Chatbot : l'UX conversationnelle comme levier de conversion ?

Catégorie :

Transformation

Savoir-faire :

Stratégie & Product Management

Publié le :

6

March

2018

Temps de lecture :

5 minutes

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Transformation
Chatbot : l'UX conversationnelle comme levier de conversion
Article mis à jour le

A l’été 2016, Gartner et Business Wire publiaient une étude prédisant qu’un quart des foyers des pays dits développés utiliseraient le chatbot comme interface privilégiée d’accès aux services (service à la personne, achats en ligne, livraison…) d’ici 2019. Depuis deux ans en effet, suite à la possibilité de créer des BOT sur le Messenger de Facebook d’une part, et à la maturité technologique facilitant leur création de l’autre, ces assistants conversationnels se sont multipliés.

Mais entre l’effet de mode et la réelle opportunité business, cette multiplication ne va pas sans poser un certain nombre de questions : créer un bot est-il un incontournable ? Sont-ils créateurs de valeur ? Peut-on vendre grâce à un bot ?

Dans cet article, nous reviendrons tout d’abord sur les enjeux posés par ce récent mode d’interaction avec les consommateurs. Nous montrerons ensuite en quoi une approche centrée utilisateur peut favoriser une logique conversationnelle encourageant la transaction. Enfin, nous rappellerons que toute expérience utilisateur est globale et que le chatbot, comme n’importe quel canal, doit s’inscrire dans des scenarios d’usage, des contextes et une expérience parfaitement identifiée.

1. Entre enjeux business et attentes utilisateurs : le risque déceptif

1.1 Temporalité et points de contact, les deux enjeux UX du conversationnel

« It is inevitable : UI design will die » David Issa, UX Strategy, PointClear Solutions

Parce qu’il propose une interaction conversationnelle avec l’utilisateur, le chatbot pose les bases d’une expérience utilisateur dont le principal enjeu n’est désormais plus l’interface mais la conversation. En termes d’UX, cette expérience conversationnelle possède une ampleur particulière sur deux aspects spécifiques

  • La temporalité : le temps de l’expérience peut être plus long que sur des funnels classiques. Si le bot de SNCF permet de choisir et de réserver son voyage en train, c’est également lui qui me fournira les billets et, en cas d’imprévu, c’est également vers lui que je me retournerai. Le temps de la conversation est un temps d’interaction long, syncopé, s’inscrivant dans la durée.
  • Les points de contact : chaque échange entre le chabot et l’utilisateur est un point de contact. Mapper un parcours utilisateurs dans le cas d’une interaction conversationnelle revient souvent à représenter une constellation de points de contact dont, rappelons-le, chacun porte en lui le risque d’un effet déceptif.

Si ces deux aspects sont un enjeu pour l’UX designer, elles sont également un risque pour la marque. Car le temps long et la multiplication des points de contact renforcent d’autant l’exposition de la marque à ses consommateurs et donc la possibilité d’entraîner un effet déceptif.

1.2 Le même et l’autre : ce que parler veut dire

A l’heure actuelle, la prédiction de Gartner reste vraie et les risques évoqués ci-dessus sont encore peu pris en considération par les marques. La création d’un chabot étant désormais facilitée, ceux-ci se multiplient depuis quelques mois, davantage par mimétisme que dans le cadre d’une vision stratégique précise et arrêtée. Le calcul de certaines marques reste souvent partiel et limitent parfois le motif de création du bot à la dimension ludique. D’autant plus que les possibilités récentes permettent de produire une conversation véritablement personnalisée. Ainsi le chatbot développé par Keley Consulting pour la startup Ligne en Ligne sait déjà compter et calculer les habitudes alimentaires en vue de proposer des menus adaptés à ses utilisateurs. Il pourra bientôt retenir une information qui lui est fournie pour d’ajuster sa conversation et sa tonalité.

Pour toute ces raisons, et pour la nouveauté de ces interactions, la conversation avec un chatbot est ludique pour l’utilisateur. Ce faisant, le chatbot risque d’être « testé », poussé dans ses retranchements par l’utilisateur, renforçant encore l’exposition de la marque. Car les « échecs » peuvent être retentissants. On a bien sûr en mémoire Tay de Microsoft, devenue pronazie en quelques heures sur Twitter, ou plus récemment Zo, lui aussi créé par la firme de Redmond, qui a suscité le débat l’an dernier en contournant l’interdiction qui lui avait été donnée de parler religion et politique.

1.3 Un risque sans gain ?

Cette dimension conversationnelle élude souvent la question du gain : en mars 2017, lorsque la revue L’ADN prédisait le succès à venir de ces outils et en décrivait les usages, elle ne s’attardait pas sur la conversion, ou la génération de lead. On préférait voir le chatbot comme « distributeur/collecteur d’information » voire comme « nouveau canal créatif de storytelling ». Si limiter le motif de création d’un bot à ces aspects est évidement risqué, il est possible en revanche d’y porter une ambition forte en termes de gain direct, d’acquisition de lead, mais également de conversion. Soulignons qu’avec la bonne méthode, il devient possible de convertir grâce aux chatbots, de générer des ventes directes et de renforcer davantage que son capital d’image.

2.  De la conversation vers la transaction : l'ux conversationnel

2.1 La conversation suit une logique narrative

Comme explicité plus haut, l’expérience utilisateur a ses logiques propres lorsqu’elle concerne les interactions avec un bot. Pour autant, bien appréhendée, elle reste le levier principal pour consolider le pont du conversationnel vers le transactionnel. Il est par exemple tout à fait possible d’envisager la conversation comme un processus narratif, sans que celle-ci ne paraisse frustrante ou limitative pour l’utilisateur. Plus encore, en inscrivant l’utilisateur dans une histoire, on l’intègre plus finement dans un process défini en vue d’une fin qu’il devient possible de baliser et de cartographier.

2.2 La création d’un funnel conversationnel : exemple

Considérons cet exemple : le chatbot d’un site de e-commerce de mobilier de maison est disponible sur Messenger et un utilisateur engage la conversation. La première partie de la conversation est informelle, lancée par le bot, qui demande à l’utilisateur de préciser son nom, de décrire son lieu d’habitation en vue de l’aiguiller et de préciser la composition de son foyer. Induites via des interactions simples, les informations sont fournies par l’utilisateur, et il évite les points irritants que recouvre souvent la réponse à un questionnaire. De manière fluide, le bot parvient à obtenir un nom, un prénom, la superficie du salon et même que cet utilisateur a un chat. L’utilisateur demande ensuite au bot les canapés dont il dispose en magasin. Il choisit un canapé en daim. Le bot lui répond la phrase suivante : « Attention à votre chat… : souhaitez-vous que nous ajoutions une housse ? ». Toute cette conversation a suivi une histoire, donc la narration reste transparente pour l’utilisateur final, et qui l’a amené jusqu’à l’acte d’achat.

2.3 Le livre dont vous êtes (vraiment) le héros

Au début des années 90 étaient publiés en France les Livres dont vous êtes le héros, qui permettaient aux enfants une forme de lecture plus interactive, car les actions choisies par le lecteur impactaient le déroulement de l’histoire, qui connaissaient plusieurs dénouements alternatifs. Ces histoires offraient un sentiment de personnalisation et de liberté inédit pour l’époque. L’UX conversationnelle utilise le même principe en visant à produire le même effet : un fort sentiment de personnalisation, par l’emprunt de chemins narratifs perçus comme uniques, dont on aura préalablement défini les milestones, jusqu’à un lead ou à un acte d’achat. Dans l’exemple précédent, cette personnalisation est perçue à travers la suggestion de vente complémentaire formulée par le bot. Elle se caractérise par trois aptitudes principales pour le chatbot :

  • Tout d’abord, sa capacité à retenir des informations fournies par l’utilisateur, à les classer pour enfin pour les utiliser avec à propos.
  • Ensuite, resserrer les possibles, c’est-à-dire cerner avec précision les attentes du consommateur pour pouvoir, dans le cas d’un chatbot e-commerce, le réorienter vers une offre ou un produit adapté.
  • Enfin, moduler le ton, c’est-à-dire pouvoir induire un contexte d’usage sur la base des éléments et des réponses fournis par l’utilisateur et répondre en conséquent (est-il pressé ? Est-il énervé ? Hésite-t-il entre plusieurs offres ou produits ?).

Notons que cette dernière aptitude du chatbot est centrale, en soulignant l’importance du contexte et la nécessité d’avoir une vue plus large et plus globale de l’expérience utilisateur.

3. Penser l'expérience globale

3.1 Les trois niveaux de contextes d’usage

Au regard de l’importance de la personnalisation en vue de convertir, le contexte d’usage devient plus qu’ailleurs un élément clé dès qu’il est question d’expérience conversationnelle. Fort heureusement, dans le cas d’un chatbot le contexte immédiat sera facile à identifier : Messenger, et plus encore un site web, donnent de nombreuses informations sur le parcours qui a précédé le début de l’interaction. Qui plus est sur un site, la conversation peut être initiée par le chatbot lorsqu’un pattern d’usage est mis au jour, comme par exemple la détection d’un utilisateur inactif sur la page produit d’un site e-commerce. A ce contexte immédiat peuvent s’ajouter les historiques de conversations et de navigation. Ce second niveau contextuel permet là aussi d’identifier des typologies d’usages et de définir le background spécifique de l’utilisateur. Enfin, un troisième niveau contextuel, plus diffus, consiste à restituer l’interaction avec le chatbot dans un parcours multicanal, et à s’assurer ainsi de la cohérence globale de l’expérience proposée. Dans le cas d’achats importants (comme unevoiture), on pourra par exemple positionner le chatbot comme collecteur de leads qualifiés, la vente pouvant ensuite être reprise en call center.

3.2 Consolider la création de valeur grâce au LIFT Model

Enfin, cette approche de l’UX conversationnel pour la réalisation de chatbot est aussi pleinement compatible avec des modèles de conversion ou de création de valeur qui ont fait leurs preuves. Le LIFT, par exemple, permettra de positionner efficacement la proposition de valeur attendue pour le chatbot. Procédant en 6 phases (Découvrir la proposition de valeur, Clarifier le propos, Améliorer la pertinence, Créer un sentiment d’urgence, Supprimer l’anxiété et Minimiser les distractions), le LIFT permettra de positionner le chatbot avant d’en définir, comme nous l’avons vu, les axes narratifs.

Retrouvez-nous lors de la conférence : Chatbot & UX Design, le 29 Mars à 18H30.

Chatbot : l'UX conversationnelle comme levier de conversion Conférence

INSCRIPTION ICI

Keley est un partenaire de co-création parmi les meilleurs acteurs du marché, notamment via son expertise des parcours clients.

Yann Ruello

Content Innovation Director, chez Orange

Nassime Berady
Nassime Berady

Ancien Manager UXR

Auparavant Manager UX Research chez Keley, Nassime est issu d'un parcours en psychologie et est passionné par le comportement humain. Il a notamment accompagné en UX des clients comme Renault UK Benelux, La Poste et MMA.

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