Définir l’expérience client selon Booking.com

Quand on évoque l’ »expérience client », Vincent insiste immédiatement sur l’importance d’adopter une vision holistique du parcours utilisateur. Selon lui, cela englobe :

« Toutes les interactions entre un client et un agent, un partenaire et un agent, les agents entre eux, et les agents avec d’autres équipes en interne. »

Ce qui importe, c’est de comprendre que chaque point de contact — de la première recherche d’hébergement jusqu’au service après-séjour — est une opportunité (ou un risque) pour construire une expérience réussie.

L’expérience client se pense donc en étapes. Et pour bien faire, il faut cartographier les attentes, problèmes, et émotions à chaque moment du customer journey : avant, pendant et après la réservation.

L’intelligence artificielle et l’expérience client dans le tourisme chez Booking

L’intelligence artificielle, même si elle est encore en cours de déploiement, est déjà utilisée à différents niveaux chez Booking.com :

1. Le self-service avec chatbot

Booking a déployé un chatbot à destination des partenaires (hôteliers, gérants de logements, etc.). Il est accessible depuis une base de données (le « Booking Partner Hub ») et permet d’automatiser certaines réponses ou actions simples.

Objectif : empêcher les gens de contacter le support directement, ce qu’on appelle en interne « Inbound Deflection ». Comme le dit Vincent :

« On ne veut pas que les partenaires nous contactent. On considère que ça coûte de l’argent, et qu’il y a plein de choses qu’ils peuvent faire eux-mêmes. »

Le chatbot est donc conçu pour fournir des réponses rapides, avec des critères précis :

• Findability : L’information doit être facile à trouver.

• Readability : L’information doit être lisible.

• Usability : Elle doit résoudre un vrai besoin ou problème.

Mais Vincent reconnaît aussi une limite importante : à un moment donné, le chatbot passe la main à un humain si le besoin devient trop complexe.

2. Le traitement automatisé des feedbacks clients

Un autre usage très concret de l’IA est l’analyse des commentaires clients à grande échelle. Chaque utilisateur reçoit un questionnaire de satisfaction après contact avec le service client. Ces réponses textuelles sont ensuite traitées par un algorithme d’analyse de sentiment.

« On en a des milliers et des milliers. Trop pour être lus par des humains. »

L’intérêt est double :

• Identifier les émotions (positives ou négatives),

• Distinguer les causes précises des insatisfactions (ex. : un agent mal informé, un processus trop long…).

L’outil permet ainsi de prioriser les actions à mener, sans recourir à une analyse manuelle fastidieuse et coûteuse.

Néanmoins, cette IA présente encore des faiblesses :

« L’ironie et l’humour, elle ne comprend pas. Un commentaire comme “Service fantastique” peut être lu comme positif alors que c’est de l’ironie. »

3. La génération de contenu automatisée

Enfin, Vincent évoque les usages internes de l’IA pour créer du contenu. En s’appuyant sur des modèles comme ChatGPT, certains outils peuvent apprendre à partir de centaines d’articles existants, puis produire automatiquement des textes dans le même style. Ce procédé reste en test, mais ouvre des perspectives prometteuses dans la production de contenus de support client ou de communication.

Automatiser oui, mais pas tout

Malgré ces avancées, Vincent reste lucide sur les limites de l’IA dans la relation client. Le risque majeur selon lui :

« Automatiser un mauvais process ne le rendra pas bon. »

Il souligne que certaines tâches sont trop complexes ou sensibles pour être prises en charge par des machines. Par exemple, dans le cas d’un problème de remboursement entre un partenaire et un client, l’IA ne peut pas résoudre seule la situation, car les délais de traitement restent humains. De plus, une sur-automatisation peut créer de la frustration :

« Quand un client veut juste parler à quelqu’un, mais que le bot insiste pour proposer des articles ou un formulaire, ça devient insupportable. »

Le vrai rôle de l’IA selon Vincent

Plutôt que de vouloir tout révolutionner, Vincent conseille de commencer par les « petites tâches » : répétitives, simples, fréquentes. C’est là que l’impact est le plus immédiat.

Un exemple ? L’identification client. Pour Booking, c’est une étape essentielle à chaque prise de contact, pour des raisons de sécurité (lutte contre la fraude, phishing, etc.). Une IA bien paramétrée peut fluidifier cette étape sans perte de qualité.

Données clients : un enjeu central

L’IA est indissociable de la collecte et du traitement des données. Et sur ce point, Vincent est très clair :

« On a plein de données, mais elles sont anonymes. Moi je m’en fiche de savoir où tu voyages. Je veux juste savoir pourquoi tu appelles le service client. »

Il insiste sur l’importance de respecter les données personnelles, tout en les exploitant intelligemment pour améliorer l’expérience utilisateur. Il souligne aussi les défis liés à la coexistence de plusieurs IA : certaines sont internes à Booking, d’autres sont externes. Il faut donc savoir gérer des niveaux de qualité et d’accès différents.

Ce qu’il faut retenir

• L’IA est déjà bien présente chez Booking, surtout pour soulager les équipes sur des tâches simples et répétitives.

• Elle permet de gagner du temps, de mieux analyser les retours clients, et d’optimiser l’accès à l’information.

• Ses limites sont claires : complexité émotionnelle, sens de l’ironie, besoin de contact humain.

• Le plus grand risque reste de vouloir tout automatiser sans revoir la qualité des process à la base.

• L’IA doit être utilisée comme un levier complémentaire, pas comme un substitut à l’humain.

Léa Rouillon