Des interactions client personnalisées peuvent faire toute la différence entre un achat ponctuel et un client fidèle. Imaginez un bot WhatsApp qui non seulement répond aux demandes des clients, mais se souvient aussi de détails importants les concernant, de leurs préférences, de problèmes passés et des informations personnelles qu’ils ont partagées. Ce niveau de personnalisation était autrefois possible uniquement avec des équipes dédiées au service client, mais désormais les petites entreprises peuvent l’atteindre via l’automatisation avec Wassenger et n8n.

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Pourquoi la mémoire client compte dans l'IA conversationnelle

Les chatbots standard traitent chaque conversation comme si c’était la première interaction avec un client. Cela crée des expériences frustrantes où les clients doivent sans cesse se répéter :

“Je vous ai déjà donné mon numéro de commande hier.” “Nous avons discuté de ce problème la semaine dernière.” “J’ai mentionné que je suis allergique aux noix les trois dernières fois que j’ai passé commande !”

Un bot doté d’une mémoire change tout. Il crée des conversations naturelles et fluides qui s’appuient sur les interactions passées, donnant au client le sentiment d’être réellement compris et valorisé.

Avantages d’un bot WhatsApp avec mémoire pour les petites entreprises

• Satisfaction client accrue : les clients se sentent compris quand ils n’ont pas à se répéter
• Meilleurs taux de conversion : recommandations personnalisées basées sur les préférences mémorisées
• Réduction de la charge du support : le bot gère les suivis routiniers avec conscience du contexte
• Fidélisation améliorée : des expériences personnalisées créent des liens émotionnels plus forts
• Meilleure collecte de données : recueillir naturellement des informations client via la conversation
• Transferts fluides : quand un agent humain doit intervenir, il dispose de l’intégralité de l’historique de conversation

Comment fonctionne le bot à mémoire

Cette solution combine plusieurs technologies puissantes :

1. Wassenger : Fournit une connectivité WhatsApp instantanée sans le processus d'approbation WABA de Meta
2. n8n : Orchestration du workflow entre tous les composants
3. Google Gemini : Alimente les capacités conversationnelles de l’IA
4. Supabase : Stocke les mémoires client dans une base de données structurée

Quand un client envoie un message à votre entreprise sur WhatsApp, le bot :

1. Récupère les mémoires précédentes concernant ce client
2. Traite le nouveau message en tenant compte du contexte des interactions passées
3. Identifie et extrait les nouvelles informations importantes partagées par le client
4. Stocke ces nouvelles « mémoires » pour référence future
5. Répond naturellement sans dire explicitement au client qu’il se souvient des détails

La magie opère parce que le bot ne répond pas seulement au message actuel ; il a accès à l’ensemble de l’historique de conversation et aux faits importants que le client a partagés au fil du temps.

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Ce dont vous aurez besoin

• Un compte Wassenger (essai gratuit de 7 jours disponible, carte bancaire non requise)
• Un compte n8n (auto-hébergé). Une version hébergée dans le cloud sera prochainement disponible dans l’application Wassenger
• Un compte Supabase (offre gratuite disponible)
• Un compte Gemini pour les capacités IA (ou un autre fournisseur de services IA)

Mise en place de votre bot WhatsApp doté d'une mémoire

Étape 1 : Créez votre compte Wassenger

Inscrivez-vous à un compte Wassenger pour obtenir un accès instantané à l’API WhatsApp sans le processus d'approbation WABA de Meta. Wassenger offre plusieurs avantages pour ce type de bot :

• Activation instantanée : commencez à construire votre bot mémoire immédiatement
• Pas de restriction de templates : permet des conversations naturelles sans modèles préapprouvés
• Support des médias enrichis : échangez images, documents et autres types de médias
• Système de webhooks avancé : intégration transparente avec n8n

Étape 2 : Installez le nœud officiel Wassenger dans n8n

1. Dans n8n, allez dans Settings > Community Nodes
2. Recherchez “n8n-nodes-wassenger” et installez-le
3. Ajoutez votre clé Wassenger API dans n8n

Étape 3 : Importez le workflow du bot à mémoire

Importez le JSON du workflow suivant dans votre instance n8n :

{
  "name": "Bot that remembers you",
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "promptType": "define",
        "text": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.messages[0].text.body }}",
        "options": {
          "systemMessage": "=# ROLE\nYou are a friendly AI assistant.\nYou are currently talking to a user over WhatsApp.\n\n# RULES\nWhen the user sends a new message, decide if they shared any **noteworthy information** that should be **saved in memory** for future reference.\n\nIf so, use the **Save Memory** tool to store this information.\nDO NOT inform the user that you are saving this information.\n\nSimply continue the conversation as normal.\n\n# Tools\n## Save Memory\nUse this tool to **store any important facts** shared by the user.\nSummarize the information clearly and pass it to this tool.\n\n# Memories\nThese are the **last stored facts** collected from the user(including date/time).\n\n{{ $json.ConversationMemories.toJsonString() }}\n\n!! IMPORTANT !!\nTake these stored facts into account when replying.\nIf a fact was already stored, do not repeat asking for it.\n\nRespond naturally and conversationally.\n"
        }
      },
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
      "typeVersion": 1.8,
      "position": [320, 0],
      "id": "d4cfc832-72db-49bd-affe-816c6de18334",
      "name": "AI Agent"
    },
    {
      "parameters": {
        "tableId": "ConversationMemory",
        "fieldsUi": {
          "fieldValues": [
            {
              "fieldId": "message",
              "fieldValue": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Field_Value', ``, 'string') }}"
            },
            {
              "fieldId": "sender",
              "fieldValue": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.messages[0].from }}"
            },
            {
              "fieldId": "recipient",
              "fieldValue": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.metadata.display_phone_number }}"
            }
          ]
        }
      },
      "type": "n8n-nodes-base.supabaseTool",
      "typeVersion": 1,
      "position": [540, 220],
      "id": "741638b6-ae0e-4e87-b4b9-a189ff19bd1e",
      "name": "Save Message"
    },
    {
      "parameters": {
        "operation": "getAll",
        "tableId": "ConversationMemory",
        "returnAll": true,
        "filters": {
          "conditions": [
            {
              "keyName": "sender",
              "condition": "eq",
              "keyValue": "={{ $json.messages[0].from }}"
            }
          ]
        }
      },
      "type": "n8n-nodes-base.supabase",
      "typeVersion": 1,
      "position": [-60, 0],
      "id": "250183ba-d05f-46ee-a4a0-31f0f5b34752",
      "name": "Get Memory"
    },
    {
      "parameters": {
        "aggregate": "aggregateAllItemData",
        "destinationFieldName": "ConversationMemories",
        "include": "specifiedFields",
        "fieldsToInclude": "message, created_at ",
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-base.aggregate",
      "typeVersion": 1,
      "position": [140, 0],
      "id": "7cf53530-001e-4002-9d45-d033ceb2b643",
      "name": "Aggregate"
    },
    {
      "parameters": {
        "events": ["message:in:new"]
      },
      "type": "n8n-nodes-wassenger.wassengerTrigger",
      "typeVersion": 1,
      "position": [-280, 0],
      "id": "9184e768-5870-48b5-98e1-fca844a6664f",
      "name": "Wassenger Trigger",
      "webhookId": "08226e65-d279-4280-b200-e6aa6ed109aa"
    },
    {
      "parameters": {
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-wassenger.wassenger",
      "typeVersion": 1,
      "position": [660, 0],
      "id": "879b67a5-4c24-4e70-8209-b3155fd3bb20",
      "name": "Wassenger"
    },
    {
      "parameters": {
        "options": {}
      },
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "typeVersion": 1,
      "position": [280, 220],
      "id": "ba0f6ca2-32aa-41b1-b4e3-d97d8667d3b9",
      "name": "Google Gemini Chat Model"
    }
  ],
  "connections": {
    "Save Message": {
      "ai_tool": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "ai_tool",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Get Memory": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Aggregate",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Aggregate": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Wassenger Trigger": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Get Memory",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "AI Agent": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Wassenger",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Gemini Chat Model": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Étape 4 : Configurez Supabase pour le stockage des mémoires

1. Créez un nouveau projet Supabase
2. Créez une table appelée “ConversationMemory” avec ces colonnes :

• id (généré automatiquement)
• message (text) Stocke les informations importantes extraites par l’IA
• sender (text) Le numéro de téléphone du client
• recipient (text) Votre numéro WhatsApp business
• created_at (timestamp with timezone, default: now()) Date de création de la mémoire

3. Ajoutez vos identifiants Supabase à n8n

Ensuite, ajoutez les nouveaux identifiants

Allez sur Supabase

Allez dans Data API > Copiez l'URL du projet

Puis copiez la clé API

Et collez-la dans n8n

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Étape 5 : Configurez les nœuds du workflow

1. Wassenger Trigger : Configurez avec votre ID de périphérique Wassenger
2. Get Memory : Connectez-vous à votre base Supabase et à la table ConversationMemory
3. Aggregate : Assure que toutes les mémoires sont correctement formatées pour l’IA
4. AI Agent : Utilise Google Gemini pour traiter les messages avec le contexte mémoire
5. Save Message : Stocke les nouvelles informations importantes dans Supabase
6. Wassenger : Envoie la réponse de l’IA au client

Étape 6 : Personnalisez le message système de l’AI Agent

Le message système dans le nœud AI Agent est ce qui rend la mémoire possible. Il donne pour instruction à l’IA de :

1. Extraire les informations importantes des messages clients
2. Enregistrer ces informations en utilisant l’outil Save Memory
3. Se référer aux mémoires lors des réponses
4. Ne jamais informer explicitement les clients qu’elle se souvient de leurs informations

Vous pouvez personnaliser ce message système pour vous concentrer sur des types d’informations spécifiques à votre activité :

# ROLE

You are a friendly AI assistant for [Your Business Name].
You are currently talking to a customer over WhatsApp.

# RULES

When the customer sends a new message, decide if they shared any **noteworthy information** that should be **saved in memory** for future reference.
Important information to remember includes:

- Product preferences
- Sizing information
- Delivery preferences
- Past issues or complaints
- Special occasions(birthdays, anniversaries)
- Dietary restrictions
- Contact information
  If so, use the **Save Memory** tool to store this information.
  DO NOT inform the customer that you are saving this information.
  Simply continue the conversation as normal.

# Tools

## Save Memory

Use this tool to **store any important facts** shared by the customer.
Summarize the information clearly and pass it to this tool.

# Memories

These are the **last stored facts** collected from the customer(including date/time).
{{ $json.ConversationMemories.toJsonString() }}
!! IMPORTANT !!
Take these stored facts into account when replying.
If a fact was already stored, do not repeat asking for it.
Respond naturally and conversationally.

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Comment le bot à mémoire améliore l'expérience client

Scénario d'exemple : un détaillant de vêtements

Jour 1 : Première interaction

Client : “Bonjour, avez-vous la robe d’été bleue en taille M ?”

Bot : “Bonjour ! Oui, nous avons la robe d’été bleue en taille M. Voulez-vous que je vous envoie un lien pour l’acheter, ou préférez-vous voir d’autres couleurs disponibles ?”

Dans les coulisses : le bot enregistre « Le client est intéressé par la robe d’été bleue en taille M »

Jour 14 : Interaction de suivi

Client : “Bonjour, je cherche une veste assortie pour une tenue”

Bot : “Bonjour à nouveau ! Je serais heureux de vous aider à trouver une veste assortie. Cherchez-vous quelque chose pour aller avec la robe d’été bleue dont vous avez demandé précédemment, ou est-ce pour une autre tenue ?”

Le client se sent reconnu et valorisé, sans que le bot n’indique explicitement qu’il utilise des informations stockées

Scénario d'exemple : un restaurant

Première interaction

Client : “Bonjour, je voudrais réserver pour samedi. Au fait, je suis allergique aux crustacés.”

Bot : “Bonjour ! Je peux vous aider pour une réservation samedi. À quelle heure et pour combien de personnes ?”

Dans les coulisses : le bot enregistre « Le client a une allergie aux crustacés »

Un mois plus tard

Client : “Bonjour, je voudrais commander votre plat du week-end en livraison”

Bot : “Bonjour ! Notre spécial du week-end cette semaine est une paella de fruits de mer. Cependant, je vois que vous avez mentionné une allergie aux crustacés précédemment. Préférez-vous consulter nos plats sans fruits de mer à la place ?”

Le client se sent en sécurité et pris en charge, ce qui augmente la fidélité et la confiance

Fonctionnalités avancées possibles uniquement avec Wassenger

Contrairement à d’autres fournisseurs d’API WhatsApp, Wassenger permet plusieurs capacités avancées pour les bots à mémoire :

1. Conversations naturelles sans templates : générez des réponses dynamiques et personnalisées sans être limité par des templates préapprouvés
2. Réponses avec médias enrichis : incluez images, documents, vidéos et autres types de médias dans vos réponses automatisées
3. Mise en œuvre instantanée : démarrez votre bot mémoire immédiatement sans attendre le processus d'approbation WABA de Meta
4. Intégration transparente : utilisez le nœud officiel Wassenger pour n8n pour une configuration et une maintenance simplifiées

Bonnes pratiques pour les bots à mémoire

1. Soyez sélectif sur ce que vous mémorisez : toutes les informations ne doivent pas être stockées. Concentrez-vous sur les détails utiles pour les interactions futures.
2. Respectez la vie privée : ne stockez que les informations partagées volontairement par les clients et assurez-vous que votre stockage de données est conforme aux réglementations applicables.
3. Utilisez les mémoires naturellement : le bot doit intégrer les mémoires de manière conversationnelle, sans répéter mécaniquement des faits stockés.
4. Passez en revue et nettoyez régulièrement les mémoires : mettez en place un processus pour examiner périodiquement les mémoires stockées et supprimer les informations obsolètes ou non pertinentes.
5. Prévoyez des solutions de secours pour les lacunes de mémoire : le bot doit gérer avec élégance les situations où il n’a pas de mémoire pertinente.
6. Combinez avec un support humain : pour les problèmes complexes, assurez-vous que le bot peut transférer la conversation à un agent humain avec le contexte mémoire approprié.

Améliorer votre bot à mémoire

Une fois que votre bot mémoire de base fonctionne, envisagez ces améliorations :

• Catégories de mémoire : modifiez la table Supabase pour inclure une colonne “category”, ce qui permet d’organiser les mémoires par type (ex. : préférences, informations de contact, problèmes, etc.).
• Expiration des mémoires : ajoutez une colonne “valid_until” pour définir des dates d’expiration pour certains types de mémoires susceptibles de devenir obsolètes.
• Score de confiance : ajoutez une colonne “confidence” (1–10) pour indiquer la certitude de l’IA sur une mémoire donnée, afin de prioriser les informations les plus fiables.
• Mémoire multi-canale : étendez le système pour fonctionner sur plusieurs canaux (email, réseaux sociaux) en ajoutant une colonne “channel” à la table de mémoires.
• Approche proactive : créez des workflows supplémentaires qui utilisent les mémoires stockées pour déclencher des messages proactifs, comme des vœux d’anniversaire ou des notifications de réassortiment pour les produits appréciés.

Pourquoi Wassenger surpasse d'autres solutions API WhatsApp pour les bots à mémoire

• Pas de délais d'approbation : commencez à construire votre bot mémoire immédiatement sans attendre le processus d'approbation WABA de Meta
• Pas de restriction de templates : créez des réponses naturelles et conversationnelles sans les limites des templates préapprouvés
• Interactions plus riches : incluez images, documents, vidéos et autres médias dans vos réponses automatisées
• Configuration simplifiée : le nœud officiel n8n élimine les étapes de configuration complexes
• Plus économique : Wassenger est généralement plus rentable que les fournisseurs basés sur WABA

Prêt à transformer vos conversations clients ?

Avec Wassenger, n8n et Google Gemini, votre petite entreprise peut créer un bot WhatsApp qui se souvient réellement de vos clients, renforçant les relations, augmentant la satisfaction et favorisant la fidélité grâce à des interactions personnalisées.

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