Construire des expériences sur-mesure pour répondre aux besoins des consommateurs est un enjeu-clé pour les marques. Mais pour y parvenir, il existe plusieurs prérequis… Une tribune signée Kameleoon.
En premier lieu, il faut être capable de réaliser une segmentation avancée à partir de l’étude comportementale de chacun, du contexte de visite et de l’appétence envers les diverses offres que vous leur proposez. Le succès d’une stratégie de personnalisation dépend de la qualité de la segmentation de la donnée réalisée en amont.
Et la donnée est partout : la géolocalisation, les parcours de navigation en ligne, les transactions, le type d’appareil utilisé, etc. Mais seule, cette donnée est inutile. Sa vraie valeur réside dans son interprétation. Autrement dit, les performances futures de votre site ne dépendent plus de la récolte de données, mais de la façon dont vous allez l’exploiter.
Or, les volumes de données à analyser battent de nouveaux records chaque jour et l’appétit des internautes pour des expériences construites en temps réel ne fait qu’augmenter : les marketeurs étouffent. Ce goulot d’étranglement ne peut être effacé qu’en utilisant des algorithmes de machine learning.
Le machine learning est une branche de l’I.A. qui consiste à confier des données à un algorithme, dont il va se nourrir pour apprendre et réaliser des prédictions.
Là où un être humain doit prendre des pauses et dormir, l’algorithme travaille 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et améliore sa capacité de prédiction dans le temps puisqu’il apprend en continue du comportement des visiteurs de votre site. Et plus la segmentation d’un algorithme est avancée, plus vos actions marketing seront impactantes.
L’apport du machine learning à la personnalisation est double
Pour bien comprendre les enjeux des algorithmes de machine learning appliqués à la personnalisation, téléchargez l’ebook « Personnalisation (I.A.) : laissez l’I.A. activer vos données ».
- Le machine learning peut identifier à quel segment appartient un visiteur
Au volume des données s’ajoute la complexité des différents parcours de navigation des visiteurs de votre site. En résulte des limites évidentes pour un humain qui souhaite consolider les différents parcours de navigation en temps réel.
À l’inverse, l’algorithme peut mapper l’audience d’un site, filtrer les données parasites et capter les signaux comportementaux même imperceptibles pour l’humain.
À partir de là, un algorithme bien configuré et alimenté avec des données de qualité saura segmenter avec certitude chacun de vos visiteurs, en vue de lui proposer une expérience dédiée.
- Le machine learning peut déterminer la probabilité de conversion d’un visiteur
Un algorithme de machine learning peut également calculer l’appétence de chaque visiteur à vos offres.
C’est une stratégie notamment adoptée par Toyota, qui ne propose des essais de véhicules qu’aux visiteurs à l’appétence la plus forte envers ses offres et ses véhicules.
Cela permet également de ne pas encombrer les concessionnaires avec des demandes d’essai qui n’ont aucune chance d’aboutir sur une vente.
Des informations clés qui permettent aux équipes marketing d’identifier de nouvelles opportunités, de contribuer davantage au chiffre d’affaires et, plus simplement, de multiplier les interactions positives avec leur marque.
Concentrez votre stratégie de personnalisation autour de la data
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