Comment développer la qualité de son service via l’auto-évaluation ?
Un outil pour mieux comprendre ses utilisateurs.
À Bayes Impact, notre vocation est d’aider le plus de gens possible. Et avec notre outil Bob, nous voulons changer le paradigme de la recherche d’emploi. Nous pensons que chacun possède les clés de sa réussite et que Bob est le petit coup de pouce pour réussir.
C’est dans cette démarche que nous travaillons quotidiennement pour comprendre les problématiques et les comportements de nos utilisateurs.
Quand on s’attaque à la recherche d’emploi, on se rend vite compte que chaque personne a des problématiques qui lui sont propres. Comme Marion qui recherche depuis trois mois un poste de vendeuse de chaussures ou Lucas qui a perdu confiance en lui… Il y a autant de situations que de chercheurs d’emploi. Et c’est plus de 150 000 personnes qui nous font confiance pour les aider.
Alors comment faire pour tous les comprendre et leur apporter des réponses adaptées ?
Comment être sûr que les solutions proposées soient satisfaisantes pour tout le monde ?
Nous avons dû trouver une solution rapide qui puisse couvrir un maximum de cas d’usage possible.
Nous avons donc créé un outil d’évaluation, calqué sur notre service, pouvant simuler des profils variés (basés sur des cas réels) pour tester la qualité de notre application. Le schéma de l’outil est très simple. Il montre un profil (anonyme) associé aux conseils personnalisés générés par notre algorithme. On peut alors mettre à profit l’expertise humaine pour évaluer la pertinence des conseils et faire des recommandations pour les améliorer.
Par exemple :
“Je suis un formateur de 54 ans. Et je cherche à trouver un autre emploi avec une expérience de plus de 10 ans”. Quels sont les conseils que va proposer notre service ? Comment les rendre meilleurs ?
Forts des résultats que nous a immédiatement apporté l’outil, nous avons rapidement mis en place un process pour que chaque membre de l’équipe puisse faire ses propres analyses. Élargissant ainsi l’évaluation et permettant à chacun de participer à l’amélioration du service. Le fait que l’équipe puisse analyser ce que nos utilisateurs voient est une vraie plus-value. À la fois en terme de compréhension des enjeux produits mais également en terme d’empathie pour nos utilisateurs.
Depuis la création de l’outil, nous avons analysé plus de 400 situations différentes. Ça a transformé Bob et notre façon de travailler.
Nous avons ainsi pu détecter des défauts auxquels nous n’aurions jamais pensé. Par exemple, conseiller à un développeur informatique d’aller à des évènements, c’est bien, mais recommander d’aller au salon des métiers de l’informatique mardi 22 Juillet à l’Eurexpo de Lyon, c’est quand même bien plus utile. Ça parait pourtant évident mais vous n’avez pas idée de toutes les petites coquilles qu’on peut trouver dans son application !
Aujourd’hui nous avons affiné notre cible et nous utilisons notre outil d’évaluation sur des profils plus précis. Il nous sert comme métrique de qualité pour nos conseils. Mois après mois, nous voyons nos contenus s’améliorer mais nous savons que le chemin est encore long avant que nous puissions aider tout le monde.
En bref, pourquoi utiliser un tel outil au quotidien ?
- Pour détecter des problèmes inimaginables. Ceux qu’on ne voit plus car on a le nez dans le guidon.
- Pour améliorer la qualité des recommandations. C’est en mélangeant intelligence artificielle et intelligence humaine que nous pouvons faire des conseils de plus en plus pertinents et adaptés à chacun.
- Pour veiller à ce que tout fonctionne. Que ce soit pour vérifier des problèmes déjà réglés ou juste pour tester de nouveaux cas d’utilisation.
De manière générale, grâce à cet outil, nous sommes plus à l’écoute des besoins de nos utilisateurs et plus à même de bien les comprendre. Et quand on reçoit des témoignages d’utilisateurs qui ont retrouvé un emploi grâce à nos recommandations, on sait d’où ça vient 🙂
