LMi-MAG23 Sept - Flipbook - Page 35
© Donte Tatum
« La solution low code est le fondement
de notre plateforme de personnalisation »,
Michelle Pacynski, vice-présidente
de l’innovation digitale chez Ulta Beauty.
chatbot de service client il y a environ quatre ans. Au
départ, cet outil était conçu pour écouter les conversations sur les réseaux sociaux, comme Facebook et X,
mais Ulta a rapidement réalisé que les clients ne voulaient pas aller sur un réseau social pour résoudre leurs
problèmes. Avec Interplay, exploiter l’existant pour le
migrer sur le site web s’est avéré relativement simple.
Et maintenant, avec l’essor de l’IA générative, le chatbot
peut de nouveau évoluer, en couvrant beaucoup plus de
cas d’utilisation que ce qui était prévu à l’origine.
avec la montée en puissance de plateformes telles que
ChatGPT, Michelle Pacynski n’hésite pas à souligner que
ces outils ne sont pas suffisamment mûrs pour les besoins
d’Ulta. Et lorsque c’est le cas, ils doivent être utilisés de
manière stratégique. Par exemple, si un client cherche
la meilleure crème hydratante pour une peau grasse ne
renfermant pas certains ingrédients, il est important que
l’algorithme tire ses résultats exclusivement du catalogue
de produits Ulta et ne suggère pas des produits qui ne
sont pas disponibles dans les magasins de l’enseigne. Ce
genre de détails doit faire partie du processus de sélection des technologies, comme le souligne la responsable.
Le développement d’applications avec cette approche est
entré dans l’ADN de l’équipe d’innovation depuis plusieurs années, mais il n’a pas été facile de la partager
avec les métiers. « C’est un effort que nous poursuivons,
explique Michelle Pacynski. Nous avons eu de nombreuses discussions sur les outils low code à l’échelle de
l’entreprise, mais il faut beaucoup plus de planification,
de réflexion, de formation et d’éducation pour en introduire de nouveaux, en particulier parce que ces équipes
ont déjà des solutions et des méthodologies en place. »
Itérer sans prendre de risques
En tant que plus grand détaillant de produits de beauté
aux Etats-Unis, Ulta porte une attention particulière à
l’utilisation de technologies pouvant être rapidement
mises à l’échelle. « Cette solution low code est également
le fondement de notre plateforme de personnalisation,
poursuit la responsable, et sert donc de socle pour fournir à nos clients des recommandations de produits. Elle
doit donc être capable de donner des millions de recommandations chaque jour. »
La recherche de produits est également très importante
pour le secteur, mais tout aussi compliquée à mettre
en œuvre de façon efficace. Par exemple, si une cliente
formule la recherche « rouge à lèvres rouge clair », elle
pourrait passer à côté de centaines de produits qui sont
par essence rouge clair, mais qui ne sont pas étiquetés comme tels, et qui n’apparaîtraient donc pas dans
la recherche. Pour y remédier, Ulta a utilisé le low code
pour élaborer de nouveaux modèles de données permettant de mieux cartographier les différents mots associés
à la recherche de produits et ajouter des composants
prêts à l’emploi ou issus de développements maison.
L’un des moyens de les convaincre de la valeur de cette
approche est de leur présenter des résultats. Comme
ce fut le cas pour l’évolution de la stratégie omnicanale.
« Notre stratégie en la matière est solide. [Lire l’intégralité de l’article sur lemondeinformatique.fr]
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Obtenir l’adhésion des métiers
Bien que l’on puisse estimer aujourd’hui que les capacités
de l’IA générative se sont considérablement améliorées
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