Des chercheurs de l'Université d'Oxford ont publié un nouvel article dans le Journal du marketing qui examine l'utilisation des chatbots dans les rôles de service client et constate que lorsque les clients sont en colère, les chatbots humains peuvent avoir un impact négatif sur la satisfaction des clients, évaluations globales des entreprises, et les intentions d'achat ultérieures.

Les chatbots remplacent de plus en plus les agents humains du service client sur les sites Web des entreprises, pages de réseaux sociaux, et services de messagerie. Conçu pour imiter les humains, ces robots ont souvent des noms humains (par exemple, Alexa d'Amazon), apparences humaines (par exemple, avatars), et la capacité de converser comme des humains. L'hypothèse est que le fait d'avoir des qualités humaines rend les chatbots plus efficaces dans les rôles de service client. Cependant, cette étude suggère que ce n'est pas toujours le cas.

L'équipe de recherche constate que lorsque les clients sont en colère, le déploiement de chatbots à caractère humain peut avoir un impact négatif sur la satisfaction client, évaluation globale de l'entreprise, et les intentions d'achat ultérieures. Pourquoi? Parce que les chatbots humains suscitent des attentes irréalistes quant à leur utilité.

Les chercheurs ont mené cinq expériences pour mieux comprendre l'impact des chatbots humains sur le service client.

L'étude 1 en analyse près de 35 ; 000 sessions de chat entre le chatbot d'une entreprise internationale de télécommunications mobiles et ses clients. Les résultats montrent que lorsqu'un client était en colère, l'apparence humaine du chatbot a eu un effet négatif sur la satisfaction du client.

L'étude 2 est une série de simulations de scénarios de service client et de discussions dans lesquelles 201 participants étaient soit neutres, soit en colère et le chatbot était soit humain, soit non humain. De nouveau, les clients en colère ont affiché une satisfaction globale plus faible lorsque le chatbot était semblable à un humain que lorsqu'il ne l'était pas.

L'étude 3 démontre que l'effet négatif s'étend aux évaluations globales de l'entreprise, mais pas lorsque le chatbot résout efficacement le problème (c'est-à-dire, correspond aux attentes). Plus de 400 participants en colère se sont engagés dans une discussion simulée avec un chatbot ressemblant ou non à un humain et leurs problèmes ont été résolus efficacement ou non au cours des interactions. Comme prévu, lorsque les problèmes n'étaient pas résolus efficacement, les participants ont rapporté des évaluations inférieures de l'entreprise lorsqu'ils interagissaient avec un chatbot de type humain par rapport à un non-humain. Encore, lorsque leurs problèmes ont été effectivement résolus, les évaluations des entreprises étaient plus élevées, sans différence selon le type de chatbot.

L'étude 4 est une expérience avec 192 participants qui prouve que cet effet négatif est dû aux attentes accrues du chatbot de type humain. Les gens s'attendent à ce que les chatbots humains soient plus performants que les non-humains ; mais ces attentes ne sont pas satisfaites, entraînant une baisse des intentions d'achat.

L'étude 5 montre que le fait de réduire explicitement les attentes des clients vis-à-vis du chatbot humain avant le chat réduit la réponse négative des clients en colère aux chatbots humains. Lorsque les gens n'avaient plus d'attentes irréalistes quant à l'utilité du chatbot humain, les clients en colère ne les pénalisaient plus avec des notes négatives.

Les chercheurs disent que "Nos résultats fournissent une feuille de route claire sur la meilleure façon de déployer des chatbots face à des environnements hostiles, clients en colère ou qui se plaignent. Il est important que les marketeurs conçoivent soigneusement les chatbots et prennent en compte le contexte dans lequel ils sont utilisés, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter les plaintes des clients ou de résoudre les problèmes. via le traitement du langage naturel), puis déployez le chatbot le plus efficace (qu'il soit humain ou non). Si le client n'est pas en colère, attribuer un chatbot semblable à un humain ; mais si le client est en colère, attribuer un chatbot non humain.

Si cette stratégie sophistiquée n'est pas techniquement réalisable, les entreprises pourraient affecter des chatbots non humains dans des situations de service client où les clients ont tendance à être en colère, tels que les centres de plaintes. Ou les entreprises pourraient minimiser les capacités des chatbots humains (par exemple, Le chatbot de Slack se présente en disant "J'essaie d'être utile (mais je ne suis toujours qu'un bot. Désolé !" ou "Je ne suis pas un humain. Juste un bot, un simple robot, avec seulement quelques tours dans ma manche métaphorique !"). Ces stratégies devraient aider à éviter ou à atténuer la baisse de la satisfaction des clients, évaluation globale de l'entreprise, et les intentions d'achat ultérieures signalées par des clients en colère envers des chatbots humains.