L’ère de l’assistance

C’était il y a presque 20 ans, en 1998. Évidemment, tout le monde se souvient de la victoire de la France à la Coupe du monde de football. Mais cette date coïncide, aussi, avec l’apparition du moteur de recherche Google qui, à l’époque, offrait seulement une dizaine de liens bleus en réponse à une requête. Yahoo?! existait aussi, mais indexait les sites manuellement. Google, lui, a apporté l’automatisation pour explorer le web (crawler, dans le jargon) et remonter les liens. Aujourd’hui, le moteur a peu évolué. En revanche, en back-office, un grand nombre d’évolutions ont préparé le terrain qui mène à l’ère de l’assistance. L’une d’entre elles concerne l’adaptation du moteur de recherche pour l’utilisation, non plus uniquement sur un ordinateur mais, aussi, sur un smartphone. L’usage du mobile est, en effet, très différent: il a créé une disruption complète avec un fractionnement des connexions internet. “C’est ce que nous appelons les moments chez Google, et non plus des sessions”, souligne François Loviton, Google retail director France. On compte, ainsi, jusqu’à 150 interactions par jour avec le téléphone mobile, en particulier chez les jeunes. En conséquence, le moteur de recherche a dû évoluer pour comprendre plus finement les requêtes émises. “Car, avec le mobile, nous devons répondre à trois enjeux: la visibilité, la vitesse et la pertinence des réponses, ajoute-t-il. Nous devons donc comprendre l’intention et le contexte d’utilisation et procéder à une analyse sémantique des requêtes en nous appuyant, notamment, sur le knowledge graph”, une base de connaissances utilisée par Google pour compiler les résultats de son moteur de recherche avec des informations sémantiques issues de sources diverses. Sémantique, IA et ML Autre évolution: le passage d’un mode “pull” à une action en “push” avec, à la clé, la capacité d’anticiper les requêtes. Par exemple: le possesseur d’un billet d’avion peut être alerté de la densité du trafic pour se rendre à l’aéroport et se voir conseiller de partir plus tôt. Le moteur devient, alors, assistant et prédictif, grâce aux technologies sémantiques, de machine learning et d’intelligence artificielle. Enfin, une des évolutions majeures concerne la voix. On estime que la moitié des requêtes seront effectuées vocalement d’ici 2020 aux États-Unis. Aujourd’hui, 25% des 16-24 ans utilisent déjà la recherche vocale sur mobile (Google US). Un environnement auquel Google croit beaucoup. En témoigne la Google Home lancée en octobre dernier aux États-Unis et qui sera disponible en France cet été. Une manière de démocratiser un système d’assistance ambiant autour de cette enceinte connectée interactive à travers la voix et l’écrit et qui, en retour, offre une assistance domotique via du texte, de l’image, de la voix, de la vidéo et, très prochainement, de la réalité virtuelle ou augmentée… Reliée à un assistant virtuel baptisé Google Assistant, l’IA conversationnelle embarquée permet de réaliser de multiples tâches de la vie quotidienne via tout objet connecté (le kit de développement de l’IA est ouvert aux développeurs tiers): poser une question, allumer la lumière, commander un Uber, écouter les informations… Un nouveau monde s’ouvre. Et, avec lui, une réflexion sur ce que sera demain l’expérience de marque au travers de ces nouveaux outils. Pour François Loviton, il est essentiel de se “préparer, dès à présent, à mettre en place les trois piliers – vitesse, visibilité, pertinence. Les choix qui sont faits aujourd’hui pour améliorer l’expérience utilisateur constituent le chemin qui vous permettra de profiter, demain, de ce qui se prépare”, dans cette nouvelle ère de l’assistance. Vitesse, visibilité, pertinence Premier conseil: être en capacité de proposer un site mobile qui répond très vite. Aujourd’hui, il faut compter, en moyenne, 19 secondes, avec une connexion 3G. Mais 53% des clients sont susceptibles de quitter le site mobile si les pages prennent plus de 3 secondes à charger. Dans cet exercice, François Loviton cite Auchan “best class in Europe en termes de vitesse”. Autre levier: la visibilité, avec le bon contenu, au bon moment. “Il faut identifier les moments qui comptent et répondent à l’intention d’achat”, souligne François Loviton. Autrement dit, se mettre en adéquation avec le client qui, surtout, demande de l’information sur les magasins, les horaires, les flux clients (assistance), les flux produits (disponibilité des stocks)… “La principale difficulté pour les retailers, ce n’est pas l’interface graphique ou la mise en place du media mobile, mais l’absence de ces flux. Et lorsque ceux-ci existent, les distributeurs sont souvent confrontés à un problème de qualité”, précise-t-il. Pour autant, c’est possible. À l’image de Conforama, cité par François Loviton, qui a “parfaitement su intégrer les différents flux de données (clients, magasins, produits) afin d’être visible au bon moment et de donner l’information adaptée”. De quoi permettre d’améliorer l’expérience client et de donner envie d’aller en magasin. Enfin, pour asseoir la pertinence de l’ensemble, il faut contextualiser le contenu en s’appuyant sur la data, la connaissance clients. Afin d’apporter une réponse adaptée, voire personnalisée. Au Japon, McDonald’s a pris en compte les données météo afin de pousser tel ou tel produit avec, à la clé, plus de 25?000 publicités différentes pour coller au plus près du contexte client.