Comment augmenter la rentabilité des convoyeurs ?

Amélioration du parcours de devis pour maximiser la rentabilité des chauffeurs

2026 Transport, Service
Scope Parcours de devis et recherche de mission
Outils Figma, Grille de Bastien & Scapin, UI kit
HiFlow

Contexte

HiFlow est une plateforme de convoyage automobile. Dans le cadre de sa feuille de route 2026, l'entreprise vise à réduire son empreinte carbone de 8 %, en misant sur la fidélisation de ses chauffeurs convoyeurs.

Objectifs

  • Améliorer l'efficacité du parcours d'élaboration du devis
  • Amélioration et optimisation du parcours de recherche de missions
  • Réduire l'empreinte carbone de 8 %

KPI du projet

🔁 Taux de missions combinées Missions A/R par rapport au total de missions
📉 Taux d'abandon parcours devis % de chauffeurs qui débutent un devis et abandonnent
🌱 Évolution empreinte carbone Missions enchaînées vs trajets à vide ou en train

Autres KPI intéressants à avoir pour le projet : Trajets les + effectués, temps moyen recherche mission, Taux réussite sur un parcours, Note des store

Étape d'accompagnement

Point de cadrage

Définir avec les parties prenantes (CPO, PM, Data…) les KPI à suivre, le poids réel de l'empreinte carbone, le périmètre, les délais.

Audit heuristique du parcours actuel

10 critères de Bastien & Scapin passés au crible sur le parcours de devis. L'audit heuristique a révélé les éléments suivants :

01
Expérience peu attractive
L'enchaînement des écrans, la navigation, le guidage et l'UI n'incitent pas suffisamment aux missions.
The sequence of screens, navigation, guidance, and UI do not sufficiently encourage drivers to take missions.
02
Manque de filtres
L'absence de filtres adaptés complique la recherche de missions pour les convoyeurs.
The lack of appropriate filters makes mission search more difficult for drivers.
03
Charge cognitive élevée
Les convoyeurs n'enchaînent pas les devis en raison d'une charge cognitive trop importante.
Drivers do not chain quotes due to an excessive cognitive load.

Enquête terrain

Entretiens qualitatifs (semi-directifs) avec les convoyeurs occasionnels et réguliers pour les verbatims, ou quantitatif (sondage) si le temps manque.

Benchmark

Identifier des points forts et des bonnes pratiques à récupérer et adapter à notre cas, mais aussi des points faibles à éviter.

Matching intelligent de trajets

Logistique multi-stops

Conception

Logique de trajet revue

Besoin : Mieux guider le convoyeur dans son devis.

Need: Better guide the driver through their quote.

  • Choix radio "Retour en mission / en autonomie"
  • Parcours retour aligné sur l'aller
  • Ajout d'un stepper clair

Charge de recherche réduite

Besoin : Plus de filtres pour le convoyeur.

Need: More filters for the driver.

  • Filtres : mission, lieu, client, date, véhicule
  • Recherche intelligente de proximité

Simplification globale

Besoin : réduire la charge cognitive.

Need: Reduce cognitive load.

  • Pages condensées
  • CTA "faire un devis" actif immédiatement
  • Date picker revu
  • Iconographie renforcée
  • Travail sur le wording

Maquettes

Parcours de devis

Tests

Plan de test proposé, à adapter selon les conditions : temps, agents disponibles…

Proposed test plan, to be adapted according to conditions: time, available stakeholders…

  • Test utilisateur sur les maquettes haute-fidélité avant mise en production, pour arbitrer entre plusieurs variantes de guidage.
  • Lancement en A/B test sur le parcours de devis, avec le taux de missions combinées et le taux d'abandon comme métriques de décision.

Une fois en production : suivi continu des KPI et lancement de tests en discovery sur les mêmes parcours, pour valider la justesse de la solution et alimenter l'itération suivante.

Once in production: continuous KPI monitoring and discovery testing on the same journeys, to validate the solution's accuracy and feed the next iteration.

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