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Les 4 D de la recommandation selon #Soyooz #CX

Il y a quelques semaines, j’ai eu le plaisir de rencontrer Séverine et Antoine, sur leur stand au Big Data Paris. Je me demandais comment cette boîte au nom daté de la conquête spatiale soviétique, pouvait apporter quelque chose d’innovant dans l’expérience client, en incorporant un soupçon « d’intelligence artificielle ». Sceptique, j’interrogeais deux personnes et alors que Séverine est directrice marketing, c’est plutôt Antoine qui m’a accordé le temps d’une démonstration. En commençant par ses 4 D !

les 4D de la recommandation.jpg

Car la promesse de Soyooz est forte : proposer enfin un vendeur augmenté qui soit le meilleur pour donner la bonne réponse au futur client. Your best Salesperson ! Antoine entre très vite dans le vif du sujet, et m’affirme que le prédictif cela ne fonctionne pas ! Wahou ! Enfin un type qui reconnait que me recommander un produit selon ce que Mamie Jacqueline a acheté ou selon la taille et la couleur de ma voiture, est totalement idiot et conduit le plus souvent à me proposer ce qui ne me convient pas. Il ajoute au passage que la logique des algorithmes basiques repose sur les fameux arbres de décision (cf graphe ci-dessous) et que, eux aussi, conduise le vendeur vers une recommandation absurde et limitée par des choix binaires. Comme c’est plaisant cher Antoine d’entendre une confirmation que l’être humain n’est ni binaire ni prévisible en fonction de ses actions passées. Ah le brave homme aurait dit Molière !

arbre de décision soyooz.jpeg

Mais revenons à la technique Soyooz, car s’il est clair que la critique est justifiée, comment faire mieux que ces mécanismes archaïques ? Simple comme Soyooz !

Il faut commencer par poser quelques questions au futur client. Le vendeur a dans les mains sa tablette magique et ce qui l’intéresse alors, ce sont les usages et non les produits. Evidemment, en partant de l’expérience que souhaite vivre le futur client, en écoutant avant de parler, en le laissant dire ce qu’il imagine faire avec le produit, on améliore la connaissance et il ne reste plus qu’à « interroger la machine » pour découvrir la solution. Oui, c’est le moment où l’on reparle de data et d’intelligence artificielle. La base de données des produits couplée à un algorithme, analyse et détermine alors quel produit correspond le mieux aux attentes réelles du client. Le résultat communiqué est justifié, ce qui constitue une réelle avancée dans l’établissement de la confiance indispensable pour motiver l’achat du futur client. Jusque là, il avait le plus souvent l’impression que le vendeur tentait de lui vendre le produit sur lequel il était « primé » ou même celui qu’il fallait écouler d’urgence pour liquider le stock.

Avec Soyooz, le vendeur sera bien plus à l’aise. Il ne sera plus suspecté d’influencer un futur client, bien renseigné techniquement mais forcément sensible aux « conseils » de celui qui lui fait face avec aplomb et affirme que « pas plus tard que tout à l’heure, j’ai vendu ce modèle à un couple du même âge que vous, et croyez-moi ils étaient enchantés ! »

les usages soyooz.jpeg

En réalité, Soyooz fait exactement ce qu’un excellent vendeur devrait faire, et fait sans doute, en ne biaisant aucune information et en identifiant les produits selon les usages ou les expériences. La plateforme contient la connaissance totale de l’ensemble des offres disponibles, ce qui permet au vendeur d’être uniquement concentré sur son interlocuteur. Il comprend alors mieux son futur client, sélectionne la meilleure réponse, justifie en expliquant pourquoi ce choix répond aux usages et enfin révèle les attentes pour adapter l’offre. Soyooz parle alors le langage du consommateur et non celui d’un pseudo expert en technique. Le score que m’indique Antoine pour appuyer sa démonstration est éloquent : 95% de réponses pertinentes !

Je n’entre pas ici dans les détails de la construction de la plateforme et de son paramètrage selon le secteur d’activité et les produits vendus. La technique ne m’intéresse pas. Ce qui me semble essentiel c’est de comprendre que la machine sans l’aide de l’homme, ne peut donner la bonne réponse. C’est parce qu’on écoute attentivement l’autre qu’on le comprend. Encore faut-il accepter que les réponses fournies par le futur client sont la source idéale et décisive dans la construction de la réponse. Chaque client étant unique, sa vision d’une expérience, ses usages, le sont aussi ; pour autant, il est possible de les codifier et d’en sortir des recommandations très cohérentes.

vendeur soyooz

Transformer le retour d’expérience en moteur de recommandation est une excellente idée. Rien ne peut battre la recommandation crédible et intègre. Soyooz redonne le rôle de celui qui écoute et qui comprend, à un vendeur aujourd’hui trop peu confiant et souvent mal inspiré.

Bon voyage Antoine ! La lune est à portée de tir !

 

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CEO Eforbrands Consultant / Speaker / Formateur / Auteur du Marketing Emotionnel Fondateur du Club du Marketing Emotionnel - Intervenant pour l'ESSAC, le MSc MBA Inseec Paris et Sup Career en relation client, inbound marketing et stratégies de fidélisation. Auteur des livres : Tout savoir sur Le Marketing Emotionnel aux Editions Kawa - nov 2013 La Fidélité, du chaos à la zone de confort aux Editions Kawa - Janv 2017 Fondateur de LePartenariat et Eforbrands Rédacteur du blog du partenariat et du blog marketingemotionnel.com

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