( Castorama · Hello Casto · 2023 )
Un assistant IA qui questionne avant de vendre.
(01) Contexte
Castorama voulait un assistant conversationnel propulsé par ChatGPT et entraîné sur sa base d’outils et de produits, pour recommander à chaque client le produit qui correspond vraiment à son projet.
Les défis
- 01Comment entraîner le module GPT ?
- 02Comment garder les utilisateurs dans le périmètre ?
- 03Comment afficher les réponses de GPT à l’utilisateur ?
- 04Comment concevoir l’interface ?
(02) Le principe
Au moins 3 questions avant toute recommandation.
Nous avons joué des situations réelles, comme le choix d’une perceuse, pour définir les amorces de conversation, les raccourcis proposés et les questions que l’IA pose pour comprendre chaque besoin.
- 8 Utilisateurs ont testé le MVP
- 3+ Questions posées par conversation
- A/B Tests sur l’interface finale
- Live Sur castorama.fr
(03) En images
Comment j’ai travaillé
(04) Mon rôle & process
- 01
Explorer & benchmarker
Des tests avec ChatGPT et un benchmark d’autres secteurs nous ont aidés à définir ce que l’assistant devait faire, ou non.
- 02
Flows & irritants
User flows, points de contact et irritants le long du parcours d’achat.
- 03
Wireflows & UX du chat
La conversation, ses amorces et les suggestions de produits, écran par écran.
- 04
Tester le MVP
Un prototype testé avec 8 utilisateurs. Leurs retours ont directement nourri les textes et les prompts.
- 05
Entraîner le modèle
Du prompt engineering avec l’équipe tech, avec de nombreuses itérations.
- 06
Pair design & A/B
L’interface finale conçue avec un UI designer, puis testée en A/B.
(05) Gros plans
Suggestions de produits
L’IA propose des produits adaptés aux critères de l’utilisateur directement dans la conversation, avec des raccourcis pour démarrer vite.
Tests utilisateurs du MVP
Nous avons vérifié que les utilisateurs comprenaient l’écran d’accueil, savaient qu’ils parlaient à une IA et saisissaient que le périmètre portait sur les outils et produits.
(06) Ce que j’en retiens
- 01
Mon premier projet IA
J’ai appris le prompt engineering et la sandbox ChatGPT sur le terrain.
- 02
Des tests mieux documentés
Les transcriptions audio, les vidéos et les captures de chaque conversation ont rendu l’analyse bien plus précise.
- 03
Le coût de l’IA
Les limites techniques et le coût réel des modèles de langage doivent entrer dans les décisions de design.