Blablacar : où vos utilisateurs veulent-ils être emmenés?

Artificial Intelligence
NLP
February 01, 2021 - 5 min read

Theobald Le louarn

Founder @Cobbaï
Que disent les utilisateurs de la célèbre application de covoiturage française ? 

Pour le découvrir, il faut se plonger dans les milliers de retours, feedback autres textes qu’ils ont générés ! Pas le choix, il va falloir analyser cette donnée pour comprendre comment améliorer son produit ou son service.

Nous nous sommes donc mis dans les bottes des product owners, growth hackers, COO de Blablacar.

Notre objectif : Identifier les principales préoccupations des covoitureurs.

Top chrono, 15 minutes pour récupérer les reviews de Blablacar sur l’Apple Store et sur Google Play. Puis direction la plateforme SaaS Cobbaï. C’est là qu’une IA se charge de regrouper automatiquement les milliers de reviews et de détecter par elle-même les sujets les plus intéressants ! 


Quelles données?


Pour comprendre les utilisateurs nous avons étudié les reviews de Blablacar de septembre 2020 à janvier 2021 sur Appstore et Google play store.

Evolution des reviews Blablacar de septembre 2020 a janvier 2021


Evidement pour avoir une analyse plus complète il serait intéressant d’y inclure des données de sources différentes :
  • Les échanges avec le customer care (chat,discussion,mail etc..)
  • Les enquêtes de satisfactions
  • Les réponses générées par les user research
  • Les commentaire sur les reseaux sociaux
  • La donne textuelle génère au sein même de l’application
  • Bref... tout est envisageable


Les thématiques les plus abordées par les utilisateurs de Blablacar ?


A votre avis ? Quels sont les thèmes que les Product Owner, Growth Hacker, Customer Success devraient absolument traiter chez Blablacar ?
Cartographie sémantiques des feedbacks utilisateurs de Blablacar


Voilà un petit aperçu de certains thèmes qui nous ont plu chez Cobbaï :
  • Des conducteurs et voyageurs expérimentés frustrés par l’augmentation des commissions
  • Une asymétrie entre les utilisateurs qui trouvent le service "économique" et les conducteurs qui ne “profitent” pas du service.
  • Des passagers énervés face à un service client peu réactif pour des demandes de remboursement, des trajets annulés ou même des comptes suspendus.
  • Des bugs tel que le changement de langue, l'apparition de messages d’erreurs ainsi que des crashs.
  • Des comptes de conducteurs frauduleux, des taxis, des agences de voyages qui font monter les tarifs.

Vous pouvez en savoir plus en cliquant ici


Un service international et une satisfaction hétérogène?


Quels utilisateurs s'expriment le plus ?

Voici une répartition par pays des reviews BlaBlaCar :

Cartographie sémantique des thématiques de Blablacar segmentée par pays


Nous avons remarqué que la grande majorité des problèmes rencontrés par les utilisateurs de blablacar ne sont pas spécifiques à certains pays. En effet, les annulations de trajets, les non-remboursements ainsi que les mauvais itinéraires empruntés par les conducteurs représentent des enjeux majeurs dans les pays ou blablacar est présent.

Quelles thématiques spécifiques à la France ? La commission trop importante. Ce phénomène peut s’expliquer par la naissance de blablacar en France qui au fur et à mesure du temps a augmenté le pourcentage prélevé sur les courses effectuées. En effet la majorité des reviews en lien avec ce sujet ont été générées par des utilisateurs français de longue date qui ont connu les toutes petites commissions des débuts de Blablacar.. 

Les français sont râleurs ! Mythe ou réalité ?


Poussons l’analyse un peu plus loin et voyons si certains mécontentements sont spécifiques à un pays.

Analyse du ressenti des utilisateurs francophones de BlaBlacar


L’analyse de satisfaction par notre modèle d’intelligence artificielle donne les taux de satisfaction suivants :
  • Les français, comme souvent, sont les moins satisfaits avec 18 % des utilisateurs qui déclarent des avis négatifs et 63 % qui possèdent une opinion positive sur le leader du covoiturage
  • 71 % des anglophones sont satisfaits du service proposé alors que 18% d’entre eux émettent des réserves sur Blablacar
  • Finalement nos conductores et pasajeros espagnoles apprécient le service avec plus de 84% de satisfaits et seulement 9 % de mécontentement (2 fois moins qu’en France).

Ce qu’il faut retenir ?

La donnée textuelle.... c'est une vraie mine d’or et ce n’est pas si compliqué d’en tirer quelque chose rapidement ! Alors pourquoi se priver de l’exploiter ? La voix de vos clients peut être utilisée de 1000 et une façons pour booster la performance de votre produit / application.

Quelques idées en vrac de la manière d’utiliser sa donnée textuelle : 
  • Identifier les nouvelles fonctionnalités dont rêvent vos utilisateurs et les bugs qu’ils rencontrent
  • Construire ou consolider sa roadmap produit
  • Prioriser son backlog
  • Améliorer ses process
  • Analyser le besoin
  • Et bien plus encore...

Cependant ce filon peut s'avérer difficile à exploiter. Pourquoi ? A cause de la nature complexe de la donnée et le temps requis pour l’analyser (Cette étude s’appuie sur une quantité de données qui prendrait déjà 2 jours à lire entièrement sans parler de l’analyser).

C’est pour transformer cette matière première en ressources exploitables que Cobbai existe. Un Saas basé sur une IA surpuissante en NLP et clusterisation non-supervisée qui permet d’automatiser et réduire le temps d’analyse de vos reviews, comments, feedbacks etc.. 

Si vous désirez accéder à l’analyse complète ou si vous voulez traiter vos propres données cliquez ici !


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