Connecter les métiers de la data/AI aux business model basés sur la récurrence

Dataops, solution SaaS basée sur le Machine Learning est destinée aux entreprises désireuses d’accroître leurs business reposant sur un système de récurrence (abonnement). Elle permet de réduire le taux d’attrition client par la mise en place d’un churn automatisé. En identifiant à l’avance une clientèle désireuse de se désengager d’un service d’abonnement, les entreprises pourront entreprendre des campagnes de rétention d’abonnés.

entreprise
Dataops - Startup
Data engineering
durée
6 semaines
discipline
UX/UI Design
Branding
Direction Artistique
SEO
Stratégie de contenu
soft
Adobe XD
Illustrator
Photoshop
Indesign

Mission

  • Landing page et Design system
  • Identité visuelle
  • Messages et visuels à destination des réseaux sociaux

Problématique

Des préjugés subsistent autour de l'IA et du churn prédictif. Convaincre les utilisateurs de travailler avec une petite structure face aux géants du domaine (Windows, Amazon, Saagie, Dataiku, ...).

Solutions

Démystifier l'IA par une stratégie de contenu visant à informer et rassurer les utilisateurs. Identifier les problématiques métier. Prouver que la méthode fonctionne. Maximiser les canaux de communication de prise de contact.

l'approche

Itération et coparticipation dès la phase de découverte à celle de la conception. Produire rapidement une MVP pour proposer le service. Attirer dans le tunnel de conversion et séduire par la partie graphique.

01 acculturation & coparticipation

Entretiens quotidiens avec les parties prenantes, recherches secondaires et exercice du trie des cartes pour déterminer les objectifs, les pain points et besoins.

Trop en avance sur son temps, pas encore assez démocratisé, le modèle a besoin de rassurer les utilisateurs !
Vue du tableau re recherches KWHL, de l'exercice du trie des cartes et du mapping de la solution
02 identité visuelle & direction artistique

Réalisation de l'identité visuelle après plusieurs propositions et différents échanges.
Dataops utilise le Machine Learning mais son objectif est bien de comprendre les comportements humains : Quand ? Comment ? Où ? À quelle fréquence ? …

Un logotype qui symbolise à la fois la technologie et la recherche comportementale !
Concept du logo
Construction

Rédaction et illustrations des messages dans une ligne graphique à la tonalité très start-up, à la fois jeune, ludique, technique (3D isométrique) et centré sur l'humain. L'idée générale est de démystifier, désacraliser le monde de l'IA dans un storytelling visuel compréhensible au non initiés. L'utilisateur doit pouvoir s'identifier et se projeter très naturellement dans les problématiques résolues par la solution.

03 prototypage

Réalisation des prototypages desktop/mobile et du Design system pour évaluer l'ergonomie avant développement.

Version mobile
Design System

04 réseaux sociaux

Déclinaison de la direction artistique à destination des réseaux sociaux avec la réalisation de 4 visuels illustrant les problématiques auxquelles répond le produit.

Post LinkedIn pour fédérer autour du Churn prédictif
Déclinaison des visuels et des messages
Voir les détails de l'audit
Ce que j'ai appris
  • Réaliser un plan général puis procéder par étape.
  • Les recherches 2aires peuvent s'avérer très pertinentes dans un 1er temps.
  • Coparticiper avec les parties prenantes dès le début du processus dans chacun des choix clé du projet. Non seulement les réponses seront plus justes quand l'ouverture d'esprit et l'implication sont au RDV mais ils se sentiront actifs du projet et cela ne fera que renforcer les relations humaines.
  • La partie graphique et émotionnelle est et restera un facteur clé de réussite.
  • Construire un MVP rapidement et prévoir un temps 2 pour améliorer l’expérience utilisateur d'après les feedbacks.
  • Enfin, quand les contraintes temps/ressources sont fortes, faire tester et évaluer son travail est une étape riche et précieuse pour faire évoluer le produit.

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