Les chatbots sont en hausse, mais les clients font toujours confiance aux agents humains plus

Les clients contactent régulièrement les entreprises pour acheter des produits et services, en renseigner sur les commandes, effectuer des paiements et demander des déclarations. Jusqu'à récemment, le moyen le plus courant pour les clients de contacter les entreprises était par des appels téléphoniques ou en interagissant avec les agents humains via des sites Web de l'entreprise et des applications mobiles.

L'avènement de l'intelligence artificielle (IA) a vu la prolifération d'un nouveau type d'interface: les chatbots. Un chatbot est un logiciel intelligent qui peut effectuer des conversations bidirectionnelles avec les clients.

Stimulées par le potentiel des chatbots à communiquer avec les clients 24 heures sur 24, les entreprises routent de plus en plus les clients vers des chatbots. En tant que tel, le marché mondial du chatbot est passé de 370 millions de dollars en 2017 à environ 2,2 milliards de dollars en 2024.

À mesure que ces outils deviennent plus intégrés dans les systèmes de service client, la compréhension des préférences et des comportements des clients est crucial.

Les clients préfèrent-ils les chatbots ou les agents humains?

Malgré l'enthousiasme du côté commercial des chatbots, les clients sont beaucoup moins convaincus. Une récente enquête a révélé que 71% des clients préfèrent interagir avec un agent humain plutôt qu'un chatbot et 60% des clients signalent également que les chatbots ne comprennent souvent pas leur problème.

Sous-jacente ces préférences se trouve un scepticisme plus large à propos de l'IA, car la majorité des clients lui font une faible confiance.

La plupart des entreprises utilisent aujourd'hui les chatbots comme première ligne de support client. Ce n'est que lorsqu'un chatbot ne fournit pas les informations nécessaires ou qu'un client demande à parler à quelqu'un que la conversation passait à un agent humain.

Bien que efficace, cette approche unique peut être sous-optimale car les clients peuvent préférer un agent humain pour certains types de services et un chatbot pour d'autres.

Par exemple, une récente enquête a révélé que 47% des Canadiens sont à l'aise de laisser une entreprise utiliser son historique d'achat pour le marketing, mais seulement 9% sont à l'aise de laisser l'entreprise utiliser ses informations financières.

La nouvelle recherche offre des informations

Pour mieux comprendre comment les clients interagissent réellement avec les chatbots par rapport aux agents humains, j'ai associé un grand détaillant nord-américain et analysé plus d'un demi-million d'interactions de service client entre les clients et les agents ou les chatbots.

J'ai utilisé des méthodes d'apprentissage automatique pour effectuer trois analyses sur les transcriptions de chat.

Le premier s'est concentré sur les raisons pour lesquelles les clients contactent le service client en premier lieu. J'ai constaté que la plupart des demandes sont tombées dans six catégories principales: les commandes, les coupons, les produits, l'expédition, les problèmes de compte et les paiements. Les clients se sont rarement tournés vers les chatbots pour des questions liées à l'expédition ou au paiement, préférant apparemment les agents humains lorsque leur problème implique des informations plus détaillées ou sensibles.

La deuxième analyse a mesuré à quel point le langage utilisé par les agents du service client – tous deux agents humains et bot – a saisi la langue des clients avec lesquels ils interagissaient. Il a constaté que les agents humains montraient un degré plus élevé de similitude linguistique avec les clients que les chatbots.

Ce résultat a été inattendu. Compte tenu de la sophistication de l'IA d'aujourd'hui, j'avais prévu que les chatbots seraient en mesure d'imiter de près la langue client. Au lieu de cela, les résultats suggèrent que les agents humains sont mieux à même de suivre l'utilisation variée des langues des clients.

La troisième analyse a testé la thèse que la similitude engendre la gréation – un concept qui suggère que la similitude des agents humains avec les clients devrait augmenter l'engagement des clients.

J'ai mesuré l'engagement client par le nombre moyen de secondes entre les messages consécutifs d'un client lors d'un chat. Les résultats montrent que lorsque les agents humains ont affiché une similitude linguistique plus élevée, les clients ont répondu plus rapidement et fréquemment. Plus le client se sentait « compris », plus ils étaient engagés.

Recommandations pour les entreprises

Mes résultats de recherche font trois recommandations aux entreprises. Premièrement, les entreprises devraient identifier la raison de chaque demande de clientèle avant d'attribuer ce client à un chatbot ou à un agent humain. La raison devrait déterminer si l'entreprise correspond au client à un agent de bot ou à un agent humain.

Deuxièmement, les chatbots et les agents humains doivent être formés pour adapter leur style de langue et de communication pour correspondre à celui du client. Pour les agents humains, ce type de refléte peut venir naturellement, mais pour les chatbots, il doit être programmé.

Mes recherches montrent que les clients sont plus engagés lorsqu'ils estiment que l'agent avec lequel ils discutent les comprend et communique de manière similaire. Cela permettra aux clients engagés et entraînera des interactions plus efficaces et efficaces.

Troisièmement, les entreprises devraient demander aux entreprises technologiques des preuves sur la quantité de chatbots augmentent l'efficacité et l'efficacité par rapport aux agents humains. Plus précisément, comment leurs chatbots se comparent-ils aux agents humains en termes d'efficacité et de satisfaction des clients? Ce n'est que si les mesures dépassent un certain seuil si les entreprises envisagent d'utiliser des chatbots.

Les clients veulent se sentir compris et soutenus – et pour l'instant, cela signifie souvent parler à une vraie personne. Plutôt que de considérer les chatbots comme un remplacement en gros, les entreprises devraient les traiter comme faisant partie d'une approche hybride qui respecte les préférences des clients et aligne le bon outil avec la bonne tâche.