Camille Fagart, co-fondateur d’Hello Alix, « notre solution de chatbot intelligent augmente le taux de transformation et soulage le service client »

Nous avons rencontré Camille Fagart, co-fondateur d’Hello Alix, une solution de chatbot intelligent permettant d’automatiser la relation client des marques de mode. Alors que le rapport de Clarisse Reille « SxSW 2018 Instantanés » souligne l’importance de la fluidité du parcours client, nous avons voulu en savoir plus sur l’assistant shopping développé par Camille et son équipe.

Hello Alix est un assistant shopping doté d’intelligence artificielle lui permettant de comprendre le langage naturel. Il est disponible sur les sites e-commerce des marques sous la forme d’une fenêtre de chat ainsi que sur leurs profils Messenger.

L’idée du chatbot s’est construite en plusieurs étapes. Tout a commencé par la création d’une place de marché qui a mis en évidence la difficulté éprouvée par les marques à répondre rapidement et de façon personnalisée aux demandes des consommateurs.

« Nous avions créé une place de marché qui mettait en relation des consommateurs déclarant des besoins et des marques censées y répondre en proposant des offres hyper-personnalisées. On s’est alors rendu compte qu’on avait un très gros volume de demandes et d’intentions d’achat alors que, de l’autre côté, les marques n’avaient pas les ressources humaines pour répondre très rapidement au client. On a cherché à automatiser la réponse, tout en gardant un niveau de personnalisation très fort. C’est là qu’on a commencé à s’intéresser à l’intelligence artificielle et qu’on a développé toute cette brique de traitement automatique du langage naturel ».

Par affinité pour le secteur, Camille Fagart et ses associés se sont lancés dans la création d’un chatbot Messenger grand public dédié à la mode masculine, véritable personal shopper pour les hommes. Ils ont ensuite pris un virage BtoB en janvier 2018.

« Nous avons créé la société en 2015. Nous avons d’abord consacré toute une période à la R&D pour développer notre moteur de compréhension du langage avec un laboratoire sous tutelle du CRNS spécialisé en intelligence artificielle. Ce moteur permet de comprendre le langage naturel, d’en ressortir des intentions et des caractéristiques. On a lancé en juin 2017 le premier chatbot Hello Alix spécialisé dans la mode masculine auprès d’une communauté qu’on avait créée. Nous avions une ligne éditoriale assez forte, avec des marques plutôt françaises, en général made in France, et avec un vrai rapport qualité/prix. Ce premier chatbot a été une démonstration pour nos clients. Aujourd’hui, nous ne l’animons plus car nous nous concentrons sur notre offre BtoB. »

Hello Alix adresse aujourd’hui le marché de la mode dans son intégralité. Observant une augmentation du taux de conversion de 10% à 30%, il permet aux marques d’automatiser une grande partie de leur relation client afin de ne pas manquer d’opportunités de vente. Dans le même temps, il offre la possibilité au service client de se concentrer sur des requêtes à forte valeur ajoutée.

« Notre premier assistant shopping nous a permis d’entrainer nos algorithmes sur des requêtes qui sont spécifiques à la mode. Nous visons aujourd’hui toutes typologies d’entreprises, que ce soit des marques, des distributeurs, des grands magasins qui ont une activité croissante online ou encore des pure players. Concrètement, nous aidons ces marques à automatiser leur relation client grâce à l’intelligence artificielle, du client qui a besoin de conseil, de réassurance sur les spécificités d’un produit, jusqu’à l’achat et aux problématiques liées à la livraison, à la disponibilité d’un produit en magasin, au suivi de la commande, au retour ou à l’échange d’un produit. Il y a aujourd’hui des marques qui ont intégré des interfaces de chat sur leur site mais avec des conseillers qui ne sont pas nécessairement disponibles pour répondre très rapidement. La problématique à résoudre, c’est celle du visiteur qui a un doute, une question ou rencontre un problème dans son parcours sur le site. Si la marque n’est pas en mesure de lui répondre dans les 30 premières secondes, celui-ci quitte la page dans la majorité des cas. En comprenant le langage naturel, notre solution permet également d’agir là où la réponse d’un conseiller n’aurait pas apporté de valeur ajoutée. Si on prend l’exemple d’un client qui demande où en est sa commande, notre chatbot sera en capacité d’aller chercher la même information qu’un conseiller, et de répondre au client de façon instantanée et contextualisée ».

L’assistant shopping permet par ailleurs de récupérer des données précieuses pour les marques en collectant les retours des consommateurs sur leurs produits.

« Un autre avantage à la compréhension du langage naturel est de récupérer du feedback sur les produits. Pour chaque proposition de produit, le chatbot demande un  feedback. Le client peut y répondre de façon libre [par exemple «non je n’aime pas la coupe, elle est trop cintrée »]. Les marques disposent ensuite d’un dashboard avec les performances de leur assistant shopping mais également le détail des feedbacks de leurs clients. Grâce à ces retours, la marque peut entrer dans une logique de développement produit. »

Selon Camille, 85% des demandes des consommateurs sont directement traitables au travers de sa solution d’assistant shopping intelligent. Les requêtes plus complexes que le chatbot n’est pas en mesure de traiter sont identifiées et escaladées à un conseiller humain.

« En ce qui concerne les requêtes beaucoup plus complexes, on va pouvoir escalader et transférer la demande à un vrai conseiller. L’enjeu avec les chatbots, c’est aussi de créer des expériences client qui vont délivrer plus de valeur grâce à cette dualité homme-machine. Il y a de tout dans l’offre de solution de chatbot, il y a des chatbots qui vont être très linéaires avec des arborescences très basiques, où le chatbot guide la conversation avec des étapes pré-définies. D’autres solutions vont intégrer de l’intelligence artificielle ce qui va permettre au client final de diriger la conversation sans être contraint par un scénario pré-défini et d’aller beaucoup plus rapidement à l’essentiel. »

 

La solution proposée par Hello Alix est Plug & Play et son intelligence artificielle spécifiquement entraînée à la relation client dans le secteur du retail. Aucun développement SI n’est nécessaire, l’assistant shopping s’installe sans perturber l’organisation de la marque. L’équipe reste également en lien constant avec ses clients afin d’adapter son offre à l’évolution de leurs besoins.

« La marque nous fournit son catalogue produits et nous le faisons matcher avec notre base de données : plus nous avons de caractéristiques, d’attributs sur chaque produit, plus nous allons être en capacité de mieux conseiller le consommateur. Nos performances ne font que s’améliorer avec le temps, puisqu’à chaque fois qu’on retravaille avec une nouvelle marque, cela nous permet d’entrainer d’autant plus nos algoritmes.  Au-delà de cette partie compréhension du langage, on intègre également au fil du temps tout un tas de fonctionnalités qui vont correspondre aux besoins des marques. C’est notamment le cas du suivi de commande et c’est quelque chose qu’on construit au fur et à mesure en discutant avec les marques. »

Hello Alix propose trois niveaux d’abonnement en fonction du nombre d’utilisateurs mensuels du chatbot. Il s’agit, selon Camille, d’une solution rapidement rentable et qui se distingue de la concurrence.

« C’est du pay as you go, la marque paie au nombre d’utilisateurs avec un tarif dégressif en fonction du volume. Ce que paie la marque est très vite rentabilisé par le fait que notre assistant shopping augmente le taux de conversion et soulage en même temps toute la partie service client. Il a aujourd’hui beaucoup de sociétés qui proposent des chatbots  pour de la relation client ou des campagnes marketing. Il y a aussi des plateformes destinées aux développeurs sur lesquelles la marque doit prendre la main pour construire l’expérience. Chez Hello Alix, nous commercialisons une expérience qui est déjà construite, éprouvée et qui est entrainée sur des données spécifiques au secteur de la mode : elle répond spécifiquement aux besoins de ce marché. »

Pour le futur, l’équipe souhaite se concentrer sur le développement de nouvelles fonctionnalités et sur le renforcement de son moteur de compréhension du langage naturel.  Elle n’envisage pas de créer un assistant shopping vocal.

« Nous restons aujourd’hui focalisés sur le texte. Nous croyons au potentiel de l’assistant vocal sur le marché français mais nous pensons que le texte a cette avantage de permettre au clients d’échanger avec les marques n’importe où et tout le temps en préservant l’intimité. Nous avons l’ambition d’intégrer de plus en plus de fonctionnalités pour que notre assistant shopping puisse demain gérer la relation client d’une marque de bout en bout avec toujours plus de personnalisation et de pertinence. Nous souhaitons également renforcer nos algorithmes de traitement du langage pour être en capacité de traiter des requêtes de plus en plus complexes. »

Hello Alix projette également de développer son assistant shopping sur d’autres interfaces , dans d’autres langues et de s’ouvrir à d’autres secteurs.

« Nous privilégions aujourd’hui la messagerie instantanée Facebook Messenger qui constitue un carrefour d’audience majeur pour déployer nos assistants shopping, mais prévoyons de nous déployer sur d’autres messageries, d’autres canaux comme Instagram, qui tend de plus en plus à devenir une plateforme de messagerie entre ses utilisateurs et les marques. Nous commençons aussi à nous ouvrir à des secteurs connexes comme la décoration où l’ameublement et à entrainer nos algorithmes dans de nouvelles langues, notamment l’anglais, l’espagnol et le portugais afin de répondre au mieux aux problématiques de marques internationales ». www.alix.chat

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