Un expert de l’expérience client affirme que les sites web d’entreprise n’ont pas encore rattrapé l’évolution des comportements des utilisateurs façonnés par l’IA

Chris Gibbins mène depuis 25 ans une carrière dans l’expérience utilisateur et l’expérimentation, notamment en tant que directeur de l’expérience. Il occupe actuellement le poste de directeur de l’expérimentation chez CreativeCX. Il est également cofondateur de l’événement Experimentation London.

Nous nous sommes entretenus avec Chris pour découvrir comment l’IA transforme l’expérience de ses équipes et de ses clients. Voici ce qu’il nous a confié.

Prenez des décisions concernant l’IA en fonction des résultats, et non du battage médiatique

Je suis praticien de l’expérience client et de l’expérimentation, avec plus de 25 ans d’expérience. Je suis désormais directeur de l’expérimentation chez Creative CX.

Creative CX est un cabinet spécialisé dans l’expérimentation qui compte environ 45 collaborateurs. Nous aidons des entreprises comme Sky, easyJet et Virgin Media O2 à stimuler une innovation mesurable, à améliorer l’expérience client et à optimiser chaque parcours grâce à l’UX et à l’expérimentation.

Fait essentiel, nous nous attachons également à aider nos clients à développer eux-mêmes cette capacité. Cela nous distingue de nombreuses autres agences et cabinets de conseil. Nous mettons en place des programmes d’UX et d’expérimentation pour les équipes produit de nos clients, de sorte qu’à terme, ils n’aient plus besoin de nous !

Je travaille aux côtés d’une équipe de consultants talentueux, notamment des chercheurs UX, des designers UX, des ingénieurs et des stratèges de l’expérimentation. Je collabore également étroitement avec certains de nos plus grands clients et je contribue à définir la vision et l’orientation du cabinet. Cela implique de veiller à ce que nous restions à la pointe dans le domaine de l’expérience client, ce qui est particulièrement passionnant maintenant que l’IA a transformé le paysage !

Je suis passionné par l’idée d’aider les clients finaux à accomplir facilement leurs tâches, tout en aidant les entreprises à améliorer de manière mesurable leurs produits numériques. Je pense que les besoins des clients et ceux de l’entreprise ne sont généralement pas incompatibles — à condition que le produit, l’UX et l’expérimentation soient correctement mis en œuvre !

Je suis également cofondateur d’Experimentation London, un événement communautaire régulier que nous avons lancé en 2024 afin de développer et de renforcer la communauté de l’expérimentation à Londres et au Royaume-Uni.

Je suis optimiste quant au potentiel de l’IA pour améliorer l’expérience client et les performances des entreprises, mais tout aussi sceptique face au battage médiatique et aux exagérations qui l’entourent. Adopter un état d’esprit expérimental est plus essentiel que jamais. Nous devons expérimenter avec l’IA et prendre des décisions réfléchies fondées sur des résultats concrets, et non sur le battage médiatique !

Comment utiliser l’IA dans l’expérience client et le développement

Nous avons intégré l’IA à bon nombre de nos processus afin d’améliorer l’efficacité et de renforcer nos capacités dans les domaines du développement, de l’automatisation des processus et de la synthèse des recherches UX.

Nous avons créé plusieurs compétences Claude qui nous aident dans ce dernier domaine. Par exemple, nous disposons d’une compétence qui analyse de vastes ensembles de données issus de questions ouvertes d’enquêtes — ce qui était auparavant impossible. Une autre compétence que j’apprécie particulièrement analyse tous les résultats d’idéation issus de nos très grandes sessions collaboratives d’idéation.

Du côté du développement, nous avons considérablement accéléré la création de tests A/B grâce au cadre sur mesure que nous avons développé avec l’aide de l’IA. Cela nous permet d’augmenter le rythme d’innovation pour nos clients et de prendre en charge des expérimentations plus complexes dans le même budget.

Bien sûr, le développement de tests A/B diffère du codage de type 0-1 — pour lequel nous pouvons espérer réaliser encore plus de gains d’efficacité — car nous manipulons souvent du code existant à l’aide d’une méthode post-rendu. Cela crée de nombreuses complexités, de sorte que l’intervention humaine reste nécessaire.

À propos du 0-1, le prototypage est un domaine que l’IA a considérablement amélioré pour nous. Nous utilisons Claude pour concevoir des prototypes codés et entièrement fonctionnels, ce qui nous permet de créer des prototypes haute fidélité en 1 à 2 jours au lieu de 1 à 2 semaines !

Nous sommes particulièrement enthousiastes à propos des méthodes de prototypage en direct, qui nous permettent de créer des concepts entièrement fonctionnels par-dessus des sites web existants, puis de les tester auprès de vrais utilisateurs. C’est bien mieux que l’ancienne méthode consistant à assembler des écrans Figma !

Pourquoi les responsables de l’expérience client doivent se concentrer sur les problèmes et l’expérimentation

Je recommande d’adopter une stratégie axée d’abord sur les problèmes et favorisant l’expérimentation partout pour tous les travaux liés au produit et à l’expérience client.

Les idées axées sur les solutions sont partout. Les équipes consacrent énormément de temps à essayer de résoudre des problèmes inexistants en devinant et en copiant leurs concurrents. À l’inverse, une approche axée sur les problèmes consiste à mener une recherche de qualité sur la découverte des opportunités afin de mettre au jour les problèmes clients les plus importants tout au long d’un parcours de bout en bout et, surtout, de bien comprendre ces problèmes avant de se lancer dans leur résolution.

Les feuilles de route ne regorgent plus de solutions. Elles regorgent plutôt de problèmes à résoudre. Cette approche s’attaque également au biais de confirmation — le fait de détourner la recherche pour étayer des idées déjà existantes.

Et notre approche de l’expérimentation partout signifie que nous pensons que chaque équipe devrait expérimenter sur chaque plateforme. La clé du succès d’une marque réside dans les gains potentiels issus des idées de chacun. L’expérimentation est la clé pour réaliser ce potentiel car, lorsqu’elle est bien menée, elle permet à chacun d’être plus audacieux, de tester davantage d’idées plus fréquemment et, souvent, de tester plusieurs idées en même temps — le tout dans le cadre sécurisé d’une expérimentation.

Ce n’est pas sans raison que les traitements médicaux sont développés de cette manière. Nous pensons que la même méthode scientifique est essentielle pour créer les meilleures expériences client. Et désormais, l’IA facilite les choses !

Pourquoi l’IA n’est pas la réponse à tout

Cela dit, le bruit autour de l’IA et la peur de passer à côté de quelque chose sont actuellement omniprésents. L’IA n’est pas la réponse à tout, et il vaut la peine de s’en souvenir.

Même si l’IA offre de nombreux cas d’utilisation efficaces, nous veillons à ce qu’elle ne prenne pas les décisions finales en matière d’expérience client. Nous ne l’utilisons pas non plus pour mener des recherches utilisateurs — même si elle contribue à la synthèse et à certains aspects de la prise de notes. Nous avons besoin de recherches et de données de haute qualité, et des experts humains doivent mener ces recherches pour y parvenir. De mauvaises données ou informations entraînent de mauvaises décisions.

Si l’IA vous aide à offrir une meilleure expérience client et à résoudre un véritable problème client plus efficacement que vous ne pourriez le faire autrement, c’est formidable. Mais ne la considérez pas comme la solution à tous les problèmes.

Parfois, les gens n’ont pas besoin d’un autre chatbot. Ils ont peut-être simplement besoin du numéro de téléphone qui leur permettra de parler à une vraie personne !

Pourquoi les responsables de l’expérience client doivent renforcer l’AQ lorsqu’ils utilisent l’IA

Chris States

Veillez à ne pas donner à l’IA des instructions trop précises, comme “liste les 10 principaux thèmes.” L’IA inventera souvent des éléments pour atteindre ce nombre !

Lorsque vous utilisez l’IA, vous devez accorder une grande attention à la qualité du résultat final. En effet, l’IA est souvent incorrecte avec une grande assurance.

Par conséquent, une partie des gains d’efficacité est annulée par le temps supplémentaire requis pour l’AQ — qu’il s’agisse de tâches liées à l’expérience client, du développement ou de la synthèse de données d’enquêtes à grande échelle.

Voici un conseil — quelque chose que j’ai appris par expérience. Veillez à ne pas donner à l’IA des instructions trop précises, comme « liste les 10 principaux thèmes ». L’IA inventera souvent des éléments pour atteindre ce nombre !

Comment le comportement des utilisateurs évolue sous l’effet de l’IA

Les sites web et les applications d’entreprise ne se sont pas adaptés à l’évolution des attentes du public provoquée par l’utilisation de l’IA.

Nous avons récemment repéré une tendance intéressante dans plusieurs projets de recherche : les utilisateurs interagissaient avec les sites web et les applications d’entreprise de manière très différente depuis l’arrivée de l’IA. Voici deux exemples :

1. Recherche interne sur le site : de nombreux utilisateurs saisissent exactement dans les recherches internes ce qu’ils saisiraient dans ChatGPT — notamment le type de produit, ses caractéristiques et d’autres aspects contextuels de leurs besoins. Cela perturbe complètement le fonctionnement traditionnel de la recherche sur le site et produit des résultats désastreux.
2. Travailler à partir de grands modèles de langage : de nombreux utilisateurs déclarent désormais récupérer les URL des produits et se rendre sur ChatGPT ou Claude, où ils posent des questions — par exemple, pour demander des comparaisons approfondies.

Comme les expériences sur les sites web et les applications n’ont pas été mises à jour pour prendre en charge ces nouveaux comportements, le parcours global en pâtit.

Trois facteurs qui peuvent rendre l’accélération de l’IA précieuse pour les responsables de l’expérience client

L’IA a déjà considérablement accéléré l’exécution des équipes (conception et développement), et cela va continuer. Si, comme moi, vous vous souciez profondément d’aider vos clients à acheter, réserver, s’inscrire et accomplir leurs tâches plus facilement, alors cela peut être une très bonne chose — à trois conditions. Vous devez :

1. Vous concentrer à 100 % sur la résolution des problèmes réels et des opportunités pour vos clients. Cela signifie investir les économies de temps d’exécution dans la recherche et la stratégie en amont.
2. Exploiter pleinement la puissance de l’expérimentation pour fournir cette vélocité accrue de fonctionnalités, d’améliorations et d’innovations en matière d’expérience client. Validez à grande échelle ; ne devinez pas. Sinon, vous créerez des expériences désastreuses deux fois plus rapidement !
3. Éviter l’erreur commise avec la personnalisation en ce qui concerne les fonctionnalités d’IA. Ce n’est pas parce que quelqu’un dit qu’il s’agit d’IA et suggère de l’ajouter au site web que cela sera forcément utile. Si cela ne résout pas un problème réel pour le client, cela ne fonctionnera jamais et risque même d’aggraver les choses. Déployez-la dans le cadre d’une expérimentation. Mais ne consacrez pas énormément de ressources à la résolution de problèmes clients inexistants.

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