Qu’est-ce que l’hyper-personnalisation ?

Découvrez comment cette stratégie aide à définir les besoins des clients et à garder une longueur d’avance sur leurs concurrents en tirant parti des données et de l’intelligence artificielle

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L’évolution de la personnalisation

Beaucoup de gens ont par l’expérience d’aller dans un magasin local, comme un café où vous êtes un habitué et le barista vous reconnaît et connaît votre boisson préférée avant même que vous ne la commandiez. Il n’est pas rare non plus de trouver d’autres fournisseurs qui peuvent facilement se souvenir des produits que leurs clients réguliers préfèrent généralement.

Ces relations marchand-client sont de bonnes entreprises. Être en mesure d’établir une connexion personnalisée favorise la satisfaction et la fidélité des clients.

Au niveau numérique, et pour le mettre à l’échelle, l’hyper-personnalisation est une tactique de marketing numérique encore plus avancée, tirant parti des données en temps réel, des données analytiques avancées et de l’intelligence artificielle pour adapter les produits, les services et les expériences individualisées en fonction des aspirations et des besoins des clients.

C’est aussi une bonne entreprise.

Il s’agit de faire correspondre les clients à leurs préférences, et l’hyper-personnalisation peut y parvenir avec les bonnes techniques associées à la technologie. L’hyper-personnalisation crée des expériences par des données, des données analytiques, de l’intelligence artificielle et de l’automatisation.

Cette stratégie va au-delà des stratégies de personnalisation traditionnelles du passé récent. Le marché d’aujourd’hui évolue et les entreprises doivent exploiter des technologies de pointe pour savoir ce que les clients désirent et garder une longueur d’avance sur un nombre croissant de concurrents.

Avant l’introduction de tout type de personnalisation moderne, le processus d’identification des clients était lourd et chronophage. Des données de clients segmentées ont été collectées, mais elles étaient réparties dans des systèmes de saisie de données obsolètes et limitées aux points de vente ou aux centres d’appels. Cela peut prendre des semaines ou plus pour traiter les données et définir les tendances de comportement des clients.

C’était encore un cran au-dessus des campagnes médiatiques de masse dans lesquelles les publicités étaient diffusées avec un peu plus que des informations démographiques générales basées sur le type de plate-forme sur laquelle elles apparaîtraient, telles que la télévision, la presse écrite, la radio, etc.

Mais en combinant la collecte de données avancée avec une technologie alimentée par intelligence artificielle, un B2B ou un B2C marque peut désormais analyser l’historique des interactions d’un client et créer une configuration multicanal pour une engagement client plus efficace et des informations propre l’industrie, souvent en temps réel.

Comment l’hyper-personnalisation peut fonctionner

L’hyper-personnalisation est plus efficace lorsque les marques ont une compréhension approfondie de leurs clients. Une marque utilisant des outils d’hyper-personnalisation peut trouver un client dans sa base de données et envoyer des messages contextualisés au moment et à l’endroit optimaux comme un acte de ciblage produit.

Par exemple : un acheteur recherche une certaine paire de chaussures, mais ne navigue en online qu’à un certain moment de la journée pendant une pause sans acheter. Une entreprise configurée avec des applications d’hyper-personnalisation peut déployer des algorithmes pour analyser les ateliers et analyser les données que l’acheteur a laissées via des cookies ou d’autres moyens et personnaliser une campagne de marketing pour envoyer une notification push afin de proposer une réduction propre à cet acheteur particulier.

Dans une analyse Deloitte menée par Bilal Jaffery, responsable du marketing et de la pratique intelligence artificielle, les chercheurs ont décrit une hyper-personnalisation manuel d’instructions en neuf étapes tout au long du parcours d’un client. (C’est similaire à ce que l’acheteur de chaussures a vécu dans l’exemple ci-dessus.) Toutes les campagnes d’hyper-personnalisation ne sont pas similaires, mais considérez ce qui suit comme un aperçu général :

  • Publicité : Le client commence l’engagement en faisant des achats online. Le revendeur cible le client avec des annonces uniques qui rendent le contenu pertinent ou les informations sur le client avec un langage accueillant et des instructions utiles.
  • Pages de destination : Le revendeur disposant des bons outils d’hyper-personnalisation peut lancer une campagne personnalisée en utilisant des données qui détaillent où se trouvent les clients, leurs visites passées, leurs données géographiques et leurs préférences, y compris les produits connexes.
  • Moteurs de recommandation : l’algorithme détecte certains points de données et présente des recommandations personnalisées de contenu, de service ou de produit adaptées spécifiquement au client.
  • Service client omnicanal : les bases de données et l’intelligence artificielle reconnaissent et connectent les clients des canaux d’achat online et offline.
  • Chatbots de service : grâce à une plus grande collecte de données, le intelligence artificielle technologie conversationnel apprend comportement client et fournit des services personnalisé.
  • Tarification et offres dynamiques : les détaillants attirent ou, plus précisément, définit un client et lui présentent les modifications apportées à l’offre, à la promotion ou au prix.
  • Applications préremplies : pour accélérer le processus, les données de clients existantes peuvent être utilisées pour préremplir les documents, processus ou applications requis.
  • Notifications de produits en temps réel : les clients effectuent l’achat, puis ils sont informés des expéditions, des promotions ou des réapprovisionnements en fonction de leur historique d’achat.
  • Programmes de fidélisation et re-engagement : La transaction d’origine crée des données historiques. À l’avenir, les achats des clients, la segmentation de la clientèle et les données peuvent déterminer les offres et les messages contextualisés du revendeur.

Cela semble complexe. Mais sur nos propres devices, nous avons vu comment de simples recherches sur les détaillants et les services de streaming peuvent activer des algorithmes qui déclenchent des recommandations par e-mail ou notifications push.

Sitecore dispose également d’une liste des 10 meilleures tactiques « personnalisation tactiques pour des gains rapides.« Ces types de transactions personnalisées et ciblées permettent aux organisations d’améliorer l’expérience client avec un engagement significatif qui approfondit les relations et renforce la fidélité à la marque.

Pourquoi avez-vous besoin d’hyper-personnalisation ?

Les entreprises le déploient, mais l’hyper-personnalisation n’est pas seulement axée sur les données, mais aussi sur le client. Les préférences des clients sont le moteur des campagnes de vente.

Il s’agit de faire en sorte que les clients individuels deviennent des clients réguliers. La pandémie a contribué à la croissance de l’hyper-personnalisation, car les clients se sont tournés vers les options de commerce électronique au lieu des achats en personne. Deloitte a constaté que des entreprises telles qu'« Amazon, Facebook et Google mènent la charge par leur utilisation de bases de données clients riches et de solutions de recommandation personnalisées ».

Ne pas exploiter l’hyper-personnalisation peut être coûteux pour les entreprises.

Une étude de Gartner a révélé que marques risquent de perdre 38 % de leur clientèle existante en raison de mauvais efforts de personnalisation. En ignorant la personnalisation, l’étude a déterminé que les entreprises risquent également des taux de retombées plus élevés tout au long de l’entonnoir de consommateur, créant un effet domino d’échec. Ce trébuchement entraîne une baisse du retour sur investissement publicité, une réduction de fidélité des clients, moins d’achats impulsifs et des retours de produits plus élevés.

Le contexte est la clé d’une stratégie d’hyper-personnalisation efficace. Le manque de contexte peut donner à un client le sentiment que la marque ne comprend pas ses besoins, ce qui entraîne de la frustration et des clients mécontents.

La disponibilité des données concerne également les clients, et ce, pour les bonnes raisons. Des outils de cybersécurité existent pour limiter certaines extractions de données. Mais leurs inquiétudes peuvent être atténuées. Des études menées auprès de clients ont permis de déterminer que :

  • 90% disent qu’ils sont heureux de partager des données si cela améliore leur expérience d’achat.
  • 84 % affirment qu’il est essentiel d’être traité comme une personne unique pour gagner leur fidélité.
  • 76% des consommateurs sont frustrés lorsqu’ils ne peuvent pas trouver une expérience personnalisée avec une marque.
  • 60% des consommateurs disent qu’ils deviendront des clients réguliers après une expérience d’achat personnalisée
  • 69% des consommateurs apprécient la personnalisation tant qu’elle est basée sur des données qu’ils ont explicitement partagées avec une entreprise

Utilisation des données de clients pour l’hyper-personnalisation

Hyper-personnalisation peut également mobiliser des données provenant de sources multiples : médias sociaux médias, tendances consommateur, navigation mobile, historique des achats et même données provenant de l’IoT devices.

Nous connaissons donc les moyens d’obtenir les données. Qu’en est-il du résultat ?

Selon l’analyse de Deloitte, Amazon et Netflix ont atteint des taux de conversion et de fidélisation de la clientèle élevés, ce qui se traduit par une augmentation des revenus. Pour optimiser les revenus à l’échelle de l’hyper-personnalisation, les marques doivent également prendre en compte les meilleures pratiques meilleures pratiques de présentation et de paiement électroniques des factures (EBPP).

Quelles sont les applications les plus efficaces pour un hyper-personnalisation stratégie marketing ?

Selon une stratégie étude par Ascend2, prédictif données analytiques, expérience utilisateur, la création/curation de contenu, le marketing de recherche/médias sociaux, les marketing par e-mail, les publicité numérique/display et les chatbots à questions ouvertes sont les applications les plus efficaces alimentées par intelligence artificielle.

Les bonnes technologies basées sur le cloud sont également importantes, y compris l’adoption d’une stratégie omnicanale. Cela signifie déployer des applications cloud avec des capacités de gestion des base de données efficaces qui offrent des données contextuel pertinent, une disponibilité constante, un accès en temps réel, un accès mondial et une évolutivité.

Comment Sitecore peut vous aider

Vous vous souvenez de l’exemple du barista ? Oui, c’était Starbucks, et il s’est transformé en une application mobile hyper-expérience personnalisée avec des offres en temps réel basées sur les préférences, l’activité et les achats passés, entraînant une augmentation des revenus et des transactions.

Des baristas qui offrent un service personnalisé aux marques qui le font à grande échelle, l’hyper-personnalisation peut fonctionner à de nombreux niveaux.

Pour en savoir plus sur la façon dont les fonctionnalités de Sitecore peuvent vous aider à commencer l’hyper-personnalisation, contactez l’un de nos experts dès aujourd’hui.