janvier 02, 2025
À mesure que nos empreintes numériques se multiplient, elles laissent derrière elles une multitude d'indices sur ce qui fait notre singularité. Chaque clic, recherche ou interaction vient enrichir un vaste réservoir de données que les entreprises peuvent exploiter pour mieux comprendre leurs clients.
Les consommateurs attendent de leurs marques favorites qu'elles tissent un lien personnel avec eux. Ils souhaitent que les entreprises anticipent leurs besoins, saisissent leurs préférences et leur proposent des expériences sur mesure, en phase avec leurs goûts et leur mode de vie.
Dans son sens le plus large, cette attente est ce que l’on appelle la personnalisation. Lorsqu’elle est bien exécutée, elle peut transformer des interactions ponctuelles en expériences engageantes, renforçant ainsi la satisfaction des clients et leur fidélité.
Notre étude révèle que deux tiers des consommateurs ont dépensé davantage, en temps ou en argent, en raison d’une expérience immersive. Quand les marques ajustent leurs interactions en fonction des préférences individuelles, elles peuvent capter une plus grande part de ces dépenses.
Ce glossaire offre une vue d'ensemble sur la personnalisation à l'ère moderne. Découvrez les concepts et stratégies qui la définissent et façonnent l’avenir de l'expérience client.
Personnalisation des applications
La personnalisation des applications consiste à adapter l'expérience utilisateur au sein d'une application mobile en fonction des préférences, du comportement et des autres données de chaque utilisateur.
Cela peut inclure du contenu sur mesure, des recommandations personnalisées, des interfaces adaptées et des notifications pertinentes en fonction des intérêts et comportements de l'utilisateur.
Par exemple, une application de streaming musical peut utiliser la personnalisation pour créer une expérience unique pour chaque utilisateur. En fonction des habitudes d'écoute, l'application peut recommander de nouvelles chansons, artistes et playlists correspondant aux goûts musicaux de l'utilisateur. Elle peut également personnaliser l'interface de l'application, mettant en avant les genres préférés ou les morceaux récemment écoutés. Des notifications personnalisées peuvent également informer les utilisateurs des nouvelles sorties de leurs artistes favoris ou leur suggérer de la musique pour des activités spécifiques, comme s'entraîner ou se détendre.
Une application de commerce en ligne peut analyser l'historique de navigation, les comportements d'achat et les articles dans la liste de souhaits pour recommander des produits correspondant aux préférences et habitudes d'achat de l'utilisateur. Si un utilisateur achète généralement des vêtements de sport, l'application peut mettre en avant les nouvelles arrivées dans les vêtements de sport et proposer des réductions exclusives sur des articles similaires. Des notifications push personnalisées peuvent également alerter les utilisateurs sur des événements de soldes ou des réapprovisionnements d'articles qu'ils ont déjà consultés, favorisant ainsi un plus grand engagement et des ventes accrues.
Personnalisation pilotée par l'IA
Contrairement aux méthodes de personnalisation traditionnelles qui reposent sur des règles de base et une segmentation manuelle, l'IA peut traiter des ensembles de données complexes pour révéler des schémas, des préférences et des prévisions, permettant ainsi aux entreprises d'offrir des interactions véritablement personnalisées en temps réel.
Par exemple, dans l'industrie du voyage, la personnalisation pilotée par l'IA peut analyser l'historique de réservations d'un client, ses destinations préférées et ses comportements de voyage pour fournir des recommandations sur mesure. Si un client réserve fréquemment des vacances à la plage, l'IA peut mettre en avant de nouvelles destinations balnéaires, des offres exclusives de complexes hôteliers et des forfaits de voyage pertinents.
L'IA peut également s'adapter beaucoup plus rapidement aux changements de comportement des clients par rapport aux méthodes traditionnelles. Si un utilisateur commence à s'intéresser aux voyages basés sur les aventures, l'IA peut ajuster rapidement les recommandations pour inclure des activités telles que des randonnées, des sports d'aventure ou des destinations insolites. Cette personnalisation en temps réel garantit que les clients reçoivent des suggestions de voyage pertinentes, augmentant ainsi la probabilité de nouvelles réservations.
Réseau de diffusion de contenu (CDN)
Un réseau de diffusion de contenu (CDN) répartit des serveurs à travers différentes localisations géographiques, permettant aux utilisateurs d'accéder au contenu rapidement et efficacement, peu importe leur emplacement physique.
Les CDN fonctionnent en mettant en cache le contenu sur plusieurs serveurs à travers le monde. Lorsqu'un utilisateur demande du contenu, le CDN redirige la demande vers le serveur le plus proche, minimisant ainsi la distance que les données doivent parcourir. Cela accélère la livraison du contenu et réduit la charge sur le serveur d'origine. Pour les entreprises, cela se traduit par des performances de site web plus rapides, ce qui peut augmenter l'engagement des utilisateurs et les taux de conversion.
Dans le cadre de la personnalisation, les CDN garantissent une livraison fluide du contenu personnalisé. Le contenu personnalisé, tel que les recommandations spécifiques à l'utilisateur, les publicités ciblées et les interfaces personnalisées, nécessite une livraison rapide et fiable pour être efficace. Les CDN facilitent cela en rapprochant le contenu personnalisé de l'utilisateur final, minimisant ainsi les délais.
Par exemple, un site de commerce en ligne peut utiliser un CDN pour livrer instantanément des recommandations de produits personnalisées, améliorant ainsi l'expérience d'achat et augmentant les chances d'achat.
Vue client 360 (C360)
La vue client 360 (C360) permet aux entreprises d'avoir une vision complète de leurs clients en rassemblant les données de chaque point de contact et canal, leur permettant ainsi d’offrir des expériences hautement personnalisées et cohérentes à chaque interaction.
Traditionnellement, les entreprises ont eu des difficultés avec des données fragmentées, où les informations sur les interactions des clients sont dispersées entre différents départements et plateformes. Cette déconnexion des données complique l'obtention d'une compréhension unifiée du client, entraînant des expériences client incohérentes et frustrantes.
La vue client 360 résout ce problème en intégrant les données provenant de sources diverses, telles que les systèmes de gestion de la relation client (CRM), les réseaux sociaux, les interactions par email et l'historique des achats. Le résultat est un profil client unique et cohérent qui offre une vue complète de l'individu.
Par exemple, une entreprise de détail peut utiliser les données C360 pour identifier les clients à forte valeur et adapter des recommandations personnalisées ou des offres exclusives pour encourager la fidélité. L'intégration en temps réel des données permet de mettre à jour constamment les profils clients, permettant ainsi aux entreprises de réagir rapidement aux changements de comportement des clients. De plus, les représentants du service client peuvent accéder rapidement à toutes les informations pertinentes, offrant ainsi des résolutions plus rapides et personnalisées.
Marketing contextuel
Le marketing contextuel consiste à diffuser du contenu personnalisé en fonction du contexte actuel du client, comme sa localisation, l'heure de la journée ou son activité en cours. Cette approche garantit que les messages marketing sont parfaitement adaptés à la situation immédiate du client. Par exemple, un café pourrait envoyer une offre promotionnelle à un client se trouvant à proximité le matin.
Contenu dynamique
Le contenu dynamique permet de créer une expérience plus personnalisée et engageante pour chaque visiteur en adaptant le contenu web en temps réel selon le comportement, les préférences et les données de l'utilisateur.
Imaginez visiter un site d'actualités en ligne qui ajuste instantanément sa page d'accueil à vos centres d'intérêt. Si vous lisez souvent des articles sur la technologie, les dernières actualités tech seront mises en avant. Si vous préférez le sport, les grandes nouvelles sportives occuperont le devant de la scène. Cette personnalisation maintient les utilisateurs engagés et leur permet de trouver rapidement des contenus qui les intéressent.
Les retailers peuvent exploiter le contenu dynamique pour recommander des produits pertinents, afficher des offres personnalisées et mettre en avant des articles en fonction de l'historique de navigation et d'achat d'un client. Par exemple, si vous avez consulté des chaussures de course, le site pourrait vous proposer des accessoires liés, comme des montres de fitness ou des chaussettes de running.
Les marketeurs peuvent également envoyer des emails personnalisés qui s'ajustent en temps réel, montrant des produits ou des offres en fonction des articles consultés ou achetés par le destinataire. Un email de relance pour un panier abandonné pourrait inclure les articles laissés de côté, accompagnés de recommandations personnalisées et d'offres spéciales pour inciter à l'achat.
Customer Data Platform (CDP)
Une Customer Data Platform (CDP) est une solution technologique qui collecte et unifie les données clients provenant de multiples sources pour créer une vue unique et complète de chaque client. Ces données permettent ensuite de proposer des expériences personnalisées sur divers points de contact. Par exemple, une CDP peut intégrer des données issues d’achats en ligne et en magasin, d’interactions par email ou d’activités sur les réseaux sociaux pour concevoir une campagne marketing sur mesure.
Hyperpersonnalisation
L’hyperpersonnalisation va au-delà de la personnalisation traditionnelle en utilisant l’intelligence artificielle et les données en temps réel pour offrir des expériences, contenus et produits extrêmement pertinents. Cela ne se limite pas à analyser les comportements passés, mais inclut également les données actuelles pour créer une expérience profondément adaptée. Par exemple, une application de fitness pourrait proposer des plans d'entraînement personnalisés en fonction des données collectées en temps réel via un appareil connecté porté par l’utilisateur.
Personnalisation omnicanale
Les clients s’attendent à une expérience fluide, et toute déconnexion entre les canaux peut générer frustration et désengagement. La personnalisation omnicanale comble ces écarts en intégrant les données et insights de tous les points de contact, offrant ainsi un parcours client homogène.
Par exemple, un client explore des produits sur le site web d’un retailer, ajoute quelques articles à son panier mais quitte sans finaliser l’achat. Plus tard, il reçoit un email contenant des recommandations personnalisées et un rappel des articles abandonnés. Le lendemain, en visitant un magasin physique, un vendeur, informé de l’activité en ligne du client, propose de l’aide et peut-être une offre pour conclure l’achat. Cette transition fluide entre les canaux améliore l’expérience client, favorise la fidélité et augmente les chances de conversion.
Moteurs de personnalisation
Historiquement, les entreprises se sont appuyées sur des segments larges de clientèle pour élaborer leurs stratégies marketing. Bien que partiellement efficace, cette approche peine à répondre aux préférences et comportements uniques de chaque client.
Les moteurs de personnalisation révolutionnent cette méthode en exploitant l’IA et le machine learning pour analyser des données telles que l’historique de navigation, les habitudes d’achat ou les interactions sur les réseaux sociaux. Cela permet de dépasser les messages génériques pour offrir des contenus pertinents, adaptés à chaque individu.
Par exemple, une plateforme de retail en ligne peut utiliser un moteur de personnalisation pour analyser l’historique de navigation et d’achats d’un client, puis lui recommander des produits correspondant à ses goûts et besoins. Si un client achète fréquemment des vêtements de sport, le moteur pourrait mettre en avant les nouvelles collections de tenues sportives ou proposer des offres exclusives sur des équipements de fitness.
Ces moteurs s’adaptent également en temps réel aux nouvelles données. Cette réactivité est particulièrement utile dans des environnements dynamiques comme les sites d’actualités ou les plateformes de streaming, où les préférences des utilisateurs peuvent évoluer rapidement. Par exemple, une plateforme de streaming pourrait suggérer des séries et films basés sur les habitudes de visionnage, l’humeur ou même l’heure de la journée. Si un utilisateur regarde souvent des comédies en soirée, la plateforme privilégiera des recommandations humoristiques à ces moments-là.
Segmentation des utilisateurs
La segmentation utilisateur permet aux entreprises de diviser leur audience en groupes plus restreints et homogènes, chacun caractérisé par des besoins spécifiques. Cette approche favorise des actions marketing plus précises et pertinentes, augmentant ainsi l’engagement et les conversions.
Segmentation comportementale
En analysant les interactions des clients avec une marque — comme les pages visitées, la durée de navigation ou les clics —, les entreprises peuvent identifier différents stades du parcours client. Par exemple, les clients qui consultent régulièrement des pages produits sans acheter pourraient faire partie d’un segment destiné à des campagnes de reciblage, avec des promotions spéciales ou des informations supplémentaires pour les inciter à finaliser un achat.
Segmentation démographique
Cette méthode regroupe les clients selon des critères tels que l’âge, le genre, les revenus ou d’autres données démographiques. Elle permet de concevoir des messages qui résonnent avec des tranches de vie spécifiques. Par exemple, une entreprise de voyages pourrait développer des campagnes distinctes pour des jeunes actifs, des familles ou des retraités, en mettant en avant des offres et destinations adaptées à chaque profil.
Segmentation psychographique
En tenant compte du mode de vie, des valeurs et des intérêts, cette segmentation aide à créer des campagnes extrêmement ciblées, alignées sur les passions et convictions des clients. Par exemple, une marque de fitness pourrait segmenter son audience en groupes comme les passionnés de yoga, les marathoniens et les habitués occasionnels des salles de sport.
Par exemple, un retailer en ligne peut segmenter ses clients en fonction de leurs habitudes d’achat, en identifiant des groupes tels que les acheteurs fréquents, les clients occasionnels et les nouveaux visiteurs. Chaque segment bénéficierait alors de messages et offres personnalisés. Les acheteurs fréquents pourraient être ciblés par des programmes de fidélité et des remises exclusives, tandis que les nouveaux visiteurs recevraient des offres de bienvenue et des recommandations de produits pour les inciter à leur premier achat.
Les données zero-party
Contrairement aux données de première partie (first-party data), collectées de manière passive via les interactions des clients, les données "zero-party" sont fournies directement et volontairement par les clients. Ces données incluent des informations comme les préférences, les retours d’expérience, les profils ou encore des attentes spécifiques, offrant ainsi des insights précis et approfondis sur les besoins des clients.
Travailler avec des données zero-party permet aux entreprises d’accéder directement aux intentions et préférences des clients, sans l’ambiguïté souvent associée aux données déduites. Comme ces informations sont partagées volontairement, les clients ont davantage confiance dans la marque et sont plus enclins à interagir avec elle.
Par exemple, une entreprise de voyages peut utiliser les données zero-party pour mieux comprendre les destinations préférées, les dates de voyage et les budgets des clients. Grâce à ces informations, elle peut proposer des offres sur mesure, des promotions exclusives et des forfaits personnalisés répondant précisément aux besoins de chaque client.
Ces données permettent également de simplifier la gestion des contraintes imposées par les réglementations sur la protection des données. Étant donné que les informations sont partagées volontairement par les clients, elles sont généralement conformes aux lois sur la protection des données, réduisant ainsi les risques de non-conformité.
En résumé
Comprendre ces concepts est essentiel pour exploiter pleinement la personnalisation dans votre activité. À mesure que la personnalisation évolue, maîtriser de telles notions vous permettra de créer des expériences client plus pertinentes, engageantes et axées sur la confiance.