un marché d’avenir qui pourrait faire de l’ombre aux applications mobiles. À savoir qu’aujourd’hui les applications mobiles ont perdu de l’élan et ne sont plus en vogue : 2/3 des détenteurs d’un smartphone ne téléchargent plus du tout d'applications. Ainsi, le meilleur moyen à ce jour pour capter l’attention des mobinautes est donc les messageries instantanées : « Selon Médiamétrie, on compte en moyenne 29 applications installées chez les personnes équipées de smartphones. Il s’agit d’applis de jeux, de messageries (WhatsApp, Telegram, Messenger, WeChat…), de banques, de transports… » explique Nicolas Riou26 . Les chatbots permettront ainsi d’instantanéiser une relation en permettant à un consommateur de contacter une marque n’importe où et à n’importe quelle heure. De plus, le fait de passer par le smartphone permet à une entreprise de s’ancrer/s’immiscer dans le quotidien de ses prospects/clients et leur offrir une expérience client personnalisée. Les messageries instantanées sont alors une solution pour les marques afin de capter l’attention des mobinautes. Comment savoir si c’est avec un chatbot que l’on dialogue sur Facebook Messenger ? Le premier signe qui permet de savoir si c’est avec un chatbot que l’on va converser sur Facebook Messenger c’est la mention « instantanément » inscrite dans l’encadré « À propos » d’une page Facebook. De plus, le deuxième signe est le bouton « Démarrer » dans la fenêtre du Chat Head (cf. images ci-dessous). 25 Extrait du classement d’octobre 2016 des réseaux sociaux en France – Webmarketing conseil. 26 Le consommateur digital : les nouvelles approches pour le séduire, Nicolas Riou avec la participation de Patrick Hoffstetter, éditions Eyrolles, Paris, 2017. Ces images sont des captures d’écran.
  22. 22. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 17 En France, quelques bots de grandes marques sont nés : Direct Energie, 20minutes, Century21, Disney… et chacun d’eux a sa spécificité. Afin de mieux cerner le phénomène, j’ai choisi de tester des chatbots francophones : vous pouvez retrouver mon retour d’expérience en annexe 2. Annexe 2 : Tests de chatbots francophones Aujourd’hui, il y a donc beaucoup de sortes de bots (informationnels, assistants, commerciaux…), il y en a aussi des moins intelligents et plus moins intelligents. Parmi les tests effectués, si on devait en garder trois (ceux qui offrent, selon moi, la meilleure expérience) ce serait : Voyages SNCF, Blablacar et Meetic. Un annuaire des chatbots francophones a été mis en place et permet aux plus curieux de découvrir/tester des chatbots : L’annuaire des Chatbots francophones : http://www.zebot.in/ 1.3.3 La création d’un chatbot Mais comment créer un chatbot ? Premièrement, avant de penser à l’aspect technique il est avant tout primordial de définir en quelques mots l’utilité de son bot : à quoi va-t-il servir ? En quoi simplifie-t-il le parcours client ? Et quelle partie de la population cible-t-il ? Deuxièmement, en fonction de son cœur de cible, la marque pourra
  23. 23. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 18 choisir à quels endroits elle souhaitera intégrer le chatbot : son site internet, Twitter, Facebook, Telegram… Comme l’explique Delphine Soulas-Gesson dans le magazine Stratégies27 : « Pour éviter que l’expérience soit déceptive, il faut bien réfléchir à la tâche spécifique que le bot doit permettre. Un bot doit simplifier l’expérience utilisateur, c’est essentiel26 ». Ensuite, pour l’aspect technique, plusieurs options s’offrent à une marque : 1- Passer par une plateforme libre, simplifiée (sans avoir besoin de connaissances en programmation) et en ligne, tout comme: ChatFuel, Rebot.me, Botsify.com… Cependant, le problème de ce type de plateforme est que sans connaissances en code, l’intelligence du bot est très limitée : reconnaissance de mots-clés et système de questions/réponses. J’ai ainsi décidé de me prendre au jeu et de créer mon propre chatbot sur la plateforme Chatfuel, en effet ce fût assez simple mais mon bot n’est pas très intelligent : il n’autorise « aucune sortie de route » de la part des internautes et le dialogue est donc très vite limité. Capture d’écran de la plateforme Chatfuel 2- Passer par une plateforme spécialisée dans le développement de chatbots intelligents comme : Recast.ai, Botfuel… Ces plateformes font profiter aux développeurs de l’intelligence conversationnelle, cependant il est nécessaire d’avoir des connaissances en code. 3- Passer par une agence spécialisée tout comme : Clustaar ou Inbenta et être accompagné de linguistes. 27 Créer un bot pour gérer sa relation client. Delphine Soulas, Stratégies n°1869, 09/2016.
  24. 24. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 19 En ce qui concerne le cadre juridique : il n’existe aujourd’hui aucune réglementation spécifique aux chatbots. Tout de même, il est important d’avertir l’interlocuteur que la conversation sera analysée et d’obtenir son consentement pour l’exploitation de ses données personnelles (pour être en règle avec la CNIL). Après avoir présenté les chatbots, le marketing conversationnel automatisé, l’intelligence artificielle, il faut à présent mieux cerner le contexte dans lequel tout cela s’inscrit c’est- à-dire : la relation client dans la société d’aujourd’hui. « Le consommateur souhaite une véritable écoute, une connaissance de ses attentes, le développement de service ou de petites attentions pour nourrir cette relation. Ayant compris le potentiel de la relation pour les marques, Facebook infléchit sa stratégie et met le service Messenger à leur disposition27 » extrait de Le consommateur digital28 , Nicolas Riou. 1.4 La relation client d’aujourd’hui 1.4.1 Les nouveaux enjeux de la relation client Tout d’abord, la relation client est l’un des enjeux stratégique d’une entreprise et doit satisfaire et fidéliser les clients afin de faire en sorte qu’ils ne se rendent pas chez la concurrence. Pourtant, aujourd’hui, quand on parle de relation client on a pour la plupart du temps une mauvaise image des services fournis : difficulté à contacter une marque, lenteur de réponse, centre d’appel à l’étranger… mais les marques ont bien cerné l’enjeu de la relation client et souhaitent améliorer l’expérience de leurs prospects/clients. C’est pourquoi aujourd’hui elles innovent, s’intéressent au parcours client et misent sur la personnalisation de la relation. En effet, il ne faut pas qu’une entreprise s’attache plus à sa rentabilité qu’à la satisfaction de ses clients. Comme Florence Gillet-Goinard le développe : « avec un client-individu toujours plus mobile, internaute, informé, acteur de ses choix et impliqué dans le service et le rapport humain, le management de la relation client a pour objet la production d’une expérience client satisfaisante, voire « enchantée » et la construction d’une relation personnalisée, consistante et durable avec le client, avec l’ambition de conquérir la fidélité de ses clients et/ou une réputation d’excellence29 ». 28 Le consommateur digital : les nouvelles approches pour le séduire, Nicolas Riou avec la participation de Patrick Hoffstetter, éditions Eyrolles, Paris, 2017. 29 Boîte à outils de la relation client, Florence Gillet-Goinard, Laurence Chabry, Raphaëlle Jourdan, Dunod, Paris, 2014.
  25. 25. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 20 Ainsi, la personnalisation de la relation client est un facteur déterminant car aujourd’hui les consommateurs ont pour habitude d’avoir des services personnalisés. Il ne faut donc pas les décevoir et leur porter une attention toute particulière. De plus, il est important de proposer une expérience aux clients qui se démarque de la concurrence et il faut leur faire vivre une expérience unique tout au long de leur parcours d’achat afin de laisser une trace dans l’esprit du client. Pour résumer, l’expérience client c’est la perception qu’a le client de la relation qu’il vit avec une entreprise. Pour ne pas créer de rupture d’expérience entre les différents canaux (site internet, mobile…) la marque doit offrir la meilleure relation client partout en créant une cohérence entre les différents canaux : échanger de la même manière et de façon permanente avec les consommateurs (stratégie omnicanal). 1.4.2 La digitalisation de la relation client Aujourd’hui les consommateurs sont très connectés, il faut donc toujours être là où ils sont pour éviter les badbuzz. À tout moment ils peuvent solliciter une entreprise et celle-ci est obligée de répondre à leur demande rapidement pour les satisfaire. En effet : « La relation au temps du consommateur digital n’est pas celle des générations précédentes. Elle privilégie l’instantanéité. Pour mieux répondre à cette attente de temps réel, les marques font appel à l’intelligence artificielle, dont les performances progressent rapidement. » explique Nicolas Riou30 . À l’heure du first-mobile et des réseaux sociaux, le Community Manager gère la relation client car de plus en plus d’internautes souhaitent s’entretenir avec une marque via les réseaux sociaux (facilité de contact et instantanéité). Sur les réseaux sociaux, la disponibilité et l’immédiateté sont les deux mots d’ordre car : « 32 % des clients sur les RS attendent une réponse dans les 30 minutes et 42 % attendent une réponse dans les 60 minutes (social Habit)31 ». Donc, les médias sociaux sont une belle opportunité pour mieux gérer la relation client qui doit désormais être disponible, personnalisée, interactive, instantanée… Mais même si la relation client est de plus en plus digitale, il ne faut pas pour autant mettre de côté l’HUMAIN et réussir à faire un mix des deux car la relation client de demain doit être humaine : le fondement d’une relation c’est l’échange entre deux êtres vivants. Ainsi, «lpour satisfaire le consommateur digital et parvenir à l’engager dans la marque, la relation doit devenir le leitmotiv. Le monde digital autorise une relation de tous les moments entre un consommateur et une marque32 » extrait de : « Le consommateur digital », Nicolas Riou. 30 Le consommateur digital : les nouvelles approches pour le séduire, Nicolas Riou, éditions Eyrolles,2017. 31 Livre blanc : eCommerce :Les clés du succès de la relation client 2.0, Calleo, 2012. 32 Le consommateur digital : les nouvelles approches pour le séduire, Nicolas Riou avec la participation de Patrick Hoffstetter, éditions Eyrolles, Paris, 2017.
  26. 26. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 21 Pour résumer, le chatbot est un robot conversationnel qui permet à une marque de dialoguer avec ses clients sur des messageries instantanées (sites internet, réseaux sociaux…). L’arrivée des bots sur Facebook Messenger est récente : Marc Zuckerberg l’a annoncé lors de la conférence F8 en avril 2016. Aujourd’hui, il est très facile de créer des chatbots en passant, par exemple, par des plateformes de développement très simplistes et ce, sans avoir de connaissances en code. Mais encore faut-il que les bots créés soient « performants » pour ne pas offrir une expérience décevante au consommateur. Aussi, des startups spécialisées dans le développement de bots « intelligents » sont arrivées sur le marché ces dernières années. Les bots sont qualifiés d’intelligents car ils font appel à des sous-catégories de l’intelligence artificielle, notamment le Traitement Automatique du Langage Naturel et le machine learning. L’année 2017 est une année décisive pour les chatbots : il faut qu’ils fassent leurs preuves suite à leur retour en France. Plusieurs grandes marques se sont lancées dans la création de leur bot, comme par exemple : Direct Energie, Blablacar, Voyages SNCF, Sephora, Meetic, Century 21… Quant à la relation client de demain, elle devra être : digitale, personnalisée, réactive, omnicanal, individualisée, instantanée, disponible, immédiate, rapide, claire, efficace et humaine pour offrir une expérience réussie aux clients, les satisfaire et in fine les fidéliser. 1.5 Le projet de recherche 1.5.1 Intérêt du sujet et problématique Ce mémoire a pour but de définir l’intérêt réel des marques à miser sur le marketing conversationnel automatisé et plus principalement sur les chatbots. Plusieurs questions se posent : les chatbots sont-ils simplement un effet de mode ? Comment le marketing conversationnel automatisé peut-il impacter la relation client ? Les agents conversationnels vont-ils de nouveau disparaitre ? Leur retour est-il prometteur ? Le travail de recherche permettra de répondre à ces questions et permettra aussi de définir le rôle réel du chatbot et savoir si les consommateurs sont prêts à converser avec lui. Résumé de la première partie
  27. 27. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 22 Ainsi, la problématique de ce mémoire de recherche est : Le retour des chatbots en France : simple effet de mode ou réel outil d’avenir pour la relation client ? Cette problématique concerne exclusivement les chatbots français et principalement ceux sur les réseaux sociaux, car c’est la nouveauté de ces dernières années. De plus, les enquêtes se concentreront sur les réseaux sociaux Facebook et Twitter, car ils ont été ouverts récemment aux chatbots et ce sont deux réseaux qui sont très utilisés en France. Nombre d’utilisateurs français : Source Facebook 03/16 Source Médiamétrie 02/17 1.5.1.1 Rappel des concepts de la problématique Afin de cerner correctement la problématique de recherche, il est important de préciser à nouveau les termes du sujet. Comme expliqué en page 6, un chatbot est un robot conversationnel qui permet à une marque de répondre aux questions de ses clients de manière automatisée et en langage naturel. On parle de « retour » des bots car ils existent depuis 50 ans et il y a eu plusieurs générations : la dernière génération datent d’il y a sept ans et c’était les agents virtuels (par exemple Emma pour MMA). De plus, comme expliqué en page 4, la relation client englobe tous les points de contact entre une marque et ses clients de l’avant-vente jusqu’au support client. Enfin, toujours dans l’optique de répondre à la problématique de recherche, plusieurs hypothèses ont été définies et seront à affirmer ou infirmer grâce à différentes études. 31 millions d’utilisateurs 13,9 millions d’utilisateurs
  28. 28. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 23 1.5.2 Les hypothèses 1.5.2.1 Hypothèse 1 Hypothèse 1 Aujourd’hui, l’intelligence artificielle et le chatbot permettent d’améliorer la relation client d’une marque en misant sur l’immédiateté de la réponse, la personnalisation du message et la création d’une relation privilégiée avec le client sur les réseaux sociaux afin de le fidéliser. Les réponses à l’hypothèse pourraient m’aider à démontrer que le chatbot qui fonctionne grâce à de l’intelligence artificielle est un outil d’avenir pour la relation client et que son objectif est de satisfaire les clients qui sont de plus en plus exigeants et ainsi les fidéliser. 1.5.2.2 Hypothèse 2 Hypothèse 2 Le chatbot n’est qu’un simple effet de mode, comme il l’était avant sa disparition, car c’est un outil technologique qui n’est pas encore très performant et il n’apporte pas de valeur ajoutée aux clients qui souhaitent avoir des réponses fiables et plus humaines. Les réponses à l’hypothèse pourraient m’aider à savoir si le chatbot est un simple sujet d’actualité, un engouement collectif et que dans quelques mois nous n’entendrons plus parler de ce phénomène car les consommateurs ne l’utiliseront pas ou parce qu’il ne sera pas assez performant. 1.5.2.3 Hypothèse 3 Hypothèse 3 Le chatbot ne peut pas être un outil de relation client sans être avant tout un outil de communication qui permet aux marques de fédérer une communauté autour d’un brandbot. Les réponses à l’hypothèse pourraient m’aider à savoir si le chatbot est avant tout un outil de communication, un ambassadeur de la marque, un nouvel emblème et un outil pour passer outre les adblocks. Ces réponses pourront aussi m’aider à savoir si sans communication le bot ne peut pas être un outil d’avenir pour la relation client : nécessité de le faire connaître pour qu’il soit utilisé/adopté.
  29. 29. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 24 II. La démarche méthodologique 2.1 Présentation de la méthodologie d’enquête 2.1.1 Présentation des différentes enquêtes ne enquête quantitative et deux enquêtes qualitatives seront réalisées pour pouvoir répondre à la problématique : « Le retour des chatbots en France : simple effet de mode ou réel outil d’avenir pour la relation client ? ». Pour rappel, trois hypothèses ont découlé de cette problématique : 1) Aujourd’hui, l’intelligence artificielle et le chatbot permettent d’améliorer la relation client d’une marque en misant sur l’immédiateté de la réponse, la personnalisation du message et la création d’une relation privilégiée avec le client sur les réseaux sociaux afin de le fidéliser. 2) Le chatbot n’est qu’un simple effet de mode, comme il l’était avant sa disparition, car c’est un outil technologique qui n’est pas encore très performant et il n’apporte pas de valeur ajoutée aux clients qui souhaitent avoir des réponses fiables et plus humaines. 3) Le chatbot ne peut pas être un outil de relation client sans être avant tout un outil de communication qui permet aux marques de fédérer une communauté autour d’un brandbot. La première partie de ce mémoire a mis en exergue les différentes facettes d’un chatbot ainsi que la digitalisation et le rôle stratégique de la relation client. Suite à cela, trois publics cibles en sont ressortis et vont faire l’objet d’une analyse : - Les consommateurs - Les community managers - Les développeurs/agences de chatbots U
  30. 30. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 25 Une étude quantitative sera effectuée auprès des consommateurs. Ce choix d’étude se justifie en fonction de la finalité recherchée. En effet, il est préférable de faire une étude quantitative lorsque l’on cherche à peser le poids des opinions pour obtenir une représentation à un instant « T » : ce qui est le cas dans ce travail de recherche. Cette première étude concernera donc les consommateurs et permettra de savoir s’ils sont prêts à dialoguer avec des chatbots et ce qu’ils pensent de cette nouvelle technologie. Plus largement : quelles sont leurs attentes en termes de relation client ? Quelle est la relation qu’ils souhaitent entretenir, aujourd’hui, avec une marque ? Suivent-ils des marques sur les réseaux sociaux ? Sont-ils engagés ? Aujourd’hui, sont- ils satisfaits de leur relation avec les marques ? Quel serait l’avantage pour eux d’utiliser un chatbot ? […]. Toutes ces questions ont pour but d’évaluer la perception des consommateurs vis-à-vis des chatbots et de mesurer leurs attentes en matière de relation client. Les personnes questionnées n’auront pas les mêmes caractéristiques sociales, d’âge, de catégories socioprofessionnelles, de provenance géographique et ce afin d’avoir un échantillon des plus représentatif de la population française. En effet, aujourd’hui « tout le monde » est sur les réseaux sociaux que ce soit les Millenials33 ou les séniors il est donc intéressant d’interroger un échantillon le plus large possible. Une étude qualitative (entretiens individuels) sera réalisée auprès de community managers ainsi qu’auprès de startups/développeurs de chatbots. L’étude qualitative est une étude destinée à recueillir des éléments qualitatifs qui sont non directement chiffrables. Ce type d’étude a pour objectif de comprendre en profondeur des attitudes et des comportements. Ainsi, la seconde étude de ce travail de recherche concernera les community managers car ce sont eux aujourd’hui qui conversent avec les consommateurs (rôle conversationnel). De plus, leur travail qui se situe exclusivement sur les réseaux sociaux impacte fortement la relation client. Ainsi, je souhaite savoir : comment les community managers se comportent-t-ils avec leur communauté ? Aujourd’hui, y a-t-il beaucoup d’influence sur les réseaux sociaux notamment en termes de SAV/réclamations clients ? Quel est le type de relation qu’ils entretiennent avec les clients finaux ? Selon eux, le chatbot doit-il avoir une personnalité ? Se sentent-ils menacés par les chatbots ? […]. Plus généralement, l’entretien se déroulera autour de leur métier, leur relation avec les clients finaux et l’arrivée des chatbots. Enfin, la troisième enquête concernera les startups développeuses de chatbots afin d’avoir une vision plus claire du fonctionnement d’un agent conversationnel et de son 33 Millenials : 18-34 ans, nouvelle cible marketing qui représente près de 30% de la population française.
  31. 31. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 26 rôle. Les chatbots permettent-ils de récupérer des données qualifiées ? Quelle est la valeur ajoutée d’un chatbot par rapport à une FAQ dynamique ? Quels sont les avantages pour une marque de développer son chatbot ? Aujourd’hui, peut-on qualifier les chatbots de performants ? […]. Plus généralement, l’entretien se déroulera autour du nouveau métier de développeur de chatbots, le fonctionnement de la technologie et de sa performance. Ainsi, la première enquête qui sera diffusée est l’enquête quantitative auprès des consommateurs. 2.1.2 Enquête quantitative auprès des consommateurs 2.1.2.1 Objet de l’enquête quantitative Afin de pouvoir affirmer ou infirmer les hypothèses, il est primordial d’interroger les consommateurs car ce sont eux qui seront amenés ou qui utilisent déjà les chatbots. De plus, ils constituent une partie intégrante de la relation client qui est au cœur du sujet. 2.1.2.2 Pré-enquête L’enquête quantitative a été testée auprès de cinq personnes ayant un compte sur les réseaux sociaux et choisies au hasard dans mon entourage. Les questionnaires remplis pour le test n’ont pas été retenus. Il est, en effet, indispensable de tester le questionnaire en amont auprès d’un petit échantillon de répondants afin de corriger d’éventuelles fautes, incompréhensions… Dans un premier temps les retours obtenus par l’échantillon test ont montré que le questionnaire était un peu trop long (plus de 10 minutes), il m’a donc fallu supprimer/fusionner certaines questions. Enfin, certains renvois de questions ne fonctionnaient pas correctement. 2.1.2.3 Objectif général de l’enquête quantitative L’objectif général de cette étude quantitative est d’obtenir une étude de comportements des consommateurs sur les réseaux sociaux, d’analyser la connaissance des consommateurs vis-à-vis des chatbots, ainsi que de mesurer leurs attentes envers ce type de technologie et en matière de relation client. 2.1.2.4 Définition de la population mère La population mère se définit par les consommateurs français qui sont sur les réseaux sociaux (présents sur Facebook et/ou Twitter).
  32. 32. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 27 2.1.2.5 Méthode échantillonnage La méthode d’échantillonnage choisie est la méthode non-probabiliste avec un échantillon de convenance. L’intérêt de ce type de méthode est de toucher un maximum de personnes sur le territoire français en constituant un échantillon de manière arbitraire. Pour valider cette étude, la taille de l’échantillon devra être d’au moins 200 individus (précision de 5 %). 2.1.2.6 Mode de collecte : internet Le questionnaire sera administré via internet (auto-administration) car c’est le moyen le plus adapté à cette enquête. Il permettra de cibler directement les consommateurs présents sur les réseaux sociaux (population mère). De plus, ce mode de collecte a de nombreux avantages : il n’y a aucun coût d’administration du questionnaire, il permet aux répondants de conserver un certain anonymat, il favorise un taux de retour important et il permet une très grande rapidité de collecte des données. Enfin, l’administration de l’enquête via internet laisse le temps nécessaire au répondant de répondre aux questions et permet donc une meilleure qualité de réponses. 2.1.2.7 Date et diffusion de l’étude L’étude quantitative, réalisée sur Google Forms, a été diffusée début mars 2017 et s’est arrêtée le 19 avril 2017 après que la taille de l’échantillon ait été atteinte. Dans un premier temps, l’étude a été administrée auprès de mon entourage et je l’ai ensuite partagé avec mes contacts sur des réseaux professionnels (LinkedIn et Viadeo) afin de toucher une cible hétérogène : étudiants, cadres, employés… et de tout âge. Le questionnaire a aussi été publié sur des groupes de discussions ainsi que sur des forums dédiés aux consommateurs (Forum Que choisir). Enfin, il a été diffusé sur les réseaux sociaux Twitter et Facebook. 2.1.3 Enquête qualitative auprès de community managers 2.1.3.1 Objet de l’enquête Dans la même optique, les community managers vont être interrogés car leur travail va être impacté par les chatbots. De plus, ce sont eux qui s’occupent aujourd’hui de la relation client sur les réseaux sociaux et ils sont en contact direct avec les clients finaux. 2.1.3.2 Objectif de l’enquête qualitative Les entretiens individuels auront pour objectifs de mieux comprendre l’attitude des consommateurs vis-à-vis des marques sur les réseaux sociaux (Facebook et/ou
  33. 33. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 28 Twitter) et de connaître l’opinion des community managers sur les chatbots. Plus généralement, les entretiens se focaliseront sur leur métier, la relation avec leurs clients et l’arrivée des chatbots sur les réseaux sociaux. Le choix s’est porté sur une étude qualitative car le but est d’obtenir des réponses concrètes et non pas des réponses quantifiables. 2.1.3.3 Définition de la population mère La population mère se constitue des community managers français qui travaillent dans une petite ou grande entreprise et qui sont en contact direct avec les clients finaux (BtoC ou BtoB). 2.1.3.4 Recrutement des participants Pour recruter les participants, je vais tout d’abord faire appel à mon réseau notamment en contactant les alternants de mon entourage qui ont des missions de community management. De plus, je contacterai la Responsable des réseaux sociaux de chez MMA et je ferai appel à mon réseau professionnel sur LinkedIn et Twitter. 2.1.3.5 Choix du mode de collecte : entretiens individuels Les entretiens auprès des community managers seront des entretiens individuels semi-directifs c’est-à-dire que le cadre de l’interview sera bien défini mais l’interviewé gardera une liberté de parole. Ce type d’entretien permet de guider le discours des interviewés sur les différents thèmes définis préalablement (§ 2.2.2 Guide d’entretien pour les Community Managers). Enfin, ce type d’entretien a été sélectionné car il permet une grande liberté d’expression des interviewés sur leurs habitudes et ressentis et donc l’entretien n’en sera que plus riche. 2.1.3.6 Organisation de la phase de terrain Après avoir défini la méthodologie, les entretiens ont pu être mis en place. Dans la mesure du possible tous les entretiens ont été faits par téléphone ou en face à face mais, dans certains cas, cela ne fût pas possible et ils ont donc été réalisés par mails. Interviewé(e) Entreprise Poste Date d’entretien Thierry Moussu Direct Energie Responsable de la relation digitale 23/04/2017 Florian Simon Transdev Fougères Assistant communication/marketing en alternance 23/04/2017 Viou Pinatel-Peigné MMA Responsable des réseaux sociaux et supports mobiles 25/04/2017 Laetitia Charlot Emma & Chloé Assistante Chef de Projet Web Marketing en alternance 03/05/2017
  34. 34. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 29 Interviewée Entreprise Poste Date d’entretien Laurie-Anne Hedon Toupargel Community Manager en alternance 03/05/2017 Sarah Darmstadter Edenred Community Manager 04/05/2017 Les entretiens semi-directifs ont duré entre 20 et 40 minutes. Quand il fut possible, les entretiens ont été enregistrés pour faciliter leur retranscription. 2.1.4 Enquête qualitative auprès de développeurs de chatbots 2.1.4.1 Objet de l’enquête Cette dernière enquête consistera à interroger des startups spécialisées dans le développement de chatbots afin d’en savoir davantage sur le phénomène. 2.1.4.2 Objectif de l’enquête qualitative Les entretiens individuels auront pour objectifs de mieux cerner l’évolution de la technologie et son rôle dans la relation client des entreprises. Plus généralement, les entretiens se dérouleront autour de leur métier, le retour des chatbots et l’intérêt pour une entreprise d’investir dans ce type de logiciel informatique. Enfin, pour les mêmes raisons que l’étude réalisée auprès des community managers, cette enquête sera une enquête qualitative. 2.1.4.3 Définition de la population mère La population mère se définit par les startups françaises spécialisées dans le développement de chatbots (agences ou plateformes de développement). 2.1.4.4 Recrutement des participants Pour recruter des participants, j’ai directement contacté plusieurs startups sur leur site internet. De plus, un collègue m’a mis en contact avec une agence qui a déjà travaillé pour MMA. 2.1.4.5 Choix du mode de collecte entretiens individuels Tout comme pour les community managers, les entretiens auprès des développeurs seront des entretiens individuels semi-directifs (§2.1.3.5 Choix du mode de collecte : entretiens individuels). 2.1.4.6 Organisation de la phase de terrain Après avoir défini la méthodologie, les entretiens individuels ont pu être mis en place. Dans la mesure du possible tous les entretiens ont été réalisés par téléphone.
  35. 35. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 30 Interviewé(e) Entreprise Poste Date d’entretien Céline Bares Inbenta France Chef de projet & Ingénieur Linguiste 26/01/2017 Timothée Meuret Clustaar Chargé de communication/marketing 27/04/2017 Pierre-Edouard Lieb Recast.ai Partnerships Manager 27/04/2017 Yan GEORGET Botfuel Co-founder 04/05/2017 Les entretiens semi-directifs ont duré entre 20 et 40 minutes. Quand il fut possible, les entretiens ont été enregistrés pour faciliter leur retranscription. *Les entretiens ont été arrêtés quand les réponses devenaient « répétitives ». 2.2 La rédaction du questionnaire et des guides d’entretien 2.2.1 Questionnaire à destination des consommateurs Le questionnaire (Annexe 3 : Questionnaire à destination des consommateurs) comporte un texte d’introduction permettant de définir le sujet et de le délimiter : « Bonjour, actuellement en dernière année d’étude en Master marketing et communication, je réalise un mémoire de recherche sur les chatbots et leur impact sur la relation client. Ce questionnaire a pour objectif de m’aider à mieux cerner votre comportement et vos attentes vis-à-vis des marques et me permettre ainsi de répondre, en partie, à ma problématique de recherche : « Le retour des chatbots en France : simple effet de mode ou réel outil d’avenir pour la relation client ? Je vous remercie par avance pour votre participation. *Le temps de réponse au questionnaire est estimé à moins de 5 minutes. ». Le questionnaire est construit en 4 sections : - « Vous et les marques sur les réseaux sociaux » - « La relation client » - « Les chatbots » - « Vos informations » Au début des sections « La relation client » et « Les chatbots » un texte introduit et définit les termes du questionnaire (Annexe 3 : Questionnaire à destination des consommateurs).
  36. 36. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 31 La première question « Sur lesquels de ces réseaux sociaux êtes-vous présent ? » est une question filtre. En effet, si le répondant n’est présent sur aucun des réseaux sociaux proposés (Twitter ou Facebook) il arrivera directement à la fin du questionnaire car son profil ne correspond pas à la population mère. De plus, plusieurs renvois ont été mis en place en fonction des réponses données par les répondants. Par exemple pour la question : « Avez-vous déjà contacté une marque par message privé sur Facebook ou Twitter ? » si le répondant répond « Oui » il accédera aux prochaines questions qui sont « Si oui, pour quelles raisons ? » et « En général, êtes- vous satisfait de la réponse donnée (pertinence, rapidité…) ? » mais s’il répond « Non » il accédera directement à la prochaine section sur le thème de la relation client. Etant donné la difficulté d’analyse pour les questions ouvertes, elles ont été largement limitées : - « Si oui, pour quelles raisons avez-vous contacté la marque ? » - « Si votre note est inférieure à 5, pourquoi ? » - « Si oui, pouvez-vous me parler de votre expérience ? » - « Pour terminer ce questionnaire, comment voyez-vous la relation client de demain ? » La majorité des questions sont fermées : à choix unique ou multiple. Ainsi, il est nécessaire d’avoir en amont une bonne connaissance du sujet afin de proposer les réponses adéquates et ne pas avoir un grand nombre de répondants qui choisissent le choix « Autre ». Pour la question « Sur une échelle de 1 à 10, quel est votre niveau de satisfaction en ce qui concerne la relation client aujourd’hui ? », l’échelle de Likert est utilisée afin d’avoir une réelle note de satisfaction, connaître la tendance et dégager différents degrés d’opinion. La dernière section concerne toutes les questions personnelles sur les répondants, cette section est à la fin car c’est une formalité. Enfin, pour terminer le questionnaire, les répondants peuvent laisser un commentaire. Après avoir analysé les réponses de cette question, une vingtaine de personnes se sont montrées intéressées par les résultats du questionnaire, je leur ai donc envoyé. Pour conclure, le plus important dans la construction de ce questionnaire a été de minimiser la durée et l’effort nécessaire pour y répondre. Ainsi, le questionnaire a très peu de questions ouvertes et le temps pour y répondre est estimé à cinq minutes.
  37. 37. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 32 2.2.2 Guide d’entretien pour les community managers Pour les entretiens semi-directifs auprès des community managers, un guide d’entretien a été mis en place, vous pouvez le parcourir en Annexel4 (« Guide d’entretien pour les Community Managers »). Les questions écrites dans le guide d’entretien sont toutes des questions ouvertes et elles sont en petit nombre, de plus le guide est composé de trois thèmes : v La première partie « Votre métier » a pour but d’en savoir davantage sur le quotidien d’un Community Manager/Responsable des Réseaux Sociaux afin de comprendre comment un chatbot pourrait impacter leur quotidien. Ensuite, la deuxième partie a pour objectif de mettre en exergue la relation que la marque entretient avec ses clients sur les réseaux sociaux et les interactions que ses clients ont avec elle. Elle permettra donc de voir si les chatbots peuvent être un outil d’avenir pour la relation client en démontrant que les community managers sont aujourd’hui très sollicités. Enfin, la dernière partie « Les chatbots » a pour but de laisser l’interviewé donner son avis sur les agents conversationnels. L’entretien permettra donc d’avoir un réel point de vue de professionnels mais aussi de connaître la vision qu’ils ont de l’outil et ainsi déterminer si pour eux c’est plus qu’un effet de mode. 2.2.3 Guide d’entretien pour les développeurs de chatbots Un deuxième guide d’entretien a été mis en place pour les entretiens semi- directifs auprès des développeurs/startups de chatbots, vous pouvez le parcourir en Annexel5 («lGuide d’entretien pour les développeurs de chatbots »). Ce guide est lui aussi composé de trois thèmes : v La première partie de l’entretien « Votre métier » a pour objectif d’en savoir davantage sur le métier de développeurs de chatbots : depuis combien de temps sont-ils Votre métier La relation avec vos clients Les chatbots Votre métier Le retour des chatbots L’intérêt des chatbots pour une entreprise
  38. 38. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 33 spécialisés ? Et pourquoi ont-ils investi sur ce marché ? […]. Cette première partie permettra donc de mieux cerner les startups qui croient aujourd’hui en les chatbots. La deuxième partie « Le retour des chatbots » sera l’occasion de parler avec l’interviewé de l’évolution des bots et de leur performance/intelligence aujourd’hui. Enfin, la dernière partie de cet entretien a pour but de savoir quel est le réel intérêt pour une entreprise d’investir dans un chatbot. Tout ceci permettra aux professionnels de défendre leurs convictions sur les chatbots et savoir en quoi cet outil pourrait être utile à la relation client. 2.3 Méthodes de traitement des données 2.3.1 Mode d’analyse de l’étude quantitative Afin d’analyser les réponses au questionnaire de l’étude quantitative, deux méthodes classiques seront utilisées : le tri à plat et le tri croisé. 2.3.1.1 Le tri à plat Le tri à plat est une méthode d’analyse « linéaire » c’est-à-dire qu’il s’agit de comptabiliser tout simplement les réponses à une question et les transformer en taux (%). Par exemple, cette méthode sera utilisée pour les questions fermées telles que : « Sur lesquels de ces réseaux sociaux êtes-vous présent ?, Seriez-vous prêt à dialoguer avec une intelligence artificielle/un chatbot ? » mais aussi c’est grâce à cette méthode d’analyse que je pourrais décrire l’échantillon : « Quel est votre âge ? Quelle est votre catégorie socioprofessionnelle ? […] ». 2.3.1.2 Le tri croisé Le tri croisé est un peu plus complexe que le tri à plat car il s’agit de croiser les réponses/données de plusieurs questions. Par exemple, pour la question « A travers les chatbots, avez-vous peur que Facebook récupère davantage de données sur vous ? » si je souhaite faire un tri croisé je pourrais croiser la question sur l’âge du répondant puis ensuite sur son genre, etc. Ce qui donnerait sur X réponses, X% ont X ans et sur les X% ans, X% sont des hommes. Cette méthode d’analyse permet de voir s’il y a une corrélation entre données, par exemple pour la question précédente il s’agirait de voir si la réponse est différente en fonction de l’âge du répondant.
  39. 39. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 34 2.3.2 Méthode analytique : décomposition des entretiens Les différentes enquêtes qualitatives seront retranscrites en intégralité, puis elles seront relues et validées par l’interviewé qui donnera son accord pour la parution du verbatim dans ce mémoire. Ensuite, les verbatims seront analysés grâce à une grille d’analyse de contenu manuelle (2.3.2.1 Grille d’analyse de contenu manuelle). Ce type d’analyse consiste à ressortir des mots ou des concepts importants pour chaque thème en fonction de l’importance donnée par l’interviewé (poids sémantique). Cette grille permettra donc de faire ressortir les points importants de chaque entretien. 2.3.2.1 Grille d’analyse de contenu manuelle Présentation de la grille d’analyse de contenu manuelle qui sera utilisée pour analyser chaque entretien individuel semi-directif. Thème 1 Thème 2 Thème 3 Entretien 1 Synthèse horizontale Entretien 2 Synthèse horizontale Entretien 3 Synthèse horizontale Synthèse verticale Synthèse verticale Synthèse verticale Ainsi, deux analyses de contenu manuelle seront effectuées : une horizontale et une autre verticale. L’analyse horizontale consistera à faire une synthèse de l’ensemble des réponses données par un interviewé pour l’ensemble des thèmes. Quant à l’analyse verticale, elle aura pour but de faire une synthèse des réponses de chaque interviewé pour un thème donné. Grâce à cette analyse de contenu manuelle des mots-clés, seront mis en exergue et pourront être réutilisés pour l’affirmation ou l’infirmation des hypothèses. 2.4 Conclusion de la partie Cette partie consacrée à la méthodologie de l’enquête quantitative et des deux enquêtes qualitatives permet d’avoir une structure stable et solide avant de lancer les premières enquêtes. Les réflexions sur la bonne formulation des questions et les buts attendus de chaque enquête permettront d’avoir des réponses constructives.
  40. 40. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 35 1% 4% 4% 10% 34% 45% 0,95% Plus de 65 ans 56 - 65 ans 46 - 55 ans 36 - 45 ans 26 - 35 ans 18- 25 ans Moins de 18 ans Votre âge : 3% 36% 5% 3% 1% 22% 2% 24% 4% 0% Autre Etudiant Demandeur d'emploi Retraité Ouvrier Employé Profession intermédiaire Cadre et professions… Artisan, chef… Agriculteur exploitant Votre catégorie socio- professionnelle : III. Analyse et interprétation des résultats 3.1 Analyse des résultats ette troisième et dernière partie consiste à analyser et interpréter les résultats de l’enquête quantitative et des deux enquêtes qualitatives. Les résultats de ces enquêtes permettront d’affirmer ou d’infirmer les trois hypothèses de départ. Les trois études ont donc été menées pendant le mois d’avril et mai. Au total, 211 personnes ont répondu à l’étude quantitative et 6 community managers ainsi que 4 startups de développement de chatbots ont été interviewés. 3.1.1 L’enquête auprès des consommateurs Cette enquête lancée en mars 2017 auprès des consommateurs a pour objectif de mieux cerner leur comportement sur les réseaux sociaux et de mesurer leurs attentes envers les chatbots et en matière de relation client. 3.1.1.1 Le profil des répondants (211 personnes) C Votre catégorie socioprofessionnelle : Votre genre :
  41. 41. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 36 64% 36% 47% 1% 48% 4% Facebook Twitter Les 2 Aucun des 2 Sur lesquels de ces réseaux sociaux êtes-vous présent ? Parmi les 211 répondants de l’échantillon interrogé : 65 % sont des femmes, 46 % sont âgés entre 18 et 25 ans et 34 % entre 26 et 35 ans. Il y a donc 168 personnes (soit 80 %) de l’échantillon interrogé qui font partie de la cible des Millenials34 . 36 % des répondants sont des étudiants, 24 % des cadres ou professions intellectuelles supérieures et 22 % des employés. Le profil des répondants est donc assez hétérogène. 3.1.1.2 Réponses thématique « Vous et les marques sur les RS » *Les 8 personnes qui ont répondu « Aucun des 2 » à cette première question ne font pas partie de l’échantillon final car elles ont directement été envoyées à la fin du questionnaire. Ainsi, l'échantillon final est de 203 personnes. 34 Millenials : 18-34 ans, nouvelle cible marketing qui représente près de 30% de la population française. Parmi les répondants de l’échantillon : 201 personnes ont un compte Facebook contre 103 pour Twitter. Facebook reste donc le réseau social de référence car 95 % de l’échantillon est présent sur ce réseau. Cette question est exclusivement réservée à Facebook et Twitter car ce sont des réseaux sociaux populaires et ouverts aux chatbots. Suivez-vous des marques sur les réseaux sociaux ? 130 personnes soit 64 % des répondants suivent des marques sur les réseaux sociaux. Les marques sont donc très suivies sur les RS. Si nous nous intéressons uniquement aux Millenials qui ont répondu « Facebook », «lTwitter » ou « Les 2 » à la première question : 73 % d’entre eux suivent des marques sur les réseaux sociaux. On constate donc que plus la cible est jeune plus elle suit des marques sur les RS.
  42. 42. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 37 34% 66% Oui Non 48%52% Oui Non 3.1.1.3 Réponses thématique « La relation client » Aujourd’hui les consommateurs attendent principalement de la rapidité (83%), de la disponibilité (69%) et de l’amabilité (67%) dans la relation client. Avez-vous déjà contacté une marque par message privé sur Facebook ou Twitter ? 134 personnes soient 66 % des répondants n’ont jamais contacté une marque par message privé sur Facebook ou Twitter. Si nous nous intéressons uniquement aux personnes qui ont répondu « Oui » à la question : « Suivez-vous des marques sur les réseaux sociaux », 48 % d’entre elles (soit 62 personnes) ont déjà contacté une marque sur Facebook ou Twitter (pratiquement 1 personne sur 2). 51 % des personnes qui ont répondu « Oui » à la question précédente ont déjà contacté une marque sur Facebook ou Twitter pour une demande d’assistance, réclamation, SAV ou suivi d’une commande. Et 35 % pour des renseignements. De plus, 84 % de ces 69 personnes ont été satisfaites de la réponse donnée par la marque. *Autre = écoute, compréhension de nos attentes et pertinence de la réponse. Quelles sont vos attentes en termes de relation client ? (203 personnes)
  43. 43. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 38 1% 0% 4% 7% 22% 24% 28% 14% 0% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 59% 41% Avez-vous déjà dialogué avec un chatbot sur une messagerie instantanée ? Oui Non 42% 11% 47% Oui et je vois de quoi il s'agit Oui mais je ne vois pas réellement de quoi il s'agit Non, jamais Avez-vous déjà entendu parler de CHATBOT ? La note moyenne donnée « à la relation client aujourd’hui » est de 6,03. Les 203 répondants sont donc plutôt satisfaits. 25 personnes ont cependant mis une note inférieure à 5, les principales raisons d’insatisfaction sont à 36 % le côté impersonnel et non pertinent de la réponse et à 32 % les délais trop importants de réponse. 3.1.1.4 Réponses thématique « Les chatbots » Sur une échelle de 1 à 10, quel est votre niveau de satisfaction en ce qui concerne la relation client aujourd’hui ? 47 % des répondants n’ont jamais entendu parler « de chatbots ». En effet, le terme est aujourd’hui encore très peu connu par les « non-professionnels ». A contrario, 42 % des répondants ont déjà entendu parler des chatbots et voient de quoi il s’agit. Cependant, ce résultat a pu être influencé par le fait que des « développeurs de chatbots » ont répondu au questionnaire (mais leurs réponses ne dépassent pas les 15 %). Sur les 86 répondants qui connaissent et savent définir les chatbots (question précédente), 59 % (soit 51 personnes) ont déjà dialogué avec ce type de bot.
  44. 44. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 39 71% 25% 4% Seriez-vous prêt à converser avec une intelligence artificielle/un chatbot ? Oui Non Autre (indécis, tout dépend des cas) Pour les 51 personnes qui ont déjà dialogué avec un chatbot, l’expérience était intéressante mais pas encore très au point. Voici quelques réponses extraites du questionnaire : « Le chatbot m'envoyait des messages tous les matins, je ne savais pas comment l'arrêter », « J'en ai testé pas mal, Citron, HiJames, J'ai faim, Minus by Clustar, Sephora, Netflix.... tous sur Messenger. Globalement ils offrent une expérience amusante mais on arrive rapidement aux limites de la NLP (si NLP il y a). J'étais bien content qu'un humain reprenne la main, mais je ne les utiliserai plus car c'est très frustrant ». « Manque encore "d'intelligence" pour répondre aux questions complexes ». Les principales raisons qui pousseraient les répondants à utiliser un chatbot sont des raisons de service client de premier niveau : 63,1 % utiliseraient un chatbot pour «lSuivre une commande », 57,1 % utiliseraient un chatbot pour « Avoir les horaires d’un point de vente » et 52,2 % utiliseraient un chatbot pour « Demander des informations sur les produits/services ». Il faut aussi noter que 15 % des répondants ont répondu « Aucune utilité, je préfère contacter une personne réelle ». Certains ont justifié leur réponse en rajoutant « C'est déjà compliqué lorsque nous avons une personnelle réelle alors un robot non ». Il en ressort donc que l’expérience avec le chatbot doit être SIMPLE. 71 % des 203 répondants (soit 145 personnes) sont prêts à converser avec une intelligence artificielle ou un chatbot. Converser avec un robot n’est donc pas un frein pour les consommateurs même si certains ont encore besoin d’être convaincus de son utilité. Localiser des points de vente Avoir les horaires d'un point de vente Suivre une commande Suivre un remboursement Souscrire à un service Contacter le service après-vente Demander des informations Aucune utilité, je préfère contacter une personne réelle Autre Quelle utilité trouverez-vous à utiliser un chatbot sur un réseau social ? (203 personnes)
  45. 45. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 40 59% 41% A travers les chatbots, avez-vous peur que Facebook récupère davantage de données sur vous ? Oui Non 85% 15% Si oui et supposons que Facebook récupère vos données, cela vous dissuaderait-il d'utiliser un chatbot ? Oui Non Les principales raisons qui pousseraient les répondants à utiliser un chatbot au lieu de contacter directement un humain sont à 67 % la rapidité et 56,7 % la disponibilité. *Ce résultat est identique si nous gardons uniquement la cible des Millenials. Il faut aussi noter que, comme à la question précédente, 20 % des répondants ont répondu « Aucunes ». Ces personnes-là préfèrent contacter directement une personne réelle. 61 % des répondants (soit 123 personnes) ne porteraient pas une grande importance à l’apparence/personnalité du chatbot, leur souhait principal est d’avoir une réponse pertinente et rapide. *Rapidité, Personnalisation de la réponse, Disponibilité, Pertinence de la réponse, Aucunes. 59 % des répondants (soit 119 personnes) seraient soucieuses de l’utilisation/récupération de leurs données par Facebook. Il est donc nécessaire d’être transparent sur l’utilisation des données clients et il est aussi important de clarifier les choses avec Facebook pour la non- utilisation de ces données. *Ce résultat est proportionnel si nous gardons uniquement la cible des Millenials. 85 % des personnes ayant répondu « Oui » à la question précédente seraient dissuadées d’utiliser un chatbot si Facebook récupère leurs données. Commentaire intéressant : « Facebook récupère déjà toutes nos données (vendues aux entreprises qui font de la pub sur FB) donc une de plus ou une de moins… » Sur Facebook Messenger ou Twitter, quelles seraient les raisons pour vous d’interagir avec une IA plutôt qu’avec un community manager ? (203 personnes)
  46. 46. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 41 Enfin, pour terminer le questionnaire la question ouverte « Comment voyez-vous la Relation Client de demain ? » a été posée. Ci-dessous un nuage de mots résumant les réponses à cette question, vous pouvez aussi lire une sélection de réponses en Annexe 6. L’étude démontre que les consommateurs reconnaissent l’utilité du chatbot pour leur relation avec une marque (rapidité, disponibilité…) mais sont aussi méfiants vis-à-vis de la généralisation de celui-ci : où sera le côté humain de la relation ? Les données personnelles seront-elles protégées ? Sont-ils réellement performants ? 3.1.2 Les entretiens auprès des community managers Pour rappel, l’objectif principal de cette enquête qualitative est d’en savoir davantage sur le métier et le quotidien d’un community manager mais aussi sur la relation qu’ils entretiennent avec leurs clients. Et tout ceci dans le but d’analyser l’impact des chatbots sur leur métier. Six entretiens de « Community Managers/Responsables de la communication digitale ont été réalisés (§ Organisation de la phase de terrain). Les verbatims de ces six entretiens sont disponibles en Annexe 7. Afin d’analyser ces verbatims et d’en faire ressortir les points les plus importants une grille d’analyse de contenu manuelle a été réalisée (§ Grille d’analyse de contenu manuelle). Tous les verbatims ont été validés par les interviewés et autorisés à paraître dans ce mémoire. 3.1.2.1 Synthèse des différents entretiens ENTRETIEN n°1 - DIRECT ENERGIE Interviewé : Thierry Moussu - Responsable de la relation digitale Synthèse : Pour Direct Energie, et plus précisément Thierry Moussu, responsable de la relation digitale, les chatbots sont un réel outil d'avenir. Ils sont une "formidable Nuagedemotsréalisersurwordart.fr
  47. 47. Mémoire 2017 – La place du marketing conversationnel automatisé dans la relation client. 42 opportunité" pour mieux gérer la relation client sur les messageries instantanées (être là où les clients sont). Pour lui, la relation client est très importante et c’est pourquoi Direct Energie cherche à être au maximum utile pour ses clients. En moyenne, par semaine, la marque reçoit 150 messages (réclamations ou questions basiques) sur Facebook (52k fans) et Twitter (16k followers). Direct Energie a déjà investi dans 3 chatbots et ne pense absolument pas qu'ils pourraient être une menace pour leur application mobile ou site internet. ENTRETIEN n°2 - TRANSDEV FOUGERES Interviewé : Florian Simon - Assistant communication/marketing Synthèse : Florian Simon, community manager pour Fougères Agglomération n'est pas convaincu aujourd'hui par les chatbots. Selon lui, la technologie manque encore "de maturité". Il ne se sent pas pour le moment concerné par cette technologie étant donné que sur Facebook (476 fans) et Twitter (40 followers) il ne reçoit qu’un message privé par semaine. Florian Simon est donc dans la capacité de répondre. Pour lui, la relation client est très importante et le service rendu doit être rapide car la satisfaction du client est primordiale. ENTRETIEN n°3 – MMA Assurances Interviewée : Viou Pinatel-Peigné – Responsable réseaux sociaux Synthèse : Pour Viou Pinatel-Peigné, aujourd'hui les chatbots sont un réel outil d'avenir et ils pourraient avoir un impact positif sur la relation client. En moyenne, par semaine, la marque MMA reçoit une centaine de messages privés sur les réseaux sociaux (Facebook : 120k fans, Twitter: 65k followers). Selon Viou Pinatel-Peigné, le plus important pour le client est le sentiment de se sentir écouté. Enfin, MMA réfléchit à l'utilisation d'un chatbot pour soulager le Centre Contacts Multicanal (CCM) qui répond aux interpellations des internautes sur les pages Facebook et compte Twitter de MMA. ENTRETIEN n°4 – Emma & Chloé Interviewée : Laetitia Charlot – Assistante Chef de Projet Web Marketing Synthèse : Aujourd'hui, la marque Emma & Chloé gère les messages de ses clientes sur les réseaux sociaux (Facebook : 87k fans et Instagram) grâce au logiciel Zendesk. En

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