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2 Air France et le Digital1. Une nouvelle organisation et de nouveaux objectifs, plusorientés « Clients »2. Un cycle de dé...
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Air france soigne l'experience web de ses clients et fait la chasse aux irritants

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Les enjeux d'un site web marchand sont multiples et sa qualité compte parmi les premiers critères de sa réussite. Il est donc essentiel de pouvoir analyser le parcours client sur le site afin de détecter à la source les symptômes possibles d'une mauvaise expérience client et identifier les points de rupture qui perturbent son parcours d'achat en ligne et impactent le chiffre d'affaires à la baisse. En analysant le comportement des clients sur l'intégralité du trafic, et si possible en temps réel, il est possible de détecter les comportements anormaux de chaque client lors de sa visite sur le site et quantifier le manque à gagner imputable à chaque anomalie.
Air France a mis en place la solution IBM Tealeaf pour détecter les "irritants" qui nuisent à l'experience client sur ses sites web, et parvenir ainsi à service fiable, rapide et efficace pour ses clients en mobilité.

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Air france soigne l'experience web de ses clients et fait la chasse aux irritants

  1. 1. 1 Air France et le Digital 120 sites dans le monde, en 19 langues 170 millions de visites / an 25% des billets vendus en ligne 1,3 million de fans d’AF sur Facebook (#11) 210 000 followers sur twitter (#3)LesenjeuxChiffresclefsRépondre aux attentesde nos clients:• Autonomie• MobilitéOccuper en ventedirecte un terrain decommercialisationdevenu essentiel:• Low Cost• Online TravelAgenciesRéduire nos coûts:• Vente• Après vente• Enregistrement
  2. 2. 2 Air France et le Digital1. Une nouvelle organisation et de nouveaux objectifs, plusorientés « Clients »2. Un cycle de développement adapté pour intégrer les retoursclients dès la phase de conception3. Une industrialisation de la résolution des irritants clients avecla mise en place de l’outil TealeafDifficultéàrésoudreActionsassociées Malgré des ventes et une audience en fortecroissance, la satisfaction client s’est dégradée Notre interprétation: un changement des attentesdes clients, plus exigeants sur la facilité d’utilisationet le côté intuitif.
  3. 3. Action #1: Pôle Digital Excellence & Performance3DigitalProduct &DevelopmentMobileBooking toolE-CRMContentManagementSales &PromotionAcquisitionSalesSocial MediaCustomerexperienceWeb AnalyticsDesigndefinition andcreationQuality OfService Ventes Qualité de service• Technique(disponibilité)• Perçue(satisfaction client,mesurée parsondage enpermanence)KPIs
  4. 4. Action #2: intégrer les retours clients dès la phase de conception4 Dans le process de réservation, comment expliquer les nouveauxprix “MiNi” aux clients ? Les clients recherchent une combinaison Destination – Date – Prix –Conditions tarifaires. Deux options pour le design:A. Montrer Destination – Date – Prix et dans une deuxième étapeConditions tarifairesB. Montrer Destination – Date – Prix – Conditions tarifaires dans unemême étape Nous avons donc développé des maquettes pour les options A et Bet les avons testées auprès d’un panel de 400 clients / prospects
  5. 5. Action #2: intégrer les retours clients dès la phase de conception5Pas dedifférence35%Faire la sélection en 2 étapesest plus simple15%Tout sélectionner en mêmetemps est plus simple50% Faire le choix avec tous les éléments à disposition (horaire, prix,conditions tarifaires) a très largement recueilli la préférence de nosclients C’est donc cette version que nous avons envoyée en développementA BRésultatConclusion
  6. 6. Action #3: industrialiser la résolution des irritants clients avec lamise en place de l’outil Tealeaf Exemple #1: “Votre site web ne fonctionne pas : quand je cherchedes vols Paris – Nice, le site m’indique qu’il ne trouve pas de volspour le retour” Nous avons utilisé Tealeaf pour comprendre ce qui était arrivé à ceclient Tealeaf nous a permis de comprendre précisément l’origine duproblème et de développer le correctif adapté6• Nous avons rejoué lasession• Nous avons remarquéque sa date de départétait postérieure à sadate d’arrivée• Mais nous avons aussiconstaté que cettesélection bizarre étaitpermise par le site• Un petitdéveloppement apermis d’empêcher cetype de sélection• 2 semaines plus tard,le correctif était enligneExemple 1: retrouver un cas
  7. 7. Action #3: industrialiser la résolution des irritants clients avec lamise en place de l’outil Tealeaf Exemple #2: détecter de façon proactive les signes defriction dans le parcours: “Montre moi toutes les sessions oùle client a vu la page de paiement 5 fois mais pas la page deconfirmation”• Pour cela, nous avons cartographié le parcours de réservation etutilisé Tealeaf pour un zoom sur la partie paiement par carte decrédit / confirmation billet En rejouant les sessions satisfaisant ce critère, nous avonsdécouvert le cas suivant : (voir vue suivante)7Exemple 2: détecter un cas
  8. 8. 81. Le client renseigne ses données de paiement et se trompe dans son numéro de carte de crédit.2. Il corrige le numéro mais ne se rend pas compte, qu’en se rechargeant, le formulaire a ré-initialisé l’Etat au choix par défaut i.e. « Alabama » iso « California » comme il l’avaitinitialement bien indiqué3. La page revient de nouveau avec une erreur, cette fois-ci à cause de l’Etat incorrect. Le clientpense que c’est à cause de son numéro de carte de crédit.4. Il essaye de nouveau et finit par abandonnerExemple 2: détecter un casAction #3: industrialiser la résolution des irritants clients avec lamise en place de l’outil Tealeaf
  9. 9.  Cette règle de ré-initialisation du formulaire à l’Etat par défautn’était évidemment pas un comportement que noussouhaitions. Nous n’en n’avions pas connaissance. Tealeaf nous a permis de prendre conscience de cecomportement et de développer un patch correctif, mis enligne depuis.9Exemple 2: détecter un casAction #3: industrialiser la résolution des irritants clients avec lamise en place de l’outil Tealeaf
  10. 10. Exemple 3: détecter un cas et quantifier son occurrence Exemple #3: Détecter l’affichage d’un code interne dans unmessage d’erreur et en quantifier l’occurrenceAction #3: industrialiser la résolution des irritants clients avec lamise en place de l’outil Tealeaf
  11. 11.  L’analyse dans Tealeaf a permis de savoir sur quels marchésl’erreur était le plus souvent montréeExemple 3: détecter un cas et quantifier son occurrenceAction #3: industrialiser la résolution des irritants clients avec lamise en place de l’outil Tealeaf
  12. 12.  Le message d’erreur a depuis été corrigé Exemple 3: détecter un cas et quantifier son occurrenceAction #3: industrialiser la résolution des irritants clients avec lamise en place de l’outil Tealeaf

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