Comment The North Face a appliqué Watson à l'expérience d'achat
Capable de comprendre le langage naturel et de s'exprimer de la même façon, la technologie cognitive Watson d'IBM s'est d'abord fait connaître par ses prouesses au jeu télévisé Jeopardy, mais dispose en réalité d'un champ d'applications bien plus large. La première a été la santé, Watson pouvant notamment améliorer la rapidité et la précision des diagnostics. Depuis, IBM décline les capacités de sa techno dans divers domaines : la météo, les transports, l'administration publique, le tourisme, l'Internet of Things… et la distribution.
Au sein de l'écosystème de start-up développé par Big Blue pour l'aider dans cette tâche, le californien Fluid s'est ainsi donné pour mission de trouver comment Watson pouvait améliorer l'expérience client. Pendant un an, Fluid et le fabricant de vêtements de plein air The North Face ont travaillé à la conception d'Expert Personal Shopper (XPS), un service intégré au site marchand de la marque pour assister les visiteurs dans leurs recherches. A l'occasion du NRF Big Show 2016, la semaine dernière à New York, les deux sociétés ont expliqué comment elles ont mis au point cette application de l'intelligence artificielle au commerce.
"Nous nous sommes d'abord rendus en boutique pour écouter les vendeurs conseiller les visiteurs, se souvient Neil Patil, directeur produit de Fluid. Les informations qu'ils fournissent n'apportent souvent pas la même chose au consommateur que l'arborescence, les filtres et le moteur d'un site marchand. Or 52% des ventes en ligne commencent sur Google avec des recherches très 'humaines', par exemple pour trouver quels critères prendre en compte lors de l'achat d'un vêtement technique. C'est pour pouvoir avoir ce genre de conversation en ligne que nous avons bâti XPS".
"Nous ne voulons pas juste que vous ayez une très bonne expérience e-commerce, souligne de son côté Cal Bouchard, directrice e-commerce de The North Face. Nous souhaitons aussi que vous ayez une très bonne expérience de plein air, donc que vous trouviez la bonne veste. Les outils classiques de l'e-commerce n'y suffisant pas, il nous fallait quelque chose de plus intuitif, de plus personnel, qui permette aussi au visiteur de s'exprimer de façon plus naturelle." C'est ce que propose aujourd'hui XPS, qui sait, en deux minutes de dialogue, comprendre que vous cherchez une veste de ski et allez à la montagne deux fois par an, afin d'aller dénicher dans le catalogue de la marque les articles les plus adaptés.
Concrètement, XPS demande d'abord où et quand vous allez utiliser la veste. C'est aussi la première question posée par les vendeurs en magasin. Ce contexte est en effet important, car il permet à l'outil de déduire les conditions d'utilisation. Et comme The North Face désire encourager les utilisateurs à ne pas répondre par mots-clés, des exemples de phrases de réponse défilent sous la question. XPS demande ensuite si l'acheteur est un homme ou une femme, puis se lance. Il va chercher la température, le vent et d'autres données correspondant au contexte indiqué, pour extraire du catalogue une première sélection de 6 articles.
Quelle activité ou quel sport pratiquerez-vous ? Quelle couleur voulez-vous ? "La sélection d'articles évolue au fil des réponses, ce qui est très efficace pour très vite engager visuellement les utilisateurs", explique Cal Bouchard. Préférez-vous de la plume ou du synthétique ? XPS accepte bien sûr qu'on ne sache pas répondre, mais aussi que l'on ajoute soi-même des critères, par exemple en répondant : "Synthétique. En avez-vous en Thermoball ?" Impossible de procéder ainsi lorsqu'on ne dispose que des filtres d'un site marchand...
A l'issue de ce process très court, XPS soumet sa sélection finale. Facilement en proie à la "fear of missing out", les consommateurs peuvent vouloir considérer d'autres produits encore, pour s'assurer qu'ils ne passent pas à côté de la veste qui leur conviendrait le mieux. Raison pour laquelle XPS récapitule pour chaque article suggéré les caractéristiques qui en font le bon produit au vu des indications données par le visiteur. Le macaron "Review our conversation" placé en haut à gauche de la page permet également de modifier les critères indiqués au cours de la conversation et de mettre à jour la sélection en conséquence.
Le premier test a débuté sur Thenorthface.com mi-novembre, en invitant par email des membres du programme VIP de la marque à essayer l'outil. Après quelques itérations, XPS a été propulsé mi-décembre de façon permanente sur la page d'accueil et les landing pages. "En 60 jours, nous avons enregistré 50 000 utilisateurs, dont les sessions duraient en moyenne 2 minutes, précise Cal Bouchard. Les 12 000 personnes qui ont répondu à notre questionnaire ont donné à XPS la note moyenne de 2,5/3 et 75% ont déclaré qu'elles l'utiliseraient à l'avenir. La transformation n'est pas encore au rendez-vous, mais c'est aux visiteurs qui ont le plus besoin d'aide que l'outil apporte le plus de valeur. C'est donc extrêmement prometteur, d'autant que le projet n'est pas complètement abouti encore."
Ces douze mois de développement n'ont toutefois pas été de tout repos. "Moi qui pensais avoir affaire au champion du Jeopardy, j'ai vite réalisé qu'il fallait lui apprendre beaucoup de choses, relate Cal Bouchard. Que jogging et running signifient la même chose, combien valent les températures en Celsius, etc." Par ailleurs, il a fallu descendre très profondément dans les caractéristiques des produits, puis pondérer tout cela pour établir des correspondances avec les besoins des utilisateurs. "L'intelligence artificielle doit connaître extrêmement bien vos produits !" Enfin, The North Face et Fluid ont dû tâtonner pendant des mois : "Je disais à Neil que cela ne marchait pas ! Il me répondait qu'on avait juste repéré un cas non traité par l'arbre de décision. C'est par une longue démarche de 'trial and error' que nous l'avons complété pas à pas."
Toujours en beta sur Thenorthface.com, XPS va encore être amélioré dans les mois à venir, toujours afin d'aider le visiteur à faire le meilleur choix possible. "XPS devra pouvoir répondre à des questions du type 'quels sont les critères qui font d'une veste de ski une très bonne veste ?' ou encore 'quel genre de fibre faut-il préférer pour telle activité ?'", annonce Neil Patil. Watson ayant beaucoup de choses à dire pour améliorer l'expérience de l'acheteur, le directeur produit de Fluid voit d'ailleurs plus loin que la simple recommandation de produits. "L'utilisateur va skier à Vail en mars ? Pourquoi ne pas lui pousser les pistes les plus populaires ?". Les applications retail de Watson, qui sera lancé cette année en français, ne font que débuter.