Vendre mieux vendre plus de la vente in­tel­li­gente

Les Affaires - - Billet | Sommaire - Jean-Fran­çois Venne re­dac­tion­le­saf­faires@tc.tc

Que ce soit en ligne ou en vi­si­tant l’une des quinze bou­tiques ca­na­diennes et amé­ri­caines de Sur­me­sur, les clients peuvent conce­voir de A à Z leurs propres che­mises. Et ce­la, grâce à un ou­til qui offre de la réa­li­té aug­men­tée et un en­vi­ron­ne­ment in­ter­ac­tif en trois di­men­sions. Une telle avan­cée tech­no­lo­gique n’a pas été sans dé­fi. Éva­lué à trois mois au dé­part, le pro­jet a fi­na­le­ment pris un an à mettre en place et ne concerne en­core que les che­mises. Les com­plets de­vraient ve­nir plus tard. Une des­si­na­trice a mis près de cinq mois à des­si­ner toutes les op­tions de che­mises afin de les of­frir sur l’ou­til. Sans ou­blier la re­pro­duc­tion à l’iden­tique d’en­vi­ron 60000 tis­sus. Si vous choi­sis­sez un car­reau rose sur l’ou­til in­ter­ac­tif, vous re­trou­ve­rez exac­te­ment le même sur votre che­mise.

Vincent Thé­riault, co­fon­da­teur de l’en­tre­prise, re­con­naît que l’in­no­va­tion tech­no­lo­gique re­pré­sente des in­ves­tis­se­ments im­por­tants pour Sur­me­sur, mais pré­cise qu’elle consti­tue le coeur de son mo­dèle d’af­faires. Le lo­gi­ciel Stu­dio, par exemple, lan­cé en 2015, est uti­li­sé dans le pro­ces­sus de prise de com­mandes et de concep­tion des vê­te­ments, mais a aus­si ser­vi à cen­tra­li­ser la base de don­nées, afin d’ac­cé­der à l’his­to­rique d’achat et aux me­sures d’un client dans toutes les bou­tiques. Pour l’ap­puyer dans ces dé­marches, Sur­me­sur em­ploie deux per­sonnes à temps plein en tech­no­lo­gie et col­la­bore avec une firme ex­terne.

« Au­pa­ra­vant, les tailleurs fai­saient tout à la main, y com­pris la prise de me­sures du client, mais chez Sur­me­sur, nous fai­sons de la per­son­na­li­sa­tion de masse. Nous avons donc be­soin de nou­veaux ou­tils tech­no­lo­giques », ex­plique M. Thé­riault, qui pré­cise que ces nou­veaux ou­tils ne viennent pas rem­pla­cer les tailleurs ou les ven­deurs en ma­ga­sin. Ce sont des atouts sup­plé­men­taires à leur dis­po­si­tion pour mieux vendre. La réa­li­té aug­men­tée : c’est par­ti ! Un mo­dèle hy­bride, donc, que re­con­naît bien Da­mien Le­febvre, vice-pré­sident di­rec­teur, Comptes et in­no­va­tion pour l’Amé­rique du Nord de Val­tech, dont il pré­side aus­si le bu­reau de Mon­tréal. Il a beau­coup tra­vaillé, ré­cem­ment, sur des ou­tils de vente en réa­li­té aug­men­tée, la­quelle ajoute une couche de nu­mé­rique à la réa­li­té, et en réa­li­té vir­tuelle. Grand pro­mo­teur du mo­dèle « sans in­ter­face », qui vise à éli­mi­ner les en­com­brants écrans, il pré­vient ceux qui voient en­core le re­cours à la réa­li­té aug­men­tée ou à la réa­li­té vir­tuelle comme de la science-fic­tion qu’ils se trompent. Le mou­ve­ment est dé­jà bel et bien lan­cé. Le mé­ga­suc­cès du jeu de réa­li­té aug­men­tée Po­ké­mon Go, té­lé­char­gé par plus de 750 mil­lions de per­sonnes, montre, se­lon lui, que les gens sont prêts à sau­ter dans le train. « Pour les com­mer­çants, les oc­ca­sions com­mer­ciales et pu­bli­ci­taires sont im­menses et pro­mettent aus­si d’at­té­nuer di­vers pro­blèmes, comme le haut taux de re­tour, no­tam­ment pour les achats ef­fec­tués en ligne. » Es­sayer son ca­na­pé (vir­tuel) avant de l’ache­ter Pre­nons le cas d’Ama­zon, par exemple. Son ou­til AR View per­met de vi­sua­li­ser, sur un té­lé­phone in­tel­li­gent ou une ta­blette, un pro­duit en 3D comme s’il était chez soi. Vous re­gar­dez un vase dans le ca­ta­logue? Vous pou­vez le « po­ser » à dif­fé­rents en­droits chez vous pour voir s’il convient. Ikea offre un ser­vice si­mi­laire. C’est no­tam­ment pra­tique pour les items en­com­brants, comme les meubles et les élec­tro­mé­na­gers. Les ma­ga­sins ont des taux de re­tour éle­vés pour ces ob­jets, car bien des gens constatent, une fois à la mai­son, que ceux-ci ne passent pas la porte d’en­trée, bloquent dans un cor­ri­dor ou sont trop gros pour l’en­droit où ils de­vaient être ins­tal­lés. Ils peuvent dé­sor­mais vé­ri­fier avant de pro­cé­der à l’achat.

L’en­tre­prise de vê­te­ments et d’ar­ticles de sport Un­der Ar­mour uti­lise la réa­li­té aug­men­tée d’une tout autre ma­nière. Le client qui re­marque une paire de chaus­sures, par exemple, peut uti­li­ser son ap­pa­reil mo­bile pour voir du con­te­nu in­ter­ac­tif et ani­mé met­tant en ve­dette Steph Cur­ry, Cam New­ton, Tom Bra­dy, Mis­ty Co­pe­land, The Rock ou en­core Jor­dan Speith et don­nant ac­cès aux ca­rac­té­ris­tiques tech­niques de cet ar­ticle. D’autres ex­pé­ri­mentent des ca­bines d’es­sayage vir­tuelles, en uti­li­sant cette même réa­li­té aug­men­tée.

Ex­pé­rience de cam­ping im­mer­sive

M. Le­febvre a aus­si par­ti­ci­pé à une in­no­va­tion ma­jeure chez Dé­cath­lon, le géant fran­çais d’ar­ticles de sports, le­quel vient d’ou­vrir un pre­mier ma­ga­sin ca­na­dien au Mail Cham­plain, à Bros­sard. Cette chaîne vend no­tam­ment un grand nombre de tentes. Pro­blème: pour les ex­po­ser toutes, mon­tées, en ma­ga­sin, il fau­drait l’équi­valent d’un stade de soc­cer! Tra­di­tion­nel­le­ment, le ma­ga­sin dé­ployait donc en ma­ga­sin l’un des plus pe­tits mo­dèles. Pour les autres, les clients de­vaient se conten­ter du ca­ta­logue, du site web ou des conseils du ven­deur.

Val­tech a ai­dé Dé­cath­lon à mo­dé­li­ser en 3D les tentes fa­mi­liales et à pro­duire un

Réa­li­té aug­men­tée et vir­tuelle, chat­bot, in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, per­son­na­li­sa­tion, re­com­man­da­tion de pro­duits en temps réel... Sous l’im­pul­sion au­tant des plus grandes en­seignes que de mi­nus­cules start-up, les in­no­va­tions se suc­cèdent à un rythme ef­fré­né, avec leur lot d’oc­ca­sions d’af­faires et de dé­fis. Quel est le po­ten­tiel de ces nou­velles tech­no­lo­gies pour votre en­tre­prise ? Comment peuvent-elles vous ame­ner à vendre plus in­tel­li­gem­ment pour vendre da­van­tage ?

en­vi­ron­ne­ment vir­tuel en ma­ga­sin. « Il s’agis­sait de créer une ex­pé­rience client hors du com­mun, ex­plique M. Le­febvre. Les clients portent un casque de réa­li­té vir­tuelle et peuvent choi­sir une tente, puis sé­lec­tion­ner l’en­vi­ron­ne­ment dans le­quel l’ins­tal­ler, par exemple la mon­tagne. Ils peuvent en­suite se pro­me­ner à l’ex­té­rieur comme à l’in­té­rieur de la tente et ac­cé­der à toutes sortes d’in­for­ma­tion. C’est to­ta­le­ment im­mer­sif. » Of­fert d’abord à Pa­ris, Lyon et Hong Kong, le dis­po­si­tif de­vrait ra­pi­de­ment se gé­né­ra­li­ser à d’autres ma­ga­sins de la chaîne.

La réa­li­té vir­tuelle est plus coû­teuse que la réa­li­té aug­men­tée en rai­son des équipements né­ces­saires. Ce­pen­dant, les deux ou­tils re­cèlent un gi­gan­tesque po­ten­tiel pour les com­mer­çants, tant en ligne qu’en ma­ga­sin. Le prin­ci­pal frein est que peu de dé­taillants dis­posent d’une mo­dé­li­sa­tion 3D de leurs pro­duits. « Il faut com­men­cer à créer cette base de don­nées, en pro­cé­dant à des pro­jets pi­lotes au dé­part, afin de per­fec­tion­ner les mé­thodes, avance M. Le­febvre. C’est vrai­ment le temps de le faire, afin d’être par­mi les pre­miers sur le mar­ché avec ces in­no­va­tions. »

Dis­cu­ter avec les ro­bots

De son cô­té, Alain Tapp, pro­fes­seur ti­tu­laire au dé­par­te­ment d’in­for­ma­tique de l’Uni­ver­si­té de Mon­tréal et membre d’IVADO et du MI­LA, s’in­té­resse de près à l’évo­lu­tion des agents conver­sa­tion­nels (mieux connus sous l’ap­pel­la­tion an­glaise chat­bots). « Les chat­bots pré­sentent de nom­breux avan­tages pour les clients, avance-t-il. Ils sont dis­po­nibles en tout temps, ils ne vous jugent pas si vous com­met­tez une er­reur, vous pou­vez ré­pé­ter, re­com­men­cer, etc. Tou­te­fois, le risque d’être mal com­pris est plus éle­vé qu’avec un hu­main. »

L’ob­jec­tif, bien sûr, est d’avoir des sys­tèmes de chat­bots ro­bustes, in­dé­pen­dants et ca­pables de ré­pondre aux clients sans in­ter­ven­tion hu­maine. Pré­sen­te­ment, l’usa­ger doit ap­prendre à uti­li­ser les sys­tèmes et à po­ser les bonnes ques­tions de la bonne ma­nière, s’il sou­haite ob­te­nir une ré­ponse.

Cer­taines en­tre­prises uti­lisent dé­jà ces ou­tils. Star­bucks a lan­cé MyS­tar­bucks Ba­ris­ta, qui prend votre commande vo­cale de ca­fé. Dans cer­tains ma­ga­sins Lowe, aux États-Unis, les clients peuvent po­ser des ques­tions simples à un ro­bot, le Lo­weBot. Si vous ap­pe­lez le ser­vice à la clien­tèle d’Ame­ri­can Air­lines, vous échan­ge­rez d’abord avec un ro­bot, le­quel vous di­ri­ge­ra vers le dé­par­te­ment ap­pro­prié, où un hu­main vous ré­pon­dra. Le dé­fi reste tou­te­fois as­sez grand lors­qu’il s’agit d’avoir une conver­sa­tion plus ap­pro­fon­die avec un ro­bot ou du cô­té de la re­con­nais­sance vo­cale.

« La re­con­nais­sance vo­cale pro­gresse, mais il faut beau­coup de don­nées pour construire un sys­tème ro­buste, avance M. Tapp. Un Mon­tréa­lais, un Pa­ri­sien et un Sé­né­ga­lais ne po­se­ront pas la même ques­tion de la même ma­nière. Le vo­ca­bu­laire, l’ac­cent et le ton va­rie­ront for­cé­ment. Le ro­bot doit être ca­pable de com­prendre tout ça. Ima­gi­nez quand on ajoute plu­sieurs autres langues, en plus des va­ria­tions entre in­di­vi­dus… »

Pour que les sys­tèmes de­viennent plus per­for­mants, il faut beau­coup de don­nées. Les en­tre­prises en­re­gistrent donc nos re­quêtes et con­ver­sa­tions. Ce­la sou­lève cer­taines inquiétudes sur le plan de la vie pri­vée. « La re­con­nais­sance vo­cale s’amé­liore un peu chaque fois que quel­qu’un parle à Google, mais le scan­dale au­tour de Fa­ce­book montre les risques que pose l’ac­cu­mu­la­tion de don­nées des usa­gers, sou­ligne le pro­fes­seur. Les cha­bots pour­ront rendre de grands ser­vices, no­tam­ment en vente et en ser­vice à la clien­tèle, mais il fau­dra pro­cé­der pru­dem­ment. »

Per­son­na­li­ser la vente

Chose cer­taine, ces in­no­va­tions tech­no­lo­giques car­burent aux don­nées. « Les nou­velles tech­no­lo­gies centrent le com­merce au­tour du client, plus seule­ment sur la base de larges seg­men­ta­tions, mais sur une base in­di­vi­duelle, ex­plique Jo­ce­lyn Cal­lier, di­rec­teur, Ex­ploi­ta­tion de don­nées à la firme de mar­ke­ting per­son­na­li­sé Re­la­tion1. Ce­la exige de col­lec­ter un grand nombre de don­nées, mais sur­tout d’être ha­bile pour clas­ser, in­ter­pré­ter et uti­li­ser celles-ci. C’est ce­la qui crée de la va­leur. »

Pour y ar­ri­ver, l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et l’ap­pren­tis­sage pro­fond de­viennent des atouts in­con­tour­nables. « Ces tech­no­lo­gies visent à clas­si­fier des don­nées d’une ma­nière plus so­phis­ti­quée que ne peut le faire un hu­main, ré­sume Sai­bal Ray, di­rec­teur aca­dé­mique de l’École Ben­sa­doun de ges­tion du com­merce au dé­tail de l’Uni­ver­si­té McGill. Uti­li­sées par les com­mer­çants, elles cherchent gé­né­ra­le­ment à com­prendre les com­por­te­ments d’achats des consom­ma­teurs. »

Les usages de ces don­nées sont très nom­breux, et cer­tains, dé­jà as­sez cou­rants. À l’in­terne, des com­mer­çants s’en servent pour construire des mo­dèles pré­dic­tifs très dé­taillés de leurs ventes à ve­nir, pour éla­bo­rer des re­com­man­da­tions de pro­duits per­son­na­li­sées ou en­core faire du mar­ke­ting per­son­na­li­sé.

« Il est aus­si pos­sible de per­son­na­li­ser les prix en fonc­tion de chaque consom­ma­teur ou en­core d’au­to­ma­ti­ser la fixa­tion dy­na­mique des prix, ex­plique le pro­fes­seur. Le Ca­na­dien de Mon­tréal mo­di­fie ses prix se­lon les matchs ; le prix d’une chambre d’hô­tel ou d’un billet d’avion va­rie­ra en fonc­tion de di­vers fac­teurs. Avec l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, ces ajus­te­ments de prix se font au­to­ma­ti­que­ment et de ma­nière très per­son­na­li­sée. »

Un maxi­mum de don­nées pour une meilleure per­for­mance

Chez Lo­cal Lo­gic, une start-up mont­réa­laise lan­cée en 2014 par trois ur­ba­nistes de McGill, on uti­lise ces in­no­va­tions dans l’im­mo­bi­lier. Lo­cal Lo­gic est de­ve­nu ex­pert pour quan­ti­fier les as­pects qua­li­ta­tifs d’une ville. « Nous col­lec­tons des don­nées sur le bruit, le dy­na­misme, l’ac­cès aux ser­vices, aux dif­fé­rents modes de trans­port, aux com­merces et aux écoles, la convi­via­li­té pour les pié­tons ou les cy­clistes, la ver­dure, etc., ex­plique Vincent-Charles Hod­der, un des fon­da­teurs. Nous ac­cor­dons en­suite une li­cence de ces don­nées à des sites d’agents ou de pro­mo­teurs im­mo­bi­liers, où ils contri­buent à of­frir une ex­pé­rience de re­cherche de pro­prié­tés plus ef­fi­caces aux usa­gers. »

Les trois co­fon­da­teurs tirent des don­nées de plus de 500 sources, comme des bases de don­nées mu­ni­ci­pales, pro­vin­ciales, fé­dé­rales ou pri­vées et en gé­nèrent eux-mêmes, par exemple par des images sa­tel­li­taires. « Nous amas­sons des mil­lions de points de don­nées, puis nous les trai­tons avec l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, ex­plique M. Hod­der. Plus nous amas­sons de don­nées, plus nos al­go­rithmes de­viennent per­for­mants. »

Une ques­tion de sur­vie pour les plus pe­tits

Pour M. Cal­lier, de Re­la­tion1, « la grande ré­vo­lu­tion est que les tech­no­lo­gies de pointe, au­tre­fois ré­ser­vées aux grandes en­tre­prises, se dé­mo­cra­tisent et que la plu­part sont dé­sor­mais à la por­tée des plus pe­tits com­mer­çants ». Le dé­fi pour ces der­niers est de gé­rer les risques en in­tro­dui­sant des tech­no­lo­gies ve­nant ra­di­ca­le­ment chan­ger leurs pro­cé­dés et par­fois même leurs mo­dèles d’af­faires.

De son cô­té, Jean-Fran­çois Plante, pro­fes­seur agré­gé en sciences de la dé­ci­sion à HEC Mon­tréal, croit que les com­mer­çants réa­lisent très bien que les mé­ga­don­nées de­viennent des in­con­tour­nables et qu’il fau­dra se tour­ner de plus en plus vers l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, l’ap­pren­tis­sage pro­fond, la réa­li­té aug­men­tée et autre réa­li­té vir­tuelle. « Le dé­fi se si­tue plus du cô­té de leur com­pré­hen­sion et de leurs com­pé­tences en sta­tis­tiques, ain­si que de leur ca­pa­ci­té à ap­pré­hen­der et à uti­li­ser ces nou­veaux ou­tils pour at­teindre des ob­jec­tifs d’af­faires pré­cis », pré­vient-il.

La de­mande pour des res­sources hu­maines for­mées en in­tel­li­gence d’af­faires, en ana­ly­tique d’af­faires ou en­core en in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle aug­mente de plus en plus et la ra­re­té des res­sources pour­rait éven­tuel­le­ment de­ve­nir un en­jeu, si elle ne l’est pas dé­jà. Les pe­tits com­mer­çants pour­raient aus­si être un peu désa­van­ta­gés, car la qua­li­té des ou­tils d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle reste sou­vent tri­bu­taire du vo­lume de don­nées qui les ali­mente. Or, les Ama­zon et Ali­ba­ba de ce monde ré­coltent for­cé­ment bien plus de don­nées que leurs pe­tits concur­rents lo­caux.

Mal­gré tout, ce vi­rage re­pré­sente moins un choix qu’une ques­tion de sur­vie. « Il faut ga­gner la ba­taille de l’ex­pé­rience client et de la per­son­na­li­sa­tion, conclut M. Cal­lier. À terme, même si un client est at­ta­ché à une marque, si celle-ci ne lui offre pas le même de­gré de per­son­na­li­sa­tion que ces concur­rents, il risque fort de s’en dé­tour­ner. »

la

L’ou­til AR View d’Ama­zon per­met de vi­sua­li­ser, sur un té­lé­phone in­tel­li­gent ou une ta­blette, un pro­duit en 3D comme s’il était chez soi.

Newspapers in French

Newspapers from Canada

© PressReader. All rights reserved.