Comment Amber Electric a écouté 100 propriétaires de batteries en même temps

« D'un seul coup, d'autres équipes se montrent intéressées et demandent si elles peuvent elles aussi utiliser Juno. »

C'est ce que dit Mick Oechsle, de l'équipe de design d'Amber Electric, à propos de ce qui s'est passé après la première étude de l'équipe.

Amber est le principal forfait batterie d'Australie, fondé sur une idée simple : donner aux foyers équipés d'une batterie le prix de gros de l'électricité en temps réel, sans marge, et laisser l'automatisation choisir les meilleurs moments pour charger ou exporter. Même en tant que leader de la catégorie, la question était de savoir comment continuer à croître.

L'équipe voulait donc l'entendre directement des propriétaires de batteries. Pourquoi ils en ont acheté une. Comment ils vivent avec. Ce qu'ils pensent d'Amber, et ce qu'ils attendent d'un fournisseur.

Mick a donné deux raisons d'essayer Juno. La première était la rapidité. La recherche a toujours été lente, et Amber voulait des réponses rapidement, sans perdre en qualité. La seconde était le type de réponses possibles : « des réponses plus approfondies à des questions commerciales importantes, à grande échelle et avec plus de profondeur et de précision que par d'autres moyens ».

« Avec l'aide de Hey Juno, nous avons utilisé l'IA pour interroger 100 propriétaires de batteries domestiques », a déclaré Mick. « En même temps. »

Certains avaient déjà une batterie au mur. D'autres étaient sur le point d'en avoir une. Chacun a eu une vraie conversation avec Juno, par écrit ou à l'oral, dans son propre navigateur. Il n'y a pas de script. Juno part de ce qu'Amber avait besoin d'apprendre et adapte la conversation à chaque personne au fil de ses réponses, en choisissant la question suivante d'après ce qu'elle vient de dire.

Tout a commencé par les propriétaires eux-mêmes : pourquoi ils ont acheté, comment ils utilisent la batterie au quotidien, ce qu'ils savaient déjà d'Amber. Une fois que Juno a compris comment chaque propriétaire envisageait sa batterie, il est passé à quelques idées de positionnement d'Amber et a demandé ce qu'ils pensaient de chacune.

L'un des messages qu'Amber testait à son sujet a divisé la salle. Les propriétaires qui l'appréciaient l'ont choisi plus souvent que toute autre option. Ceux qui ne l'appréciaient pas l'ont rejeté plus souvent que toute autre.

Dans une enquête, ces deux groupes se seraient annulés. Le message aurait obtenu un score quelque part au milieu, et personne n'aurait su que c'était l'option la plus clivante.

Juno a repéré la division. Les propriétaires ont expliqué avec leurs propres mots ce qu'ils aimaient ou non dans le message, et pourquoi. Cela a donné à Amber ce qu'un score ne peut pas donner : une idée claire de la façon d'utiliser le message, et avec qui.

C'est ce pour quoi Juno est conçu. Il fait ressortir les contradictions au lieu d'en faire la moyenne, et il distingue ce que montrent les preuves de ce qu'elles ne font que suggérer. L'équipe peut retrouver les moments exacts des entretiens derrière chaque constat.

« Cela va au-delà de ce qu'on attendrait, en relançant les participants et en creusant les nuances », a déclaré Mick. « Nous avons déjà constaté que c'est bien plus précieux que les enquêtes : il peut valider toutes les réponses in situ et ajouter une couche de profondeur supplémentaire. »

Les entretiens ont montré où se trouve l'opportunité : toucher davantage de foyers, gagner leur confiance et faciliter le changement pour ceux qui sont déjà intéressés.

Pour Amber, Juno fonctionne comme un chercheur de l'équipe. Tout groupe qui a une grande question peut lui en confier la mission, et il mène l'étude de bout en bout.

Ensuite, d'autres équipes ont voulu s'y mettre.