L'outil IA ne parle pas le langage de vos équipes.
Déployer une IA sans personnalisation c'est livrer un outil que personne ne reconnaît. Vos équipes ne l'utiliseront pas parce qu'il n’y retrouve pas leur contexte métier, pas parce qu'il manque de puissance.
Les signaux d’alerte que vos équipes vous envoient
Nos concurrents ont le même outil que nous. La différence ne sera jamais dans la technologie elle sera dans qui saura vraiment s'en servir.
Chaque métier a des cas d'usage différents. On a livré un paramétrage unique pour tout le monde.
Nous avons acheté la meilleure solution du marché. Six mois après, les équipes utilisent trois fonctionnalités sur vingt.
L'IT a paramétré l'outil sans jamais s'asseoir avec les équipes terrain. Résultat : personne ne s'y retrouve.
Avant, pendant et après le go-live
Comment Eighty intervient
Contextualiser
Cartographier le vocabulaire et les cas d'usage réels
Nous allons sur le terrain écouter et documenter comment chaque métier nomme ses processus, ses irritants et ses priorités. Cela est fait avant de toucher au paramétrage.
Reconfigurer
Reconfigurer l'outil dans le langage des équipes
Nous traduisons les cas d'usage identifiés en paramétrages concrets : champs, workflows, recommandations qui parlent au métier, pas l'IT générique.
Ancrer
Former sur les cas d'usage propres à chaque population
Formation ancrée dans les situations réelles de travail de chaque équipe, pas un webinar sur les fonctionnalités présentées l’une après l’autre.
L'adoption se mesure. Elle ne se déclare pas.
Contextualisation
Taux d'utilisation des fonctionnalités contextualisées vs. génériques.
Paramétrage
Nombre de cas d'usage métier identifiés et effectivement paramétrés.
Reconnaissance
Score de reconnaissance de l'outil par les équipes : « cet outil parle mon métier ».
Rétention
Taux d'abandon après la première utilisation.
Homogénéité
Écart d'usage entre les populations métier.
Vos équipes ont déjà trouvé leurs contournements ?
