Dossier Mégadonnées - L'accès aux données : pour optimiser l'expérience client et alimenter la croissance
2017-03-01
French
https://www.revuegestion.ca/l-acces-aux-donnees-pour-optimiser-l-experience-client-et-alimenter-la-croissance
2018-09-17
Dossier Mégadonnées - L'accès aux données : pour optimiser l'expérience client et alimenter la croissance
Technologie , Stratégie
Article publié dans l'édition printemps 2017 de Gestion
Tandis que les entreprises ont de plus en plus accès à des données très variées sur leurs clients, elles en font encore un usage limité. Pourtant, toutes ces informations peuvent contribuer à améliorer l’expérience client et ainsi alimenter la croissance. Le web analytique et des tests pointus du Tech3Lab permettent non seulement d’accumuler des données intéressantes mais aussi de les rendre accessibles afin de faciliter la prise de décision.
Les entreprises ont compris qu’elles pouvaient utiliser les masses de données disponibles pour optimiser leur expérience client, un élément stratégique pour leur succès en affaires. Cependant, l’accroissement de la quantité de ces données pose des enjeux à deux égards, c’est-à-dire dans la récolte des informations ainsi que dans leur présentation et leur interprétation pour qu’on puisse les utiliser.
Lorsqu’un consommateur navigue sur Internet, il laisse derrière lui des traces de ses comportements. Le web analytique, qui mesure le trafic et offre une traçabilité des allées et venues sur les sites, permet entre autres d’analyser ces comportements afin d’améliorer la pertinence des messages par la suite adressés au consommateur en les personnalisant, que ce soit par exemple avec des infolettres, des systèmes de recommandation de produits ou de la publicité ciblée.
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Internet offre la rare possibilité d’accéder facilement à de l’information sur les clients qui n’achètent rien lors de leur visite chez un détaillant. Ce type de données est donc très utile pour comprendre les processus d’achat des clients ainsi que des non-clients. Par exemple, il est possible de comparer le chemin de navigation des acheteurs à celui des non-acheteurs et ainsi d’apporter des correctifs afin d’augmenter le taux de conversion du site web en question, c’est-à-dire accroître le nombre de personnes qui auront fait un achat par rapport au nombre total de personnes qui auront navigué sur le site.
Comprendre le comportement des consommateurs en ligne
Toutefois, si le web analytique permet d’observer des comportements (le « quoi »), il permet difficilement d’expliquer ces comportements (le « pourquoi »). Afin d’améliorer l’expérience client sur Internet, il faut pourtant pouvoir répondre à ces deux questions : quel est le comportement du client (le « quoi ») et qu’est-ce qui l’explique (le « pourquoi ») ? Pour trouver la réponse à cette dernière question, on doit avoir recours à d’autres méthodes d’analyse de l’expérience client.
C’est ici qu’entre en jeu le Tech3Lab de HEC Montréal, le plus important laboratoire de recherche en expérience utilisateur (UX) en Amérique du Nord.
Le Tech3Lab conçoit et élabore des outils qui permettent aux gestionnaires de comprendre les raisons derrière les comportements des utilisateurs d’interfaces organisationnelles, que celles-ci soient destinées aux employés, aux partenaires ou aux clients de ces organisations.
À l’aide d’outils de recherche de pointe tels que l’oculométrie, l’électroencéphalographie, la reconnaissance des émotions et diverses mesures physiologiques (celle du rythme cardiaque, par exemple), les chercheurs de ce laboratoire sont en mesure de déceler les réactions attentionnelles, cognitives et émotionnelles des consommateurs pendant leurs interactions avec les ressources technologiques. Par exemple, les outils du Tech3Lab permettent de déterminer les endroits d’une page web où les consommateurs ressentent des émotions positives et ceux où ils ressentent des émotions négatives.
Réduire les délais de traitement des données
Les projets menés au Tech3Lab ont tous un point en commun : ils produisent beaucoup de données. En effet, un participant à une étude peut générer jusqu’à deux gigaoctets de données. Les outils utilisés, que ce soit pour mesurer l’activité électrique du cerveau, pour observer les émotions faciales ou pour déterminer les endroits où la personne porte son regard sur un site web, peuvent en effet prendre jusqu’à plusieurs centaines de mesures par seconde. Le défi consiste donc à analyser cette masse de données le plus vite possible afin de permettre aux gestionnaires de prendre rapidement des décisions en ce qui concerne les éléments à modifier pour améliorer l’expérience de leurs clients.
Dans ce but, les chercheurs du Tech3Lab conçoivent et brevettent des outils d’analyse et de visualisation qui font entre autres appel à des méthodes utilisées dans le domaine de l’intelligence artificielle. Cela permet de transformer cette masse de données en information utile à la prise de décision.
Ils travaillent également à l’élaboration de solutions susceptibles d’accroître la rapidité d’analyse des données afin de mieux répondre aux exigences du milieu des affaires, où les délais sont souvent courts pour concevoir et réaliser des produits numériques. Même de nos jours, les entreprises se passent trop souvent des informations provenant de tests menés auprès d’utilisateurs en raison des délais, jugés trop longs. Plusieurs moyens sont envisageables afin d’accélérer ce processus, notamment l’automatisation des tests menés auprès des utilisateurs, l’accélération du traitement des données et la réduction de la taille des échantillons tout en assurant leur représentativité.
L’autre défi consiste à marier l’étendue des données issues de l’analytique web (tous les visiteurs d’un site web, par exemple) à la richesse des données provenant des outils de mesure utilisés au Tech3Lab. Cela permettrait notamment de déceler un problème grâce aux données récoltées par le web analytique et, ensuite, d’en investiguer les causes avec les outils du Tech3Lab. D’ici quelques années, on pourra ainsi adapter – et peut-être même en temps réel – un site web ou une application mobile en se basant sur les réactions émotionnelles ou cognitives des consommateurs lorsqu’ils naviguent afin d’offrir une expérience client très personnalisée.
*Article écrit en collaboration avec Anne Gaignaire
Technologie , Stratégie