Les attentes comptent : pourquoi je partage des commentaires

Si vous pensez que je me comporte comme une Karen ou un Keith (je présente mes excuses à toutes les personnes qui portent ces noms, et en particulier à mon amie Karen Romero), ce n'est pas mon intention.

Je crois que les personnes et les entreprises ne peuvent pas réparer ce qu'elles ne connaissent pas.

Je recherche constamment des retours. C'est parfois difficile à accepter, mais je sais que c'est l'un des meilleurs moyens de progresser, d'évoluer et de m'améliorer.

En route pour animer une réunion de soutien aux personnes en rétablissement dans un centre de désintoxication et de santé mentale, je me suis arrêté à mon SONIC à Mount Pleasant. Un hamburger frais avec cornichons, oignons, laitue et tomate (sans fromage, s'il vous plaît — je suis intolérant au lactose… peut-être un peu trop d'informations 😄), une grande portion de tater tots et un Coca-Cola Zero extra-large — mon préféré — me semblaient parfaits pour les 30 minutes de route.

Pour que ce soit rapide et facile, j'ai commandé via l'application.

Lorsque je me suis garé dans la station de drive-in, la serveuse m'a dit : « Nous n'avons plus de Coca Zéro. Voulez-vous plutôt un Coca Light ? »

Ma vraie réponse était non : je ne voulais pas de Coca Light. Je l'ai accepté pour ne pas en faire toute une histoire. J'ai aussi laissé un pourboire à la serveuse, comme d'habitude. Ce n'est pas elle qui a causé le problème.

Plus tard, j'ai rempli le questionnaire de satisfaction client.

Je ne cherchais ni repas gratuit, ni bon de réduction, ni aucune compensation. Je partageais simplement une observation. Dans une autre chaîne de restauration rapide, si un restaurant est en rupture de stock d'une boisson ou d'un produit, celui-ci disparaît de l'application. Je suis donc informée avant même de commander. Cela me permet d'anticiper et d'éviter toute déception.

Après avoir soumis mes commentaires, j'ai reçu une réponse m'indiquant que « Shawn McLean » allait me contacter.

Devinez ce qui ne s'est pas passé ?

Shawn McLean ne m'a jamais contacté.

De mon point de vue, cela a engendré deux problèmes d'expérience client.

Premièrement, l'application m'a indiqué que du Coca-Cola Zero était disponible alors que ce n'était pas le cas.

Deuxièmement, on m'a dit que quelqu'un me contacterait, mais je n'ai encore rien reçu.

Pris individuellement, aucun de ces points ne constituait un problème majeur. Cependant, leur combinaison m'a rappelé combien les attentes sont importantes.

Ils m'ont aussi fait penser au livre de Natalie Beckerman , Quand as-tu cessé de t'en soucier ?

J'adore la technologie. J'apprécie la commande mobile. J'ai beaucoup aimé le hamburger. Les cornichons étaient excellents.

Mais j'apprécie encore plus les entreprises qui tiennent leurs promesses.

C’est pourquoi je partage les commentaires : non pas pour me plaindre, mais parce que je crois sincèrement que les entreprises ne peuvent améliorer ce dont elles ignorent l’existence. Chaque commentaire est une occasion d’améliorer l’expérience du prochain client.

Participez à la discussion : quelle entreprise vous a impressionné en fixant des attentes réalistes puis en les dépassant ?

NielFlamm.com/blog

L'IA n'est pas nouvelle. C'est juste du marketing plus efficace.

J'ai suivi les récents messages du PDG de Nextdoor, Nirav Tolia, sur la façon dont l'IA va révolutionner nos interactions avec nos voisins et les commerces de proximité. Si l'IA progresse effectivement très rapidement, l'idée en elle-même n'est pas nouvelle.

Nirav a rejoint Yahoo en tant que 84e employé et a passé des années à contribuer à façonner les débuts d'Internet. Des annuaires web au commerce électronique, jusqu'à devenir l'un des visages publics de l'entreprise, son parcours est impressionnant. Son rôle de porte-parole explique sans doute son aisance devant la caméra.

Mais s'il avait passé plus de temps sur le terrain, il se serait peut-être rendu compte que nombre d'entre nous travaillons aux côtés de l'IA depuis des décennies.

J'ai débuté ma carrière dans le recouvrement de créances automobiles, un univers bien loin du glamour de la Silicon Valley. J'utilisais des systèmes de numérotation prédictive, gérais les files d'attente pour le recouvrement, répondais aux appels entrants, négociais des échéanciers de paiement et prenais des décisions en matière de crédit. C'était un travail exigeant, mais je suis reconnaissant de cette expérience car elle m'a familiarisé avec l'IA bien avant qu'elle ne devienne le mot à la mode d'aujourd'hui.

Quelques exemples :

• Systèmes de réponse vocale interactive (RVI) téléphoniques : « Appuyez sur 1 pour l’anglais. » Ces systèmes acheminaient intelligemment les appels, réduisaient la congestion, amélioraient la qualité du service et mettaient les clients en relation avec le service approprié. Primitifs selon les normes actuelles, ils représentaient néanmoins une automatisation basée sur l’IA.

• Grammarly (2009) – Lors de ma transition vers la formation et le développement, j'ai commencé à utiliser Grammarly de manière intensive pour créer des cahiers d'exercices pour les participants, des guides pour les animateurs, du matériel pédagogique, des FAQ, des aides à la tâche et d'autres documents de formation. Cet outil est devenu un assistant d'écriture IA précieux qui, non seulement repère les fautes d'orthographe et de grammaire, mais prédit également l'intention de l'auteur, améliore la lisibilité et suggère des formulations plus claires. Aujourd'hui encore, j'utilise Grammarly avec ChatGPT et d'autres outils d'IA pour garantir une transmission optimale de mes messages.

• Siri (2010) – Avant de devenir une partie d’iOS, Siri a été lancé en tant qu’application autonome capable de donner des commandes vocales, d’envoyer des SMS, de répondre à des questions et de contrôler les fonctions de l’appareil grâce au langage naturel.

• Matrices de décision pour le crédit automobile – Au cours de ma carrière dans le financement automobile, j'ai acheté des prêts et des contrats de location auprès de concessionnaires franchisés. L'évaluation initiale était automatisée : elle était réalisée par un moteur de décision qui analysait les quatre critères du crédit : la solvabilité, la capacité financière, les fonds propres et les garanties. Les approbations et les refus simples étaient automatiques, tandis que les analystes se concentraient sur les dossiers plus complexes, à la limite de la solvabilité. Les règles de gestion pouvaient être ajustées en fonction de l'évolution de la tolérance au risque.

L'IA améliore discrètement l'efficacité depuis des décennies. L'IA générative actuelle est plus puissante et accessible, mais elle n'est pas apparue du jour au lendemain.

Avant de qualifier l'IA de « révolutionnaire », prenons un instant pour rendre hommage aux milliers d'ingénieurs, d'employés de centres d'appels, de souscripteurs, de responsables des opérations et de technologues qui travaillent avec l'IA depuis les années 1990, bien avant qu'elle ne devienne le dernier mot à la mode dans le monde des entreprises.