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La data des chatbots : un outil de connaissance des publics

La data des chatbots : un outil de connaissance des publics

La pratique de la « data science » ou « science des données » est aujourd’hui monnaie courante dans de nombreux secteurs et la culture commence à s’y intéresser de près. Les équipes des institutions culturelles récoltent progressivement des données clés afin de prendre le pouls de leurs publics. Les assistants personnels (chatbots) font partie des outils qui permettent d’améliorer la connaissance des visiteurs en se basant sur leurs traces d’usages : des clics ou encore des demandes formulées de façon spontanée par les visiteurs aux institutions. 

Quelles données sont collectées avec un chatbot ? 

Le premier rôle d’un chatbot est de répondre automatiquement 24/7 aux messages fréquents de ses utilisateurs sur Facebook Messenger ou sur le site internet. Ces requêtes, que les utilisateurs envoient aux chatbots, contiennent des informations précieuses pour comprendre leurs préoccupations. Pour les analyser, nous récoltons deux typologies de données.

Ask Mona recueille des données quantitatives sur les usages de ses chatbots comme la durée des sessions de conversation, le nombre d’utilisateurs, le nombre de sessions par utilisateur et le trafic sur l’outil en fonction du canal de communication choisi (Facebook Messenger ou site internet). Il est également possible de constater quels événements de la programmation ou quelles fonctionnalités de l’outil suscitent le plus d’intérêt chez les utilisateurs en fonction du nombre de clics sur les boutons concernés.

Les équipes de la start-up récoltent également des données qualitatives au travers des messages envoyés par les utilisateurs au chatbot. Il est, par exemple, possible de connaître les principales problématiques ou centres d’intérêts des visiteurs ainsi que leur évolution dans le temps en analysant la récurrence de certains sujets abordés dans les discussions. Des études plus poussées comme l’analyse de sentiments peuvent également permettre d’en savoir plus sur le niveau de satisfaction des utilisateurs.

Pourquoi ces données sont-elles intéressantes ?  

Tout d’abord, rappelons que les données générées par les conversations entre chatbot et internaute remplissent les trois conditions importantes pour exploiter au mieux les données (selon l’article Chatbot et Big Data du site “Lebigdata.fr”).

– le volume : plus 953 812 messages ont été échangés dans les chatbots développés par Ask Mona Studio depuis septembre 2018.

– la vélocité : Il est possible de consulter en temps réel l’évolution des données récoltées sur la page dédiée aux « analytics » du back-office que nous mettons à la disposition des institutions.

– la diversité : Nous constatons une grande diversité de questions posées à nos chatbots de « À quelle heure ouvre le Grand Palais ? » (pour Ask Betty, le chatbot du Grand Palais) à « Est-ce que tu as un nombril ? » (question fréquemment posée à Adam, le chatbot du Musée de Cluny ?).

Quelles analyses peut-on tirer de ces données ? 

  • Identifier les centres d’intérêt des visiteurs 

À travers les données d’utilisation comme le nombre de clics sur les boutons (programmation, billetterie, information pratiques…) ou les données sémantiques issues des « discussions » des internautes avec les chatbots, il est possible d’identifier ce qui suscite le plus d’intérêt chez les visiteurs. 

L’analyse des données qualitatives (questions posées en texte libre au chatbot) collectées par le chatbot de la Cité de l’architecture a, par exemple, permis de prendre la mesure de l’engouement des visiteurs autour de la nouvelle expérience “Scan Pyramide VR”. En effet, l’équipe projet d’Ask Mona a remarqué que, sur la période du lancement de l’expérience, à la 4e place des questions formulées spontanément à son chatbot se trouvaient les interrogations relatives à l’exposition Khéops (juste après « Bonjour », « Heure d’ouverture du lieu » et « Quelle programmation »). 

Scan Pyramide VR» Légende pour la photo : ScanPyramids VR, Visite en réalité virtuelle de la pyramide de Khéops. Jusqu’au 1er Février 2020.

  • Connaître les problématiques des visiteurs et adapter la communication

Les (potentiels) visiteurs contactent aussi les chatbots des institutions pour leur faire part de problèmes rencontrés, par exemple des difficultés pour réserver des billets ou encore d’une incompréhension de certains éléments présentés sur le site. Il est possible de quantifier le volume de ces demandes et de faciliter l’identification des problèmes rencontrés par les visiteurs mais aussi leur récurrence. Dans certains cas, l’identification de ces problématiques permet ensuite d’adapter la communication et les informations indiquées sur le site. Nous avons ainsi pu faire remonter la récurrence de questions concernant des problèmes techniques de billetterie en ligne dans certains des chatbots que nous avons développés du type : « Je n’arrive pas à réserver en ligne » ou « J’arrive pas à télécharger mon billet numérisé ». Une amélioration du service client en ligne a ensuite été mise en place pour répondre avec plus d’efficience à ces besoins.

  • Collecter des données conversationnelles traitées en conformité avec le RGPD

Chez Ask Mona, nous collectons et nous stockons ces données dans le strict respect du RGPD (Règlement Général pour la Protection des Données). C’est la raison pour laquelle nous traitons uniquement des données anonymisées qui ne permettent pas de retracer l’utilisateur à l’origine des messages adressés au chatbot. De fait, nous collectons ces données uniquement pour améliorer la compréhension de l’intelligence artificielle qui interprète les messages et pour analyser les problématiques des visiteurs.

Les chatbots s’avèrent donc être des outils performants et efficaces pour collecter des informations clés sur les publics et leurs usages tout en respectant la protection des données.