HoverBot : chatbot IA pour le support client e-commerce
Qu'est-ce que HoverBot
HoverBot est une plateforme de chatbot IA pour le support client et la captation de contacts, conçue pour les équipes e-commerce, marketplaces et SaaS B2B. Plutôt que des scénarios figés, elle répond par génération augmentée par récupération (RAG) et puise ses réponses dans le catalogue, les politiques et la documentation de l'entreprise, de sorte qu'elles suivent l'évolution des sources. Des garde-fous maintiennent la conversation dans son périmètre, le masquage des données personnelles occulte noms, e-mails et identifiants de commande avant que le texte n'atteigne le modèle, et le routage selon le niveau de confiance transfère la conversation à un agent humain avec l'historique complet.
Comment fonctionne HoverBot
HoverBot fonctionne selon une chaîne qui privilégie les politiques. Le message arrive par un adaptateur de canal — widget du site, WhatsApp Business ou API REST — et passe les contrôles de politique du locataire avant tout appel au modèle, où un analyseur Presidio auto-hébergé masque les entités sensibles avant que le texte ne quitte le déploiement. La requête est vectorisée et comparée à un index pgvector de la base de connaissances de l'espace de travail, et les passages les mieux classés forment un prompt étayé pour un modèle OpenAI. Si la confiance descend sous le seuil configurable, la conversation est escaladée via webhook plutôt que devinée.
Avantages de HoverBot
Les équipes support répondent aux questions répétitives sur les commandes, les livraisons et les retours à partir de leur propre documentation, ce qui réduit le délai de première réponse et réserve aux humains les cas qui demandent du jugement. Les équipes croissance et RevOps transforment les questions produit en conversations de qualification, et les coordonnées des contacts arrivent dans le CRM au lieu de rester non lues. Les responsables opérations absorbent le volume sans embaucher proportionnellement et transmettent avec le contexte en cas d'escalade. Pour les équipes juridiques et confiance, les garde-fous sont le produit et non un ajout : les limites de sujet et le masquage des données personnelles s'appliquent avant l'inférence. Un seul chatbot couvre plus de 50 langues.
Avantages et inconvénients de HoverBot
Avantages
- Réponses fondées sur le contenu propre de l'entreprise
- Données personnelles masquées avant l'appel au modèle
- Le transfert conserve tout le contexte
- Le site et WhatsApp partagent une même base de connaissances
- Filtres de sécurité entraînables sur des exemples
- Lacunes signalées automatiquement
- Plugins prêts à l'emploi
Inconvénients
- Accès pilote uniquement, sans inscription autonome
- Tarifs non publiés
- Connecteurs CRM directs encore prévus
- Préparation des données propres jusqu'à 30 jours
- Pas encore de rétention automatisée
Fonctionnalités principales de HoverBot
Réponses issues de la recherche
Les réponses proviennent du catalogue et de la documentation de l'espace de travail, et non de la mémoire du modèle, ce qui préserve leur exactitude.
Masquage des données personnelles avant appel au modèle
Une couche auto-hébergée occulte noms, e-mails, numéros de téléphone et numéros de commande avant que le texte n'atteigne le modèle, y compris les données personnelles communiquées en cours de conversation.
Garde-fous de politique et filtres de sécurité
Listes de sujets autorisés, règles de contenu et validation des réponses maintiennent le bot dans son périmètre ; les filtres de sécurité s'entraînent sur des exemples étiquetés.
Transfert vers un humain selon la confiance
Quand la confiance baisse, que le sujet sort du périmètre ou que le client demande une personne, la conversation est escaladée avec l'historique complet.
Compétences achat et pipeline
Accompagnement à l'achat, captation de contacts et support produit recommandent des articles, orientent l'acheteur vers le paiement et notent les contacts pour le CRM.
Bibliothèque de contenu et sources de connaissance
Les connaissances sont organisées en bibliothèques partagées de pages, fichiers, texte libre et paires questions-réponses ; les pages sont réexplorées selon un calendrier.
Analytique et détection des lacunes
Le tableau de bord couvre le taux de résolution, le taux de transfert, le délai de résolution, les regroupements d'intentions non résolues et le tunnel de contacts.
Multicanal et gestion des équipes
Un seul assistant dessert le widget du site et WhatsApp Business avec les mêmes connaissances et règles de transfert ; les permissions par rôle et les journaux d'audit couvrent l'équipe.
Cas d'utilisation de HoverBot
- Équipes support e-commerce : répondre aux questions de statut de commande, de livraison et de retour en haute saison sans recruter.
- Vendeurs de marketplaces : guider l'acheteur dans de grands catalogues avec des recommandations fondées sur les données à jour.
- Ventes et RevOps : transformer les questions produit du site en contacts qualifiés prêts pour le CRM.
- Support SaaS B2B : réduire les tickets d'usage répétitifs grâce à des réponses appuyées sur la documentation.
- Onboarding SaaS : fournir une aide immédiate dans le produit pour que les frictions de configuration ne deviennent pas des tickets.
- Équipes immobilières : qualifier les acheteurs sur le budget, le calendrier et la zone avant l'intervention d'un agent.
- Support sensible à la conformité : garder les questions de remboursement dans le périmètre grâce au masquage avant inférence.
- Activités centrées sur WhatsApp : servir les clients sur leur canal habituel avec les mêmes règles d'escalade.
FAQ de HoverBot
Qu'est-ce que HoverBot et à qui s'adresse-t-il ?
HoverBot est une plateforme de chatbot IA pour le support client et la captation de contacts en e-commerce, marketplaces et SaaS B2B. Elle s'appuie sur le contenu propre de l'entreprise, masque les données personnelles avant l'appel au modèle et transfère à un humain les conversations à faible confiance.
Comment l'exactitude des réponses est-elle assurée ?
Les réponses sont récupérées dans la base de connaissances de l'espace de travail avec attribution de la source et reposent sur le catalogue et les politiques, non sur la mémoire du modèle. En cas de confiance faible, la conversation est transférée plutôt que devinée, et l'objectif publié d'exactitude est de 80-90 % sur les sujets documentés.
Comment les données clients et personnelles sont-elles traitées ?
Une couche auto-hébergée masque noms, e-mails, téléphones et données bancaires avant que le contenu n'atteigne le modèle, y compris les données personnelles communiquées en cours de conversation. Les données sont isolées par locataire et hébergées dans une seule région AWS à Singapour, sous des contrôles alignés sur le RGPD, le PDPA et le CCPA.
Combien coûte HoverBot ?
HoverBot fonctionne aujourd'hui en pilote partenaires, avec un tarif sur mesure selon le volume de conversations, les intégrations et la configuration des garde-fous. Les partenaires bénéficient d'un tarif remisé et d'un ingénieur d'intégration dédié ; aucune grille tarifaire n'est publiée.
Combien de temps faut-il pour être en production ?
L'objectif d'implémentation publié est de 7 à 30 jours. Installer le widget se fait avec une seule balise script ; le reste du délai sert à préparer la base de connaissances, configurer les garde-fous et brancher le transfert vers un humain.
Comment la conversation est-elle transférée à un humain ?
Le routage repose sur la confiance. Lorsqu'elle passe sous le seuil configuré, que le sujet est marqué réservé aux humains ou que le client demande une personne, HoverBot escalade avec l'historique et les champs collectés.
Quels canaux et intégrations sont pris en charge ?
Le chat web et WhatsApp Business sont opérationnels ; LINE, Telegram et Slack tournent sur des espaces pilotes, avec une API REST pour les déploiements sur mesure. La synchronisation CRM passe par des webhooks et les connecteurs directs HubSpot et Zendesk sont prévus.
Comment utiliser HoverBot
- Créer et personnaliser le chatbot : adapter les couleurs, le thème, l'avatar et le message d'accueil du widget à la marque.
- Connecter la base de connaissances : importer des documents, explorer des pages, charger des paires questions-réponses ou pointer vers un endpoint REST, puis définir les garde-fous.
- Activer les compétences adaptées à la charge : accompagnement à l'achat, captation de contacts ou support produit.
- Installer et publier : coller le snippet avant la balise
