Dossier

Quand algorithmes et humains coopèrent

Publié le 20/10/2016

Et si les conseillers disposaient d’argumentaires individualisés, indiquant pour chaque client quel produit ou service est le plus susceptible de l’intéresser ? C’est déjà le cas dans l’hôtellerie, la banque et la mode. Et ça marche : +60 % de ventes additionnelles chez les hôtels Hyatt, +30 % au Crédit Mutuel Arkéa.

Les hôtels Hyatt fournissent aux réceptionnistes des préconisations personnalisées selon les données du client

Un client qui se rend dans un hôtel Hyatt peut avoir le sentiment que la personne à la réception est vraiment très intuitive. Il peut se voir proposer une promotion de dernière minute pour bénéficier d’une chambre avec vue, alors que c’est justement ce dont il rêvait. Le réceptionniste peut aussi lui suggérer un package pour profiter des services du spa, une activité dont il raffole, ou encore lui proposer de se faire livrer à manger dans sa chambre, ce qu’il apprécie toujours… La chaîne d’hôtels est en fait en train de déployer dans l’ensemble de ses établissements un programme de recommandation personnalisée basé sur la collecte des données de ses clients.

L’objectif du groupe Hyatt ? Améliorer les revenus générés par un client après sa réservation en ligne. Pour lui faire des offres adaptées, Hyatt prend en compte son profil, son historique lors de ses précédents séjours, ainsi que les données laissées lors de sa réservation en ligne (A-t-il consulté une chambre plus grande ? A-t-il regardé les horaires du spa ? etc.). Cela donne une série de suggestions qui est envoyée à la réception de l’hôtel et dont le personnel peut s’inspirer quand le client se présente.

« Le personnel est libre de suivre ou non les préconisations de l’algorithme, précise Chris Brogan, Vice-président en charge de la stratégie de Hyatt Hotels. Mais nous leur demandons un feedback dans tous les cas de figure, pour que nos données restent ‘propres’. » Il s’agit de savoir si les recommandations ont été suivies par le client. L’algorithme peut ainsi mesurer la pertinence de ses prédictions, et s’améliorer, sur le principe du machine learning.

La chaîne d’hôtels a testé ce programme en 2014, et a observé une hausse de 60 % des revenus post-réservations là où l’expérimentation était menée, indique Chris Brogan. Ce qui explique son déploiement dans l’ensemble des établissements du groupe.

Plus d’infos : Tnooz

Le Crédit Mutuel Arkéa utilise le marketing prédictif pour cibler les propositions commerciales dans ses agences et centres d’appels

Crédit Mutuel Arkéa, le groupe de bancassurance de l’Ouest de la France qui compte plus de 3,5 millions de clients et qui possède notamment Fortuneo, est un des leaders en France dans l’utilisation du marketing prédictif. La banque s’appuie sur un algorithme auto-apprenant qui analyse deux années d’historique de données clients. Cet algorithme fournit aux conseillers des suggestions de produits susceptibles de répondre aux attentes de chaque client.

Un premier test a été mené fin 2014 dans les centres d’appels du Crédit Mutuel Arkéa, où travaillent une centaine de collaborateurs. « On demande à ces conseillers d’effectuer du rebond commercial lors des appels entrants de clients », explique Marc Chereau, directeur des études informatiques chez Crédit Mutuel Arkéa, dans un entretien au site Silicon.fr. L’essai a été concluant : les deux centres d’appels bénéficiant de la technologie ont affiché un taux de succès sur ces propositions de 30 % supérieur aux deux autres call centers « témoins ».

Ces premiers pas encourageants ont incité la banque à expérimenter ce programme également en agence, auprès de 450 conseillers. Avec ici encore un très bon retour : les utilisateurs estiment que 60 % des propositions générées par cette technologie prédictive sont pertinentes. Fin 2015, la décision a été prise de généraliser ce programme à l’ensemble des agences et des centres d’appels du Crédit Mutuel Arkéa, soit au total 5 000 collaborateurs en contact avec les clients.

Plus d’infos : Silicon.fr

Chez Stitch Fix, 2 800 stylistes et 80 data scientists travaillent ensemble pour recommander des vêtements

Stitch Fix fait partie de ces entreprises inconnues de ce côté-ci de l’Atlantique, mais qui font figure de success story aux États-Unis, avec un chiffre d’affaires estimé à 250 million de dollars en 2015 et qui devrait croître de 50 % cette année. Principe de ce site : proposer à ses clientes une sélection personnalisée de cinq vêtements et accessoires. C’est le concept de la malle de vêtements, adapté en France par Chic Types, par exemple. Mais Stitch Fix a poussé la pertinence de la personnalisation a un tel point que le site fait payer son service de sélection 20 dollars (remboursés toutefois si la cliente conserve un des articles).

Stitch Fix est un mélange de personal shoppers et de data intelligence. Le parcours d’une nouvelle cliente commence par un questionnaire en ligne portant sur ses préférences en matière de mode, son style de vie, sa profession, son lieu d’habitation… Environ 50 données sont ainsi captées pour être analysées par l’algorithme prédictif. Le code postal permet par exemple d’adapter la sélection au climat, la profession est utilisée pour affiner le style, etc. Stitch Fix demande aussi à sa cliente si elle possède un compte Pinterest, ce qui fournira d’autres données pour cibler ses goûts.

« Tout est question d’expérience et de pertinence », explique Eric Colson, le Chief Algorithm Officer de Stitch Fix, qui travaillait auparavant chez Netflix où il a mis au point le logiciel de recommandation. « Nous n’avons pas d’exclusivité pour les vêtements que nous proposons. Nous ne les vendons pas au meilleur prix. Nous ne les livrons pas le plus rapidement. Nous devons juste être les plus pertinents. » Pour s’assurer de la qualité de la sélection, le site emploie 80 data scientists.

Stitch Fix ne s’en remet pourtant pas uniquement à sa technologie prédictive : les recommandations opérées par l’algorithme sont transmises à l’une des 2 800 stylistes employées par le site, la plupart travaillant à temps partiel à domicile. Elle finalise le choix des cinq vêtements et accessoires envoyés. Pour que le procédé soit rentable, une cliente doit garder au moins deux des articles qu’elle reçoit.

Le concept de Stitch Fix plaît, et fidélise. 80 % environ des clientes qui reçoivent une sélection de vêtements passent de nouveau commande dans les trois mois. 39 % dépenseraient même plus de la moitié de leur budget vêtements chez Stitch Fix. Forts de ces chiffres, le site vient de lancer sa version pour hommes.

Plus d’infos : Customer Insight ConsultingForbes