L'IA au service de la beauté et du bien-être : vos données sont la clé (1re partie)

Vos données sont une source d'informations précieuses

Aujourd’hui, tous les éditeurs de logiciels spécialisés dans la beauté et le bien-être prétendent disposer d’une IA. Un « AI receptionist ». Un assistant marketing basé sur l’IA. Un chatbot sur votre page de réservation. Si vous êtes propriétaire d’un salon, d’un spa ou d’un centre de médecine esthétique, on vous propose chaque semaine une variante de ce genre de solution. Mais il existe une seule question qui permet de déterminer si l’une de ces solutions fonctionnera réellement pour vous, et presque personne ne la pose : quelles données votre IA peut-elle réellement exploiter ?

Car voici la vérité dérangeante concernant l’IA : ce n’est pas de la magie, et elle n’est pas aussi performante partout. La qualité d’une IA dépend entièrement des données auxquelles elle a accès. Si vous lui donnez uniquement accès à votre agenda, elle pourra prendre des rendez-vous. Si vous lui donnez accès à l’ensemble de votre entreprise, elle pourra vous révéler des informations que vous n’aviez jamais pu percevoir auparavant. Des données limitées entraînent une IA limitée. C’est dans les données interconnectées que réside le véritable avantage.

La plupart des logiciels n'ont jamais contenu qu'une infime partie

Traditionnellement, votre système de point de vente ne contenait que des données transactionnelles : rendez-vous, abonnements, forfaits, facturation, points de fidélité. Ces informations sont certes utiles, mais ne représentent qu'une infime partie de ce qui se passe réellement au quotidien dans votre établissement. Le système sait qu'une cliente a pris rendez-vous, mais il ignore qu'elle a d'abord appelé à trois reprises, qu'elle a mentionné son insatisfaction lors de sa dernière visite ou qu'elle a demandé un créneau le samedi que vous n'avez pas pu lui proposer.

Les événements les plus importants de votre entreprise n’ont jamais été consignés sous une forme lisible par un ordinateur. Ils se trouvaient dans les appels téléphoniques, dans les notes que votre équipe n’avait jamais le temps de consigner, dans le ton d’un retour d’expérience, dans les pourboires qu’un client laisse discrètement. Tout cela s’était évaporé à la fin de la journée.

Et si vous gérez plusieurs établissements, la fragmentation s'aggrave. Une même cliente figure dans trois fiches différentes sur trois sites distincts, si bien que personne n'a jamais accès à l'intégralité de son historique. Deux responsables génèrent le « même » rapport et obtiennent deux résultats différents. Un abonnement vendu en ligne ne peut pas être utilisé dans votre autre établissement. Vous ne disposez pas d'une vue d'ensemble de votre activité. Vous en avez cinq partielles qui, sans que l’on s’en rende compte, se contredisent. Ce n ’ est pas une base sur laquelle une IA peut s’appuyer pour raisonner.

Ce qu'un système connecté peut réellement percevoir

Lorsque tout passe par une seule et même plateforme, les données qu'elle contient se répartissent en trois niveaux : les informations que votre terminal de point de vente a toujours enregistrées, les données issues de l'analyse de vos appels téléphoniques, et un ensemble de signaux plus récents que la plupart des systèmes continuent d'ignorer. Ensemble, elles constituent la vision globale dont une IA a besoin.

1. Les transactions — ce que votre terminal de paiement a toujours proposé

Commencez par la couche dont dispose déjà tout système : les transactions. Réservations, abonnements, forfaits, facturation, points de fidélité. C'est la base, et elle est véritablement utile. Elle vous indique ce qu'un client a acheté et à quel moment. Mais ce n'est que la base. Elle vous dit ce qui s'est passé, jamais pourquoi: elle ne vous dit pas ce que le client a ressenti, ce qu'il a demandé et n'a pas pu obtenir, ni s'il est reparti satisfait. À elle seule, cette information ne représente qu'une infime partie de ce que la plupart des logiciels n'ont jamais réussi à aller au-delà.

2. L'intelligence conversationnelle — les appels que vous perdiez

La deuxième couche est celle que chaque entreprise génère en permanence et que presque aucune ne parvient à exploiter. Lorsque votre plateforme enregistre et analyse chaque appel, celui-ci cesse d’être du temps perdu dès qu’il prend fin et se transforme en données. C’est ce que l’on entend par « intelligence conversationnelle », et c'est l'illustration la plus parlante de ce concept : l'intelligence n'est pas quelque chose de distinct de vos données, c'est ce que vos données deviennent dès lors que le système est capable de les interpréter.

Réfléchissez au nombre d'appels que reçoit votre réception chaque semaine. Chacun d'entre eux est une véritable mine d'or d'informations sur la demande, la satisfaction des clients et les pertes de chiffre d'affaires. Voici ce que chacun d'entre eux vous apporte désormais :

La qualité de l'accueil, à chaque appel. Le client a-t-il été bien accueilli ? A-t-on répondu à sa question ? A-t-on tenté de conclure une réservation ? Vous pouvez enfin évaluer les performances réelles de votre réception, non pas à partir de contrôles ponctuels, mais en analysant chaque appel.

Qui a raccroché satisfait, et qui a raccroché frustré ? Le sentiment exprimé lors de chaque conversation permet ainsi de prendre contact dès aujourd’hui avec un client mécontent, plutôt que de le voir laisser un avis une étoile la semaine prochaine.

Combien de clients avez-vous dû refuser, et pourquoi ? C'est le chiffre le plus méconnu de ce secteur. Combien de personnes vous ont appelé pour un créneau le samedi que vous n'aviez pas de disponible ? Pour un service que vous ne proposez pas ? Pour un prestataire dont l'agenda était complet ? C'est de la demande qui vous file entre les doigts, et désormais, vous pouvez la quantifier.

Ce que les clients demandent sans pour autant réserver. Les questions récurrentes concernant un soin que vous ne proposez pas ou une gamme de prix que vous ne couvrez pas sont autant d'indications de votre marché qui vous indiquent précisément ce qu'il faut ajouter à votre offre.

Combien d'appelants ont effectivement donné lieu à une prise de rendez-vous ? Votre véritable taux de conversion téléphonique — l'écart entre les appels reçus et les rendez-vous pris — est mis à nu.

Autrefois, un appel n'était qu'un simple appel. Une fois analysé, il se transforme en cinq types d'informations que vous n'aviez jamais eues auparavant.

Scénario réel

Vous ouvrez votre tableau de bord le premier du mois et, pour la première fois, vous pouvez le constater noir sur blanc : le mois dernier, votre équipe a traité des centaines d'appels — et une part non négligeable des appelants souhaitait des rendez-vous que vous ne pouviez tout simplement pas leur proposer. Personne ne les a enregistrés. Personne n'avait besoin de le faire. L'IA les a tous écoutés.

Vous n'avez pas fait appel à un analyste. Vous n'avez pas mené d'enquête. Vous n'avez pas demandé à votre réception de recenser les demandes non traitées sur un bloc-notes qu'elle n'aurait jamais pu tenir à jour. Vous le savez, tout simplement — car les appels avaient déjà lieu, et pour la première fois, les données n'ont pas disparu.

3. Les nouvelles fonctionnalités offertes par une plateforme moderne

Il existe ensuite un troisième niveau : des signaux qui n’existaient tout simplement pas dans les logiciels jusqu’à ce que les plateformes se développent suffisamment pour les capter. Chacun d’entre eux apporte à l’IA une nouvelle dimension de votre activité :

Communication au sein de l'équipe. Lorsque vos collaborateurs se coordonnent via un service de messagerie instantanée intégré, la plateforme observe le déroulement concret du service client, et les changements observés dans ces schémas deviennent un indicateur précoce de la dynamique au sein de l'équipe.

Salaires et pourboires. Comment les clients évaluent réellement chaque prestataire. Un client qui laisse un pourboire de 25 % à chaque visite vous en dit plus qu’aucune enquête ne pourra jamais le faire.

Avis. Les avis Google sont importés et associés au centre, au prestataire et à la consultation spécifiques qu'ils décrivent — ils ne circulent pas de manière anonyme sur Internet.

Trois niveaux, un seul et même endroit : les transactions, les conversations et les nouveaux signaux que la plupart des systèmes ne parviennent toujours pas à détecter.

Cette diversité est essentielle, car les signaux les plus importants pour votre entreprise se situent entre ces différentes couches, et non au sein de l’une d’entre elles en particulier. Le client dont la fréquence de visite diminue, dont la dernière prise de contact a porté sur le prix, et dont le prestataire habituel vient de partir : aucune application ne prend en compte ces trois éléments à la fois. Un système connecté, en revanche, en est capable. Il s’agit d’une source unique et fiable, où chaque enregistrement est complet et où tous les rapports concordent. C’est à ce moment-là que les données brutes se transforment en informations exploitables.

Des données à l'intelligence : voir plus loin que le bout de son nez

C’est là que l’IA entre en action, et c’est là que réside le véritable passage des données à l’intelligence. Elle ne se contente pas de stocker ce qui s’est passé ; elle analyse l’ensemble des données simultanément et vous indique ce qui va se passer. Et vous n’avez pas besoin de partir à la recherche d’un rapport : l’IA surveille en permanence l’ensemble de l’activité et se manifeste dès qu’une tendance se dessine, alors qu’il est encore temps d’agir. C’est ce qui distingue un logiciel qui enregistre le passé d’une intelligence capable d’anticiper l’avenir.

Les données brutes, à elles seules, ne servent à rien. C'est en les analysant dans leur ensemble que l'intelligence vous permet d'anticiper ce qui va se passer.

Voici ce qu’il détecte et ce que chacun de ces éléments vous coûtait sans que vous vous en rendiez compte :

Quels clients sont sur le point de partir — avant même qu’ils ne s’en aillent. Une cliente du salon de coiffure qui venait toutes les cinq semaines depuis deux ans a discrètement espacé ses visites à sept, puis à neuf semaines. Lors de son dernier appel, elle s’est renseignée sur les tarifs d’un concurrent ; son coiffeur attitré est parti au printemps. Personne n’a fait le lien entre ces éléments : trois personnes différentes ont chacune remarqué un détail isolé sans rapport avec les autres. L’IA les relie entre eux et signale cette cliente par son nom tant qu’une offre de fidélisation peut encore fonctionner, plutôt qu’après que les quelque 2 500 $ par an qu’elle dépensait aient déjà été perdus.

Certains prestataires pourraient envisager de partir. Le taux d'occupation de votre meilleure esthéticienne baisse, le montant moyen de ses pourboires diminue et elle se fait discrète dans le chat de l'équipe. Pris isolément, ces signes passeraient inaperçus. Mais pris dans leur ensemble, ils indiquent qu'elle est déjà en entretien ailleurs. Si vous ne vous en rendez pas compte, elle emmènera 60 % de sa clientèle avec elle lorsqu'elle partira ; si vous vous en rendez compte à temps, vous pourrez avoir une discussion pour la retenir avant qu'elle ne remette sa démission.

De combien de collaborateurs aurez-vous réellement besoin la semaine prochaine ? Un semi-marathon local et une vague de chaleur sont prévus samedi prochain ; la demande va donc connaître un pic, mais comme vous avez simplement copié le planning de la semaine dernière, il vous manque deux collaborateurs, et la réception passe l’après-midi à refuser des réservations. Ce même angle mort conduit à un sur-effectif un mardi sans activité et à un gaspillage de masse salariale pour des personnes qui restent les bras croisés. L’IA établit ses prévisions en s’appuyant à la fois sur les tendances de réservation, la saisonnalité et les événements locaux, plutôt que sur les estimations approximatives de la semaine dernière.

Quelle quantité de produits commander ce mois-ci ? Le sérum vendu au détail qui se vend le mieux juste après un soin du visage sera épuisé le 18 — ce qui signifie que vous passerez à côté de trois semaines de ventes complémentaires particulièrement faciles — tandis qu’une gamme de produits de coloration que vous avez commandée en excès restera en rayon bien après sa date de péremption. D’après les prévisions basées sur la demande réelle, ces deux problèmes seront résolus d’un seul coup.

Quels sont les points de vente qui contribuent réellement au résultat ? Le chiffre d'affaires au pied carré de votre tout dernier point de vente est inférieur de 20 % à celui du reste de sa région, et les avis clients mentionnent des temps d'attente. Ce écart passe inaperçu dans un total global satisfaisant à l'échelle de l'entreprise, mais il apparaît clairement dès que le système compare les points de vente entre eux. Vous résolvez ainsi en mars un problème que vous n'auriez découvert qu'en fin d'année.

Scénario réel

Maintenant, imaginez ce scénario à plus grande échelle. Imaginez une douzaine d’habitués fidèles, qui passent progressivement d’une visite toutes les quatre semaines à une visite toutes les neuf semaines : aucun ne se plaint, aucun n’annule, ils s’éloignent simplement petit à petit. Aucune alerte ne retentit. Votre équipe est concentrée sur le service des clients qui se trouvent devant elle, et le rapport qui révélerait cette tendance reste affiché sur un écran que personne n’a le temps d’ouvrir.

Six mois plus tard, ils sont partis, tout comme les quelque 30 000 dollars par an qu’ils dépensaient à eux tous. C’est cette fuite qu’aucune entreprise n’a jamais eu les effectifs nécessaires pour détecter manuellement, et c’est exactement ce que l’IA met en évidence cette semaine, chaque nom de la liste, car elle peut visualiser l’ensemble de vos données d’un seul coup d’œil.

Voilà la véritable promesse de l'IA pour votre entreprise : non pas répondre un peu plus vite au téléphone, mais anticiper ce qui va se passer — le client sur le point de partir, le samedi qui s'annonce surchargé, le prestataire sur le point de partir — à temps pour changer le cours des choses.

C'est là tout l'intérêt des données connectées. Il ne s'agit pas d'effectuer vos anciennes tâches plus rapidement. Il s'agit plutôt de permettre à votre entreprise de se voir enfin clairement : le risque de perte de clientèle identifié par nom, le fournisseur qui se désengage discrètement, la demande précise que vous avez refusée — tout cela tiré automatiquement des données que vous génériez déjà et que vous perdiez auparavant. Vous n'avez pas plus de travail à faire. C'est le système qui effectue un travail qui n'était jamais possible auparavant.

Et le sentiment qui en ressort est simple : «Waouh, comme toutes mes données sont regroupées au même endroit, l'IA peut s'occuper de tout ça à ma place. »

Prochain article de cette série : Partie 2 — Votre IA, c'est votre personnel. Le simple fait de savoir qu'un client est sur le point de partir ne change rien en soi. La partie 2 aborde la suite des événements : les agents IA qui agissent en fonction de ces prévisions, les trois piliers d'une plateforme native IA, et les six questions à poser à tout fournisseur avant de signer. Lire la partie 2 →