- L’analyse de chatbot consiste à collecter et analyser des données sur la façon dont les utilisateurs interagissent avec un chatbot, afin d’aider les entreprises à mesurer la performance, identifier les problèmes et améliorer l’expérience utilisateur.
- Le suivi des performances d’un chatbot commence par la définition d’objectifs, la mise en place de KPI associés, puis l’attribution de valeurs monétaires à ces métriques pour calculer l’impact et le ROI du bot.
- Les indicateurs clés incluent le volume d’interactions, la durée des conversations, les répétitions de parcours, les taux de rétention (utilisateurs aidés sans intervention humaine), les scores de satisfaction et les temps de réponse moyens.
La création et le déploiement ne sont que la première étape de la création d’un chatbot IA – après le déploiement, vous pouvez suivre votre projet grâce aux analyses du chatbot.
Tout projet sérieux de chatbot ou agent IA nécessite de suivre des indicateurs pour observer et améliorer ses performances.
Avec plusieurs années d’expérience dans le déploiement de chatbots d’entreprise, notre équipe maîtrise le suivi et l’amélioration continue des déploiements réussis. Ne pas exploiter au maximum les analyses de votre chatbot fait partie des erreurs fréquentes lors du déploiement d’un chatbot.
Voici un guide rapide pour débuter avec l’analyse des chatbots.
Que sont les analytics des chatbots ?
Les analyses de chatbot sont des données et indicateurs qui suivent la façon dont les utilisateurs interagissent avec un chatbot. Elles permettent de mesurer la performance, d’identifier les problèmes et d’optimiser l’efficacité du bot sur la durée.
Cela consiste à suivre, mesurer et analyser la performance et les interactions d’un chatbot à l’aide des indicateurs choisis.
Ces analyses donnent des informations sur la façon dont les utilisateurs interagissent avec un chatbot, son efficacité et son impact global sur les objectifs de l’entreprise.
Pourquoi mesurer les analyses de chatbot ?
Quel que soit le projet, il est essentiel de suivre les statistiques de votre chatbot IA.
Un projet de chatbot IA comporte 3 étapes : création, déploiement et suivi. La base du suivi consiste à mesurer des indicateurs pertinents et à améliorer continuellement votre chatbot.
Un suivi approprié est essentiel pour réussir le déploiement d’un chatbot : analyser les données vous permet d’identifier les axes d’amélioration et de mesurer les retours sur investissement.
Comment mesurer la performance d’un chatbot : étape par étape
1. Définir les objectifs du chatbot
Commencez par définir l’objectif de votre chatbot. Quels résultats précis attendez-vous ? Un chatbot de support client ou un chatbot de génération de leads n’auront pas du tout les mêmes objectifs qu’un chatbot RH.
Les objectifs courants incluent un meilleur support client, la génération de leads améliorée par l’IA, le support commercial ou l’augmentation de l’engagement utilisateur.
2. Reliez les objectifs aux indicateurs clés (KPI)
Vous pouvez alors choisir des KPI qui reflètent vos objectifs :
Si votre objectif est d’améliorer le support client, vos indicateurs pourraient être un temps de résolution inférieur à 2 minutes, un taux de déviation des tickets d’au moins 40 %, et un score de satisfaction client supérieur à 85 %.
Si votre objectif est la génération de leads, vos indicateurs peuvent être la création de 50 leads qualifiés par semaine ou un taux de conversion de 20 %.
3. Suivez les indicateurs alignés sur vos KPI
Ensuite, vous pouvez identifier les métriques spécifiques qui alimentent vos KPI.
Par exemple, les indicateurs sur l’engagement utilisateur seront liés à :
- Le nombre d’utilisateurs qui reviennent
- Qu’ils interagissent avec les recommandations produits du chatbot
- Combien de visiteurs du site utilisent le chatbot au total
4. Reliez les indicateurs à des valeurs monétaires
Pour évaluer concrètement l’impact de votre investissement dans un chatbot, il faut en mesurer les résultats.
Par exemple :
- Si le chatbot réduit le nombre de tickets de support, calculez les économies réalisées sur les coûts de main-d’œuvre grâce à la résolution automatique des demandes.
- Si l’augmentation de la génération de leads est un objectif, calculez le revenu moyen par lead et multipliez-le par le nombre de leads générés par le bot
Cette étape est essentielle pour calculer le ROI de votre chatbot.
5. Réitérez et améliorez
Le suivi des analyses de chatbot est un processus continu et évolutif.
Analysez régulièrement les performances de votre chatbot. Étudiez les données pour repérer les tendances : points d’abandon fréquents, erreurs courantes ou parcours de résolution inefficaces.
À mesure que votre chatbot évolue – avec de nouvelles fonctionnalités ou des cas d’usage élargis – vous devrez adapter et enrichir les indicateurs suivis, en plus de vos KPI.
9 indicateurs à suivre pour votre chatbot
1. Nombre d’interactions
L’un des indicateurs les plus importants est aussi le plus simple : est-ce que les gens utilisent votre chatbot ?
Sinon, votre équipe doit mieux orienter les utilisateurs, ou rendre le chatbot incontournable (par exemple, les employés ne peuvent poser leurs congés que via le chatbot, et non plus auprès d’un RH ou du chatbot).
2. Durée moyenne des conversations (temps total et nombre de messages échangés)
L’interaction idéale avec un chatbot doit être efficace et utile. Si les échanges prennent trop de temps, essayez d’identifier et de réduire les points de blocage.
3. Nombre de flux lancés
Votre chatbot identifie-t-il et résout-il le problème immédiatement, ou passe-t-il par plusieurs flows pour trouver une solution ?
4. Nombre de flux répétés
Si votre chatbot répète toujours les mêmes flows, c’est un signe d’inefficacité. Cela peut être dû à une mauvaise compréhension du besoin utilisateur dès le départ.
5. Taux de confinement du chatbot
Le taux de rétention du chatbot correspond au nombre d’utilisateurs qui interagissent avec votre chatbot et terminent l’échange sans avoir besoin d’interagir avec un humain.
Un chatbot performant peut atteindre un taux de résolution d’environ 65 %, car il y aura toujours des situations nécessitant l’intervention d’un humain.
6. Nombre d’utilisateurs récurrents
Si votre chatbot est utile, vous devriez constater des retours d’utilisateurs.
7. Nombre d’utilisateurs actifs par période
Connaître les horaires auxquels les utilisateurs interagissent avec votre chatbot peut aider à organiser les plannings des agents humains.
8. CSAT (score de satisfaction client)
Le retour direct des utilisateurs est un moyen simple de mesurer l’efficacité de votre chatbot.
9. Temps de réponse moyen
Si votre chatbot vise à réduire le temps d’attente de vos clients ou prospects, veillez à mesurer le délai avant qu’ils puissent parler à un agent humain.
Si votre chatbot fait bien son travail, il doit réduire nettement le temps d’attente.
Comment utiliser l’analyse avancée des chatbots
Les meilleures plateformes de chatbot vous permettent, à vous et à votre équipe, de définir des indicateurs personnalisés pour suivre les performances de votre chatbot.
L’analyse personnalisée nécessite d’identifier les actions à forte valeur ajoutée et d’indiquer à votre chatbot de les suivre.
Par exemple, Botpress permet aux utilisateurs abonnés de suivre tout événement auquel ils ajoutent une carte « Suivre l’événement ».
Ce type d’analyses avancées permet de suivre des événements très précis. Par exemple :
- Fréquence à laquelle le bot ne peut pas répondre à une question avec sa base de connaissances
- À quelle fréquence les utilisateurs interrompent-ils un bot pendant une interaction
- À quelle fréquence un chatbot e-commerce échoue lors d’un paiement
- À quelle fréquence les utilisateurs abandonnent un chatbot, selon l’heure ou le parcours
- À quelle fréquence les utilisateurs interagissent avec les produits recommandés par un chatbot
- La fréquence à laquelle un chatbot propose des ventes additionnelles ou croisées d’un produit ou service
L’analyse avancée permet à votre équipe d’identifier précisément les axes d’amélioration.
En comprenant comment les utilisateurs interagissent avec chaque partie du parcours de votre chatbot, vous pouvez optimiser sans cesse le processus pour de meilleurs résultats.
Ce qu’il faut rechercher dans un tableau de bord analytique
Il existe de nombreuses solutions pour l’analyse des chatbots. La plupart des plateformes proposent leur propre tableau de bord analytique, mais vous pouvez les compléter avec des modules d’analyse additionnels. Ces outils sont aussi utiles pour l’analyse des chatbots open source.
Pour choisir une plateforme d’analytique avancée pour chatbot, voici quelques fonctionnalités à surveiller :
Suivi en temps réel
Une fonctionnalité clé d’une plateforme avancée d’analytique de chatbot est la possibilité de suivre les performances en temps réel. Cela permet à votre équipe de consulter les données les plus récentes et de réagir rapidement en cas de problème ou d’anomalie.
Par exemple, vous pouvez configurer des alertes en temps réel pour des problèmes, comme un taux de résolution inhabituel ou en baisse.
Intégration avec les systèmes métier
La possibilité d’exporter facilement les données de votre chatbot vers des outils de visualisation ou de BI – comme Tableau ou Google Analytics – permet de partager les analyses avec toute l’équipe (sans que chacun ait besoin d’accéder à la plateforme du chatbot).
Indicateurs personnalisables
Des indicateurs personnalisables – ou « analytics avancés » – permettent à votre équipe de cibler précisément certaines parties du parcours de votre chatbot.
Déployez un chatbot le mois prochain
Avec des années d’expérience dans le déploiement de chatbots et d’agents IA, Botpress est la plateforme de référence pour les entreprises comme pour les créateurs indépendants.
La plateforme, infiniment extensible et personnalisable, permet aux concepteurs de bots de créer des chatbots pour tous les cas d’usage, dans tous les secteurs.
Déployez facilement sur de nombreux canaux et plateformes grâce à une bibliothèque d’intégrations préconçues.
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FAQ
1. À quelle fréquence dois-je consulter les données analytiques de mon chatbot ?
Vous devriez analyser les données de votre chatbot au moins une fois par semaine. Si votre bot gère un trafic important ou des fonctions critiques comme la génération de leads ou le tri du support, un suivi quotidien est recommandé pour détecter rapidement les erreurs.
2. Quelle est la meilleure façon d’établir une base de référence avant de mesurer les améliorations ?
Pour établir une base de référence avant de mesurer les progrès, surveillez les performances de votre chatbot pendant 2 à 4 semaines sans y apporter de modifications. Suivez les indicateurs clés comme le nombre de sessions, le taux de résolution, le taux de transfert et la satisfaction utilisateur afin de disposer d’un standard pour les comparaisons futures.
3. Quelle est la différence entre l’analyse d’un chatbot et l’analyse traditionnelle d’un site web ?
L’analyse des chatbots s’intéresse à la qualité des interactions – comme la précision de la reconnaissance d’intention, les abandons à chaque message, ou le taux de résolution – alors que l’analyse web classique mesure les pages vues ou le taux de rebond. Les données chatbot servent à optimiser le parcours conversationnel ; l’analytics web sert à optimiser la navigation et le contenu.
4. Comment les analyses de chatbot s’intègrent-elles à la cartographie du parcours utilisateur ?
Les analyses de chatbot s’intègrent à la cartographie du parcours utilisateur en montrant précisément où les utilisateurs interagissent dans les conversations et comment ils progressent à chaque étape. Cela permet d’identifier les points de friction, par exemple lors de l’onboarding ou de la conversion, et d’optimiser les parcours en conséquence.
5. Comment l’analyse prédictive peut-elle améliorer les flux de chatbot au fil du temps ?
L’analyse prédictive peut améliorer les parcours de chatbot en étudiant les comportements des utilisateurs pour anticiper leurs prochaines intentions ou recommander du contenu personnalisé. À terme, cela aide les bots à mieux guider les utilisateurs, à réduire les abandons et à augmenter le taux de réussite des tâches.





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