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

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Pourquoi la mémoire client est importante en IA conversationnelle

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

« Je vous ai déjà donné mon numéro de commande hier. » « Nous avons discuté de ce problème la semaine dernière. » « J'ai dit que je suis allergique aux noix les trois dernières fois que j'ai commandé ! »

Un bot doté d'une mémoire change tout. Il permet des conversations naturelles et fluides qui s'appuient sur les interactions précédentes, faisant sentir au client qu'il est vraiment compris et apprécié.

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

• Satisfaction client accrue : les clients se sentent compris lorsqu'ils n'ont pas à se répéter
• Taux de conversion plus élevé : recommandations personnalisées basées sur des préférences mémorisées
• Réduction de la charge du support : le bot prend en charge les suivis courants avec une conscience du contexte
• Fidélité client améliorée : des expériences personnalisées créent des liens émotionnels plus forts
• Meilleure collecte de données : recueillir naturellement des informations clients via la conversation
• Transferts sans heurts : lorsque des agents humains interviennent, ils disposent de l'historique complet des conversations

Comment fonctionne le Memory Bot

Cette solution combine plusieurs technologies puissantes :

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

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

1. Récupère les souvenirs précédents concernant ce client
2. Traite le nouveau message avec le contexte des interactions passées
3. Identifie et extrait les nouvelles informations importantes partagées par le client
4. Stocke ces nouveaux « mémoires » pour référence future
5. Répond naturellement sans informer explicitement le client qu'il se souvient des détails

La magie opère parce que le bot ne se contente pas de répondre au message courant ; il a accès à l'historique complet des conversations 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, pas de carte de crédit requise)
• Un compte n8n (auto-hébergé). Une version hébergée dans le cloud sera bientôt 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)

Configuration de votre bot WhatsApp avec mémoire

Étape 1 : Créez votre compte Wassenger

Inscrivez-vous à un compte Wassenger pour obtenir un accès instantané à l'API WhatsApp sans passer par 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 restrictions de templates : permet des conversations naturelles sans modèles pré-approuvés
• Support des médias riches : échangez images, documents et autres types de médias
• Système avancé de webhooks : intégration fluide avec n8n

Étape 2 : Installez le module 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 à n8n

Étape 3 : Importez le Workflow du Memory Bot

Importez le JSON de 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 (texte) Stocke les informations importantes extraites par l'IA
• sender (texte) Le numéro de téléphone du client
• recipient (texte) Votre numéro WhatsApp business
• created_at (timestamp avec fuseau, par défaut : now()) Moment où le souvenir a été créé

3. Ajoutez vos identifiants Supabase à n8n

Puis, ajoutez les nouvelles informations d'identification

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 l'ID de votre appareil Wassenger
2. Get Memory : Connectez-vous à votre base Supabase et à la table ConversationMemory
3. Aggregate : Garantit que tous les souvenirs sont correctement formatés 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 opérationnelle. Il demande à l'IA de :

1. Extraire les informations importantes des messages clients
2. Sauvegarder ces informations en utilisant l'outil Save Memory
3. Se référer aux mémoires lors des réponses
4. Ne jamais informer explicitement les clients qu'il 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 Memory Bot améliore l'expérience client

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. Souhaitez-vous que je vous envoie un lien pour l'acheter, ou préférez-vous voir d'autres couleurs disponibles ? »

En coulisses : le bot enregistre « Le client s'intéresse à 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 parlé précédemment, ou est-ce pour une tenue différente ? »

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

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 voulez-vous réserver ? »

En coulisses : le bot enregistre « Le client est allergique aux crustacés »

Un mois plus tard

Client : « Bonjour, je voudrais commander votre spécial 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 voir nos spécialités sans fruits de mer à la place ? »

Le client se sent protégé et pris en charge, ce qui renforce la confiance et la fidélité

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 : créez des réponses dynamiques et personnalisées sans être limité par des modèles pré-approuvés
2. Réponses médias riches : incluez images, documents, vidéos et autres types de médias dans vos réponses automatisées
3. Mise en place instantanée : lancez votre bot mémoire immédiatement sans attendre l'approbation WABA de Meta
4. Intégration transparente : utilisez le nœud n8n officiel de Wassenger pour une configuration et une maintenance simplifiées

Bonnes pratiques pour les bots à mémoire

1. Soyez sélectif sur ce qu'il faut mémoriser : toutes les informations ne doivent pas être stockées. Concentrez-vous sur les détails utiles pour les futures interactions.
2. Respectez la vie privée : ne stockez que les informations volontairement partagées par les clients, et assurez-vous que votre stockage de données respecte les réglementations en vigueur.
3. Utilisez les mémoires naturellement : le bot doit intégrer les souvenirs de manière conversationnelle, sans répéter mécaniquement des faits stockés.
4. Passez en revue et nettoyez régulièrement les mémoires : mettez en place un processus pour réviser 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 grâce les situations où il n'a pas de souvenirs pertinents.
6. Combinez avec le support humain : pour les problèmes complexes, assurez-vous que le bot peut transférer la conversation à un agent humain avec le contexte mémoire pertinent.

Améliorez votre Memory Bot

Une fois le bot mémoire de base opérationnel, envisagez ces améliorations :

• Catégories de mémoire : modifiez la table Supabase pour inclure une colonne « category », vous permettant d'organiser les mémoires par type (par 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 le degré de certitude de l'IA concernant une mémoire particulière, ce qui aide à prioriser les informations les plus fiables.
• Mémoire multi-canal : étendez le système pour qu'il fonctionne sur plusieurs canaux (email, réseaux sociaux) en ajoutant une colonne « channel » à la table des 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 réapprovisionnement pour les produits qu'ils aiment.

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

• Pas de délai d'approbation : commencez à construire votre bot mémoire immédiatement sans attendre le processus d'approbation WABA de Meta
• Pas de restrictions de templates : créez des réponses naturelles et conversationnelles sans les limitations des modèles pré-approuvés
• Interactions plus riches : incluez images, documents, vidéos et autres médias dans vos réponses automatisées
• Configuration plus simple : le nœud n8n officiel élimine les étapes de configuration complexes
• Plus rentable : Wassenger est généralement plus économique 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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