Dans le domaine du marketing, un «persona» est un profil d’un client lambda. On le construit en ‘comprimant’ un ensemble d’observations (par ex. comportement, âge, sexe, etc.) pour créer une sorte de portrait-robot de sa clientèle. Les personas permettent aux entreprises de réduire le niveau de complexité. Or, l’IA se nourrit de complexité pour trouver des solutions. 

Les hôtels investissent massivement dans l’IA pour une multitude de tâches (par ex.: tarification, prévisions, optimisation du taux de conversion et la personnalisation de l’expérience client) et les algorithmes font bien leur travail mais sur la base des informations erronées ou trop générales. Ce sont des représentations ‘aplaties’ du comportement du client. En bref, on applique une technologie à des données caduques.

Les personas? C’est du passé!

Il y a de multiples problèmes avec les «personas» mais on va se limiter à quatre. D’abord, ils sont basés sur des moyennes, tandis que l’IA se nourrit des variations de chaque individu. Par exemple, l’IA peut réagir à des variations entre deux clients presque identiques ou bien à la façon dont le comportement d’un client évolue dans le temps. Elle peut réagir à de petites modifications du contexte aussi. Comment les clients répondent-ils à une augmentation des tarifs ou à une proposition d’upgrade? Plus important encore, le même client peut réagir différemment d’un voyage à un autre.

L’IA prend en compte le contexte

Ce problème des moyennes nous conduit vers une deuxième limitation, à savoir que les personas pensent que le comportement humain est gravé dans le marbre. Or, en hôtellerie, les décisions des clients sont souvent dynamiques. Bien entendu, les hôtels interagissent avec les clients avant la réservation, pendant le processus de réservation, lors de leur séjour, et même après leur départ. S’agit-il d’un séjour professionnel ou personnel? D’autres facteurs sont critiques: est-ce qu’ils ont fait un long voyage? Quelle est la durée du séjour? Quelles sont les conditions de remboursement? Budget restreint? Le client voyage seul(e) ou accompagné(e)? Y a-t-il d’autres hôtels viables dans le quartier? 

Basés sur des données historiques, les personas ignorent des signaux en temps réel. En revanche, l’IA fonctionne en direct si elle est fournie des données pertinentes. 

Un client épuisé est un client «captif»

D’habitude quand je voyage je ne mange jamais dans ma chambre d’hôtel. Je préfère manger dans un restaurant typique de la région. Or, ces derniers temps j’ai fait trois longs voyages de Lausanne à Indianapolis, Shanghai et Boston. Chaque fois je suis arrivée tôt le matin et étais simplement trop fatiguée pour ressortir de mon hôtel. Je voulais prendre une douche, manger dans ma chambre et commencer à travailler… rien de plus. C’était nouveau pour moi. Je ne ressemblais pas au «persona» qu’on a pu faire de moi. Alors, j’ai sonné la clochette mais le «room service» n’était pas disponible apparemment. La réception pourrait sûrement m’organiser une livraison, non? Même pas! J’étais prête à payer n’importe quel prix mais ce n’était tout simplement pas possible.

L’IA anticipe mieux le comportement que les personas

Cet exemple montre que le comportement des clients reste fluide et peut varier selon le contexte. Les trois hôtels auraient pu reconnaître la situation et me proposer des prestations adaptées comme le check-in anticipé ou l’accès au spa pour récupérer un peu de mon voyage. J’aurais signé les deux mains!

Prévoir l’imprévisible: la puissance de l’IA

Dans mon exemple, l’IA aurait pu jouer un rôle. Avant mon arrivée, une persona aurait dit que j’étais un client plutôt économe mais une fois arrivée, complétement épuisée de mon voyage, mes besoins ont radicalement changé et j’étais prête à payer une petite fortune pour un peu plus de confort. La météo, la fatigue, un vol annulé, une obligation professionnelle inattendue, les préférences de son compagnon de voyage ou bien un événement ou manifestation locale. Autant d’imprévisibles qui peuvent chambouler son séjour.

Les personas sont impersonnels; l’IA s’adapte

Basés sur des données historiques, les personas ignorent des signaux en temps réel. En revanche, l’IA fonctionne en direct si elle est fournie des données pertinentes. On peut apprendre beaucoup du comportement du client lors de la réservation. Combien de temps hésitent-ils avant de confirmer? Quelles questions posent-ils? Quels détails cherchent-ils sur notre site? Comparent-ils plusieurs alternatifs? Comment répondent-ils à une offre ferme? Ces renseignements sont très utiles à plusieurs égards: probabilité de conversion, priorités décisionnelles, et opportunités de «upselling» ou «cross-selling». En dehors de l’hôtel, le comportement du client (par ex.: choix de mobilité, activités, recherches des restaurants, divertissement, et loisirs) peut signaler des besoins auxquels l’hôtel peut répondre. Les personas donnent l’impression de personnalisation mais en pratique proposent du générique.

Mais l’être humain reste au cœur du sujet. Les interactions et conversations directes entre le personnel et le client peuvent s’avérer révélatrices. Accompagné de l’IA, ces signaux peuvent être interprétées et adaptées en actions concrètes pour le client.

Au détriment des personas, les hôtels, en résumé, ont tout intérêt à se tourner vers une combinaison de l’IA et de l’humain s’ils souhaitent comprendre mieux leurs clients et anticiper mieux leurs besoins.