Tailor Made [Prise de rendez-vous]

Cette étude de cas s’inscrit dans une démarche de recherche du LINC autour du design des interfaces. Les cas traités sont des services fictifs, co-créés avec les participants aux ateliers Données & Design. Les solutions envisagées ici ne sont pas des recommandations à copier, mais des illustrations contextuelles de procédés créatifs pouvant inspirer vos services et produits. L’étude ne traite pas l’intégralité du parcours utilisateur et se concentre sur certains points saillants. A ce titre, elle ne couvre pas nécessairement toutes les exigences du RGPD.

Contexte du produit

La marque Tailor-Made s’est spécialisée dans la vente de vêtements sur mesure. Ce positionnement suppose que le client aille en boutique afin de prendre ses mesures. L’application mobile permet de choisir un ou des articles, de prendre rendez-vous dans la boutique la plus proche et d’être notifié une fois que le produit est prêt. Ces interactions sont guidées par une interface conversationnelle (ou chatbot). Une fois confectionnée, la commande est livrée à domicile.

Le choix du chatbot est en rupture avec les interfaces habituellement utilisées pour recueillir les informations des internautes. Sortir des codes du formulaire et des cases à cocher permet de proposer de nouvelles expériences d’achat, mais aussi de consentement. Dans cet univers conversationnel, que serait une architecture du choix respectueuse des droits de l’utilisateur ?

Parcours utilisateur et moments clés

Le parcours d’achat a la particularité d’être divisé en trois temps. Le premier se passe en ligne via l’application conversationnelle où l’utilisateur compose son panier et programme un rendez-vous en boutique. Le rendez-vous constitue le deuxième temps : une fois sur place, ses mesures sont prises et sa commande est facturée. Enfin, à l’issue de ce rendez-vous, le service notifiera régulièrement le client de l’avancée de sa commande jusqu’à la livraison. On peut constater que les informations sont principalement ascendantes dans la première moitié du parcours où l’utilisateur est invité à faire remonter ses informations, tandis que la deuxième moitié est descendante, avec les notifications sur le suivi de la commande par le service. L’équipe Tailor-Made s’est plus particulièrement intéressée à la première partie

Cet exemple a été l’occasion pour les participants de questionner les formes de la collecte de données et du consentement dans le cadre d’une interface conversationnelle. Ils ont proposé plusieurs réponses, dont :

• étaler la collecte des informations personnelles dans la conversation guidée par le chatbot. L’expérience offerte par l’utilisation d’une interface conversationnelle permet d’amener l’utilisateur à partager les informations utiles au service en lui évitant l’impression rébarbative du remplissage d’un formulaire. Cette fragmentation de la collecte permet d’associer chaque moment de collecte à une demande de consentement ;
• ajouter une étape de confirmation au moment du paiement lors duquel la vigilance de l’utilisateur est généralement accrue car il est amené à réaliser une action importante et engageante. Dans le cas du chatbot où le recueil du consentement s’intègre à la conversation, cette étape permet de vérifier que la personne a correctement exprimé ses choix.

L’interface conversationnelle : un autre registre pour la collecte des informations

Les participants ont vu dans le chatbot l’opportunité de contextualiser la collecte d’information en la fragmentant, le choix du mode conversationnel offrant plus d’occasions pour informer et solliciter l’utilisateur sans nuire à la qualité de son expérience sur le service. Ainsi, la discussion alterne entre les questions sur les besoins et envies de l’utilisateur (quel article, quel coloris, quelle date pour le rendez-vous ?), la collecte d’informations (nom, localisation, adresse email), les détails liés au traitement des données et les demandes de consentement (recevoir la newsletter, les offres partenaires, les publicités géolocalisées). De cette façon, les participants ont trouvé un moyen d’associer au parcours utilisateur une collecte de données ou un recueil de consentement fluide et contextuel.

Une étape supplémentaire pour vérifier la façon dont les données sont partagées

Un des participants s’est demandé si le recueil du consentement au travers d’un agent conversationnel pouvait représenter un risque pour l’utilisateur. En effet, si l’utilisateur choisit par erreur un choix inverse à celui qu’il aurait voulu exprimer, l’interface conversationnelle offre, sur le moment, peu de moyens de changer son choix, contrairement à d’autres modalités d’interaction (eg. un dashboard de gestion de ses préférences).

Pour faire face à ce type de situation, les participants ont intégré en fin de parcours de prise de rendez-vous un récapitulatif des consentements. Ils ont choisi de le dissocier du format de la conversation et de le faire intervenir avant la validation finale de la prise de rendez-vous. En faisant la synthèse des consentements qui ont été recueillis au fil de la conversation, le récapitulatif permet à la personne de s’assurer que le partage de ses informations est conforme à ses préférences ou de changer une réponse inadéquate donnée lors de la conversation avec le chatbot. Au cas où la personne souhaite avoir plus d’information sur la façon dont ses données sont utilisées, un lien vers la politique de confidentialité a également été intégré à ce niveau de l’interface.

Limites

Comme l’ont soulevé les participants à l’atelier, le format conversationnel peut être à double tranchant pour l’utilisateur. Il peut à la fois être très engageant, et augmenter l’attention que l’utilisateur porte au service et à ses actions, mais aussi très déroutant car offrant des modalités d’interactions nouvelles, plus prône à faire des erreurs de manipulation. Face à ce nouveau  type d’interface, mettre en place des moyens de facilement reconfigurer ses choix, ici présents au niveau du récapitulatif, est nécessaire. Néanmoins, les interfaces conversationnelles offrent des pistes de mise en place des principes du RGPD intéressantes à cause de la nécessité de séquençage et de narration des informations présentées à l’utilisateur.