Lorsqu’un client entre chez BestBuy et demande au conseiller ou est le département des télévisions, cela ne veut pas nécessairement dire qu’il est intéressé à acheter maintenant. Beaucoup de raisons sont possibles pourquoi le client est en magasin; il souhaite comparer les prix, il commence son magasinage, il souhaite comparer les modèles ou même encore, il a déjà acheté! Bref, la seule personne qui sait quand le client est réellement prêt à acheter, c’est le client même. 

Sur Internet, c’est encore plus difficile de saisir le client puisqu’il a laissé à lui-même. À moins d’avoir un service de live chat sur notre commerce électronique, le client peut naviguer sans se faire déranger. Avec l’arrivée des chatbots, cette technologie nous donne un coup de main à comprendre davantage le comportement du client. Avec une stratégie bien précise, nous sommes capables d’identifier un peu plus si le client est prêt à acheter ou pas. 

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Dans la vraie vie

Prenons le même exemple plus haut. Le client se rend chez BestBuy et demande au conseiller ouest le département des télévisions. Le conseiller approche quelques minutes plus tard le client en lui demandant s’il avait besoin d’aide. Si le client lui répond que non, il est fort possible que le conseiller le laisse tranquille et revienne à la charge plus tard. Jusqu’à présent, le conseiller détecte que le client n’est pas intéressé à acheter immédiatement. Prenons encore le même client, mais cette fois-ci le client pose une dizaine de questions sur un modèle en particulier. Croyez-vous que le client a un intérêt pour le modèle?J’espère bien!

Alors comme dans la ‘’vraie vie’’, nous devons créer le même type de relations, mais avec un chatbot. Nous sommes submergés de publicité chaque jour. Oui, le retargeting, ça fonctionne ! Mais malheureusement pour le commerçant, je comparais seulement les sacoches pour ma conjointe hier soir sur mon laptop, je n’ai aucun intérêt pour ce produit réellement. Et ça, encore une fois malheureusement les publicités ne le savent pas ça. Alors comment les chatbots en revanche peuvent-ils être plus efficaces que ces publicités et détecter si effectivement le client est prêt à acheter maintenant?

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Le système de pointage

Après quelques échanges avec le conseiller, la direction de la conversation tourne souvent vers l’achat. Nous détectons cela grâce aux types de questions. Si le client demande, est-ce qu’il y a une garantie sur le produit, nous devons bien nous douter qu’il soit fort probable qu’il est prêt à acheter aujourd’hui. Alors avec les chatbots, c’est la même chose. Chez BotHero, nous avons créé un système de pointage qui permet d’identifier à quel moment précis que le client est prêt à acheter.

Le principe part de l’engagement du client vers le chatbot. Plus qu’il pose de questions au chatbot plus que le client semble avoir un intérêt. Nous attribuons alors des points selon le type de demande ou questions. Un commentaire négatif se verra d’être attribué un score de -5 puisque le client ne semble pas être content. La dernière chose qu’on souhaite, c’est envoyer une publicité à un client insatisfait. Voici un exemple de pointage :

●      Questions sur un produit en particulier : 2 points

●      Questions sur les promotions encours: 3 points

●      Questions sur les coordonnées de votre commerce: 1 point

●      Questions sur les modes de paiement : 4 points

●      Phrase détectée avec l’intention d’acheter : 8 points

●     Commentaire négatif: -5 points

Au fil de la conversation, les points s’accumulent et le chatbot peut envoyer un incitatif au bon moment lorsque le seuil de pointage est atteint. Le seuil de pointage est le seuil que vous pensez que le client est prêt. Pour le connaître, il faut faire quelques séries de tests. Une fois bien ancrés, nous pouvons ensuite facilement détecter lorsque le client a envie d’acheter maintenant.

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Mot de la fin

C’est un système‘’Band-Aid’’ que j’aime appeler. Car dans quelques années, les chatbots pourront naturellement détecter le sentiment des utilisateurs sans se servir d’un système comme celui-ci. En fait, c’est déjà possible, mais ce n’est pas encore au point. Le système de pointage est beaucoup plus juste, car il reflète la réalité ; plus de questions qu’on pose, plus que nous avons un intérêt.