Anticiper pour simplifier le parcours client

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Anticiper pour simplifier le parcours client

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05/09/2019

introduction

Profil client, cookies, intelligence artificielle sont autant de solutions plus ou moins technologiques à notre disposition qui doivent permettre de simplifier et augmenter le parcours client en ligne. Pourtant, ils sont encore trop peu utilisés sur la plupart des sites internet, où reviennent la litanie des mêmes offres rarement contextualisées.

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SNIPS, la startup française qui travaille maintenant à la mise en œuvre d’assistants vocaux personnels, est spécialisée dans l’intelligence artificielle, et a travaillé sur de nombreux projets « prédictifs ». Avec La Poste, pour anticiper et prévoir l’affluence dans ses bureaux, avec la SNCF et l’application Tranquilien pour le taux de remplissage des trains et de chaque rame, ou encore la ville de San Francisco sur la prédiction des accidents de la route. En mixant Big Data, IA et participation de la communauté des utilisateurs, Tranquilien permettait à chaque utilisateur de choisir la rame de train lui permettant de voyager assis, en fonction des événements d’agenda ou d’actualité, de la météo, grâce à l’analyse du trafic des précédents mois. Un service sans nul doute intéressant mais qui pourtant n’a pas encore été généralisé et porté au grand public.

Sans aller jusqu’à cette sophistication et l’usage de compétences et technologies de haut niveau qui ont permis à SNIPS de lever plusieurs millions d’euros, tout site en ligne peut aujourd’hui accompagner son client pour le guider vers un choix correspondant à la situation du moment.

Dans les applications (web et apps) Internet de Séjour développés pour les destinations et professionnels du tourisme au bénéfice des voyageurs et habitants, les Agitateurs de Destinations Numériques ambitionnent cet objectif en s’appuyant sur des principes et technos extrêmement simples.

Dans la peau du client

La promesse étant de délivrer des propositions touristiques en nombre limité, et adéquates à la situation, la géolocalisation, le mode de déplacement et le temps que l’utilisateur compte consacrer à ce déplacement (de 15mn à pied à plusieurs heures de voiture) permet grâce aux diverses API existantes de filtrer de façon importante parmi l’offre disponible

Parce que l’on ne consomme pas la même chose selon qu’il pleuve, qu’il fasse 35 ou 10°C, l’application d’une grille de pertinence à chaque offre couplée à l’API de la météo permet de considérer ce critère. Si la terrasse d’un restaurant sera appréciée par beau temps, une cheminée dans un cadre cosy conviendra mieux à un temps hivernal. Selon que je sois en couple, ou seul, avec des enfants ou en groupe d’amis, en loisirs ou dans un contexte professionnel, là encore, les offres disponibles seront plus ou moins adaptées.

En qualifiant l’offre, en contextualisant sa demande, en prenant en considération des facteurs exogènes, l’on parvient alors pour une consommation de l’instant à une poignée de propositions plutôt qu’aux sempiternelles listes de type annuaire dans lesquelles notre utilisateur doit alors errer, de plus en plus souvent sur un écran de smartphone.

S’il est séduit, il y a de fortes chances qu’il utilise régulièrement l’outil. Vient alors le moment de ne pas le décevoir en lui proposant invariablement les mêmes offres ! Par le biais d’un simple cookie, ou mieux, grâce à la création d’un profil client connecté, on pourra éviter d’afficher des offres préalablement vues, déjà consommées ou mises en favoris. Et ainsi, proposer aux voyageurs récurrents ou en long séjour, aux habitants, de consommer les pépites locales plutôt que les seules «Tours Eiffel » de la destination. Via des technologies émergentes, parfois coûteuses, ou grâce à l’existant et du simple bon sens, on peut aisément se mettre dans la peau de notre client, anticiper ses besoins, prédire ses envies, et ainsi maximiser sa satisfaction tout comme sa consommation.

 

LUDOVIC DUBLANCHET - Cofondateur Agitateurs de Destinations Numériques

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