La journée commence avec une conférence de Ken Hughes avec le thème “What the FUCX? Why your customer experience is everything”. Ken Hughes explique sa théorie du “Blue dot consumer”, selon laquelle le client doit être au coeur de toute expérience proposée par les marques, à l’image du point de géolocalisation présent sur la plupart des apps de services.
Ken Hughes multiplie les exemples montrant que le client n’a jamais été aussi exigeant. Il souhaite aujourd’hui que la marque s’adapte à ses besoins, au même titre que des chauffeurs uber s’affichent autour du fameux “Blue dot”.
Le fait que l’expérience client doive être une priorité pour les marques est globalement un acquis aujourd’hui. Si certaines ont encore du retard, les CXO ont bien compris l’importance de mettre l’expérience client au coeur de leur stratégie.
Une bonne piqure de rappel donc, avec un Ken Hughes proposant des anecdotes et des exemples très efficaces pour rappeler l’importance de la personnalisation et de l’immédiateté dans la relation client.
“They want what they want, and they want it now.”
Avec la seconde conférence, nous rentrons dans le vif du sujet du conversationnel. L’invitée de la table ronde est Elodie Benoist, Chief Digital Officer de OUI.sncf, qui est notamment en charge de OuiBot, le chatbot de réservation et de support client de OUI.sncf. OuiBot est aujourd’hui présent sur le site de Oui.sncf, sur Google Assistant, Alexa, Messenger et Whatsapp. Il draine 10 000 conversations par jour, ce qui est considérable pour un chatbot mais à remettre en perspective avec les millions de visiteurs uniques mensuels des sites et apps de OUI.sncf. Pour développer son chatbot, OUI.sncf s’est basé sur un framework d’analyse du langage naturel. Une équipe de développeurs s’est assurée de la construction des parcours de conversation et de l’utilisation des APIs de OUI.sncf pour notamment la récupération des trajets et le processus de réservation. Une des recommandations d’Elodie Benoist est de commencer par un seul use case, de préférence le plus simple pour se familiariser avec les particularités de ce nouveau canal, notamment, la construction du tone of voice ou encore les enjeux de timing dans la conversation.
"ouibot génère 10000 conversations par jour"
Ouibot sur Google assistant et Alexa est en cours de test. Sur la voix, un des enjeux est notamment celui de l’affichage des résultats. En effet, difficile d’énumérer une dizaine de trajets par la voix. Aujourd’hui, OUI.sncf utilise le support mobile pour les afficher mais devra demain trouver la bonne UX permettant de davantage filtrer les résultats pour n’en proposer que 2 ou 3 parmi les plus pertinents.
Aujourd’hui, le chatbot utilise le vouvoiement pour s’adresser aux utilisateurs. Un test avec du tutoiement devrait bientôt être lancé.
Au vu du volume d’utilisateurs du chatbot de Oui.sncf, la décision de le réaliser en interne semble bonne, afin de ne payer que de faibles fees au prestataire NLU. Il a été répété que le chatbot est uniquement un nouveau canal, qui a certes ses spécificités en termes d’usage, mais qui, d’un point de vue technologue, peut être bâti avec des APIs déjà utilisées pour du web “classique”. La nécessité d’itérer dans la conception de ce genre de solutions est d’autant plus grande. En effet, la courbe d’apprentissage est plus importante pour les concepteurs qui doivent construire un nouveau type d’expérience client. Enfin, le test reste la meilleure façon d’identifier le cas d’usage conversationnel prioritaire pour les utilisateurs.
Lors de la troisième conférence, intitulée “Building last connections and grow your business with messaging”, Ricardo Scotti di Uccio, de Messenger for Business a communiqué des chiffres intéressants concernant l’usage de Messenger dans les relations B2C.
En 2017, 2 milliard de messages ont été échangés entre les clients et les marques sur Facebook Messenger. Un chiffre qui atteint en 2019 20 milliard. Cette croissance fulgurante souligne tout d’abord l’appétence des utilisateurs pour ce canal, d’abord très utilisé en relation C2C et qui arrive logiquement dans le périmètre de la relation des clients avec les marques. Aussi, les marques s’adaptent à ce besoin d’instantanéité des clients, qui souhaitent que leur relation soit cohérente et continue, quel que soit le canal conversationnel.
"65% des utilisateurs ont une intention de conversion lorsqu’ils démarrent un échange avec une marque. "
Un autre chiffre intéressant à propos de la place du conversationnel dans le processus d’achat : 65% des utilisateurs ont une intention de conversion lorsqu’ils démarrent un échange avec une marque. Pour nous, ce chiffre montre avant tout que les utilisateurs ont besoin d’être conseillés, rassurés avant de passer à l’acte d’achat. Une bonne gestion de cette étape critique du tunnel est donc primordiale pour optimiser le taux de conversion.
Lors de la construction d’expériences conversationnelles, les personae sont souvent utilisées, afin de créer un maximum d’empathie envers l’utilisateur. Or ces personae sont créées à partir de segments de clients types, et visent à ce que les fonctionnalités ou l’UX conçues couvrent les besoins de la majorité des utilisateurs. Or, les possibilités de personnalisation offertes par l’IA, et notamment par les chatbots, posent la question de la prise en compte des 20% des utilisateurs pour lesquels l’expérience n’a pas été pensée.
Les intervenants mettent en avant la nécessité de considérer ces 20% dès la conception de la première version de l’app ou du chatbot, pour ne pas avoir à faire de grands écarts dans le cas d’une inclusion postérieure.
Notre point de vue sur la question est qu’évidemment, l’idéal est de pouvoir s’adresser à chacun de ses clients de manière personnalisée. En revanche, le plus important reste de répondre aux besoins des 80%, et cela le plus vite possible. Différents niveaux d’adaptation d’un bot sont envisageables. S’il ne s’agit que d’une modification du tone of voice, des versions différentes du chatbot, comprenant chacune leur corps de texte peuvent être chargées, à la détection de l’appartenance de l’utilisateur à un segment précis. Si l’on souhaite aller plus loin et modifier le parcours de l’utilisateur en fonction du segment, un autre bot devra être développé, qui pourra cependant s’appuyer sur la première version.
Nam Tran, Head of Customer Experience de The Kooples, intervient pour livrer son retour d’expérience sur l’utilisation de la plateforme iAdvize, et notamment, des experts ibbü, dans la gestion de sa relation client. En 2012, The Kooples faisait partie des précurseurs dans l’utilisation du Livechat pour aider ses clients dans leur choix de produit.
Aujourd’hui, les experts ibbü permettent aux clients de The Kooples d’avoir accès à un conseiller mode 24h/24 et 7j/7. iAdvize utilise sa technologie de scoring pour engager la conversation avec les clients ayant le plus de potentiel, améliorant ainsi les performances de conversion, tout en ne sur-sollicitant pas les conseillers (internes ou ibbü).
Brillante intervention de Fabrice Epelboin, professeur à Sciences Po Paris sur l’utilisation de la donnée par les pouvoirs politiques à des fins de manipulation de l’opinion publique, notamment dans des contextes de période électorales.
L’intervenant débute par un rappel de la composition de l’équipe qui a soutenu Donald Trump dans sa course à la présidence, et qui constitue aujourd’hui, son conseil technologique. Steve Bannon et un certain Peter Thiel en font partie. Ils ont notamment contribué à mettre en place les mécanismes de surveillance et de manipulation des réseaux sociaux, et ce, via des algorithmes d’analyse des profils psychologiques des utilisateurs. Aussi, Fabrice Epelboin souligne la capacité de cette équipe à mettre en place des AB tests sur les messages de Trump d’une grande ingéniosité. En effet, là où des équipes marketing vont tester 2 ou 3 messages différents, l’équipe de Trump en générait jusqu’à 1 200 afin de trouver le plus pertinent pour chaque profil psychologique.
Fabrice Epelboin nous rappelle également le retard des pays européens sur la maîtrise des technologies d’IA face notamment aux Etats-Unis et aux chinois.
Pour lui, l’utilisation de la donnée personnelle par les marques dans le cadre de leurs campagnes marketing va connaitre un bouleversement dans les années à venir. Les révélations sur des utilisations détournées vont entraîner un mécontentement croissant chez les clients.
Le fossé entre la capacité d’utilisation de l’IA par les politiques et par les entreprises va inévitablement se réduire. Le premier secteur qui a de grandes chances d’être “disrupté” par ces nouvelles méthodes est pour Fabrice Epelboin l’assurance. En effet, qu’est-ce que l’assurance sinon un service visant à réduire le risque des clients, en misant sur la peur de l’imprévu ? L’analyse et la segmentation des profils psychologiques en se basant sur les comportements de navigation web et d’interaction sur les réseaux sociaux rendent possible l’hyper personnalisation de l’assurance. Chaque client pourra alors se voir proposé une offre correspondant exactement à son rapport à la peur de l’imprévu. Un candidat pour disrupter ce marché ? Google...
"le prochain secteur qui sera disrupté par l'hyper personnalisation: l'assurance! "
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