L’Internet des objets et l’expérience client

BLOGUE – Nous avons un peu parlé de l’Internet des objets en ce qui a trait aux technologies et aux tendances qui régissent le marché : comment il est possible de recueillir d’immenses quantités d’information, sous forme structurée ou non structurée, provenant du client, de la position géographique, des transactions effectuées ou de la télémesure; du fait que la mobilité permet non seulement d’obtenir de l’information sur les transactions, mais aussi de fournir des données de localisation qui vous aident à offrir le bon produit ou service au client au bon moment et endroit; de la façon dont l’analytique transforme cet océan de données en information exploitables. Cependant, nous n’avons qu’effleuré la surface en ce qui concerne l’impact que cela peut avoir sur l’expérience du client.

Fournir une expérience client grâce à l’Internet des objets est une formule dans laquelle le client est souvent un élément négligé. Le client est généralement, mais pas toujours, le point de départ de l’expérience de l’Internet des objets et devrait toujours en être le point d’arrivée. (Pour certaines applications, comme l’entretien préventif, une pièce d’équipement peut être un élément central de l’équation, mais une meilleure expérience client peut l’être tout autant; les systèmes de CVCA qui fonctionnent sans problème offrent un environnement plus clément pour le client et, bien que cela ne se traduise pas nécessairement par des dollars dépensés, il est possible que le client reste fidèle à l’entreprise plus longtemps, ce qui augmente les chances qui viennent y dépenser son argent.)

Cependant, concentrons-nous sur la version humaine du « client », sur la personne que vous tentez de servir, sur la personne qui paie vos factures, sur la personne dont la satisfaction contribue à votre revenu. Comme nous l’avons mentionné, l’expérience client associée à l’Internet des objets est une formule et le client fournit la majeure partie des données qui la composent.

L’historique des transactions : cela est, et a toujours été, la base de la gestion des relations avec la clientèle. Beaucoup de renseignements sur les transactions sont, heureusement, présentés dans un format structuré : des détails comme « quand », « où », « quoi » et « combien » sont entrés dans des champs précis d’une base de données. Cela permet de les analyser. Toutefois, les points de contact se sont multipliés bien au-delà des points de vente ou du terminal de saisie des commandes, les transactions ne sont plus simplement que des achats et l’information ne provient plus uniquement des cartes de débit et de crédit.

Les clients peuvent contribuer à l’historique de recherche en utilisant une application commerciale pour téléphone intelligent. Ils peuvent fournir de l’information précieuse sur le trafic et la durée des visites par l’entremise d’applications intelligentes de vidéosurveillance (ou sur les recherches Internet dans un environnement de vente ou non-commercial). L’information agrégée peut être recueillie grâce à des capteurs dans les parcs de stationnement et de lecteurs aux comptoirs d’enregistrement des compagnies aériennes.

Données sociales : l’analyse de sentiments peut être utilisée de manière agrégée, mais la nature des médias sociaux rend également le client individuellement identifiable. Bien souvent, les billets relatifs à une marque particulière sont publiés à partir des appareils mobiles et sont, en plus, accompagnés de la position géographique où ils ont été faits. Les utilisateurs publient 20 millions de gazouillis par heures et 874 millions d’entre eux accèdent à Facebook à partir d’un appareil mobile tous les mois, selon les statistiques de 2013. Comment fait-on pour exploiter de telles données non structurées?

Nous l’expliquerons sous peu. Une autre source de données non générées par le client mérite d’être prise en considération. C’est l’autre côté de la médaille de la production de données de l’Internet des objets. Bien que les consommateurs fournissent eux-mêmes la majorité des données nécessaires pour personnaliser leur expérience à la volée, il existe une catégorie entière d’appareils qui recueillent des données sans la participation du client. La discussion sur l’Internet des objets tourne souvent autour de ce sujet, même si je suis d’avis qu’il s’agirait d’une grosse erreur d’ignorer les données générées par les clients. Appelons cela des données ambiantes, à défaut de meilleur terme.

Maintenant qu’elle fonctionne à l’aide de puces électroniques en plus de carburateurs, votre voiture génère des téraoctets de données. La majorité de ces données, si elles sont pertinentes, peuvent être accessibles sans fil par votre concessionnaire dans le but de planifier automatiquement des rendez-vous pour une mise au point ou un changement d’huile. Elles peuvent être utilisées par votre compagnie d’assurance pour déterminer si vous êtes un conducteur prudent et si elle devrait vous offrir un taux plus avantageux. Il y a des centaines de capteurs dans votre voiture et tous ont le potentiel d’être connectés à l’Internet.

Mais ce n’est que le début. Il est possible de connecter les machines de l’atelier à l’Internet de manière à déceler les problèmes d’entretien potentiels. Les parcs de stationnement peuvent transmettre au site Internet d’un centre commercial des renseignements sur les zones très occupées et les zones libres. S’il y a un objet, il y a une manière de le connecter à lnternet. En 2012, Rob Soderbery de Cisco Systems Inc. estimait qu’il existait 8,7 milliards d’appareils (d’objets) connectés à Internet. Quatre-vingt-dix-neuf pour cent des objets pouvant être connectés à l’Internet ne l’étaient pas encore. D’ici 2020, ce chiffre devrait atteindre environ 40 milliards.

J’aime appeler ceci les « données ambiantes », parce qu’une grande partie de celles-ci ne contribuent pas vraiment à l’expérience client, mais permettent plutôt de créer un environnement ou un contexte d’utilisation pour les autres données. Est-ce que le volume de la circulation sur la QEW en direction Est de Ford Drive a un impact sur l’expérience d’un client au Shoppers Drug Mart d’Etobicoke? Nous recueillons des données issues de sources ouvertes, mais est-ce qu’elles sont pertinentes dans le contexte du client? En fait, la majorité de ces données sont recueillies sous forme d’infrastructure informatique « brouillard » (c’est comme l’infonuagique, mais plus près de la source). Les données sont recueillies et partagées à l’échelle de l’appareil pour, par exemple, vous indiquer à l’aide d’une carte le temps qu’il faudra pour vous rendre à Bay Street en prenant la QEW plutôt que Lakeshore Drive. L’information n’est pas transmise à un centre de données en vue d’être analysée avant de retourner à votre appareil : elle reste près de la source de manière à fournir des renseignements à jour, à moins qu’une analyse en profondeur soit nécessaire.

C’est pourquoi le secret pour tirer pleinement parti de l’Internet des objets est l’analytique ou, plus précisément, le fait de rendre accessibles ces outils aux utilisateurs du monde des affaires. Si j’étais un programmeur, je pourrais passer plusieurs semaines à créer une requête qui compare les tendances météorologiques de la Mongolie-Extérieure avec les délais de livraison à un client de Rankin Inlet; l’analyse serait parfaitement valide, mais complètement inutile. Les outils d’analyse à la fois capables de déceler les tendances et de mettre en évidence les possibilités qui peuvent être exploités par les personnes avec le sens des affaires, et non seulement par les programmeurs, sont la clé pour tirer le maximum de l’Internet des objets.