Apprentissage automatique pour la personnalisation

L’intelligence artificielle (intelligence artificielle) et machine learning font partie intégrante de notre vie quotidienne aujourd’hui. Souvent pour d’énormes bénéfices.

Les algorithmes dirigent les schémas de vol dont nous dépendons pour assurer notre sécurité pendant les voyages en avion. Le traitement du langage naturel (NLP) alimente nos interactions avec Siri et Alexa. L’apprentissage automatique est à l’origine du curation de nos suggestions Netflix et de la recherche des contacts qui nous aide à lutter contre le Covid-19.

D’un autre côté, qu’il s’agisse des décisions qui sous-tendent les algorithmes qui sous-tendent la pensée de groupe dans nos flux de médias médias sociaux et nos recherches Google ou du données biaisées renforçant les disparités en matière d’embauche, de intelligence artificielle et de machine learning ne sont pas toujours bénéfiques.

En tant que consommateurs, citoyens et professionnels, nous devrions tous comprendre la façon dont les intelligence artificielle et les machine learning sont utilisés, comment ils nous affectent et quels avantages ils procurent. Dans ce blog, nous nous penchons sur le rôle des intelligence artificielle et des machine learning dans personnalisation. En comprenant comment machine learning est utilisé pour stimuler personnalisation, en particulier dans le cadre de numérique expériences client, vous serez mieux équipé pour tirer parti de cette technologie passionnante pour des avantages considérables dans votre organisation.

L’impératif de personnalisation demeure

Mais d’abord, notons ceci : la personnalisation ne va nulle part. Autrefois un luxe, la personnalisation est devenue un service de base dans l’économie numérique d’aujourd’hui, un service que la grande majorité des consommateurs apprécient :

• 90% trouvent le marketing personnalisation plutôt ou très attrayant
• 80% sont plus susceptibles d’effectuer un achat auprès d’un marque qui propose expériences personnalisées
• 72% disent qu’ils n’interagissent qu’avec personnalisé messagerie

L’amour des consommateurs pour la personnalisation est logique. Nous accueillons tous les expériences qui nous offrent de la valeur, ce qui signifie être traités comme les individus que nous sommes. Toutes les entreprises doivent aujourd’hui chercher des occasions de montrer aux clients qu’elles comprennent leurs intérêts, leurs préférences et leurs intentions en fournissant un contenu et des produits pertinents pour s’assurer qu’elles ne font pas perdre de temps à leurs clients.

Malheureusement, la mise en place d’un programme de personnalisation n’est pas une tâche simple. C’est là qu’intervient le machine learning, dont les algorithmes peuvent prendre en charge, automatiser et accélérer le processus.

Intelligence artificielle et machine learning

Deuxièmement, clarifions certains termes.

L’intelligence artificielle (intelligence artificielle) fait référence à la vaste arène de techniques utilisées pour amener les machines à effectuer des tâches qui semblent intelligentes. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle.

Au cours des deux dernières décennies, machine learning est devenu un point central de intelligence artificielle étude en raison de son succès dans l’accomplissement de tâches cognitives qui, il y a moins d’un siècle, semblaient impossibles – battre des humains à des jeux complexes tels que les échecs, le go et Jeopardy, conduire des voitures, traduire des langues, etc.

Mais ni machine learning ni les autres méthodes intelligence artificielle ne peuvent actuellement commencer à rivaliser avec les humains lorsqu’il s’agit d’improviser, de formuler des stratégies, de communiquer avec empathie, d’imaginer de nouvelles situations, d’inventer de nouveaux produits, et la liste est longue.

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle peuvent prendre en charge certaines tâches et en automatiser complètement d’autres, mais les machines ne feront pas preuve d’intelligence créative, et encore moins de conscience, de sitôt. Ils ne signifient certainement pas la fin du marketing. Personne ne connaît ses clients comme une marque, et chaque marque compte sur ses employés lorsqu’il s’agit d’écoute empathique, de messagerie et de service. L’intelligence artificielle peut détecter les tendances, mais compléter le cercle des expériences client puissantes nécessite un élément humain.

(C’est pourquoi, incidemment, certaines personnes préfèrent utiliser des termes comme augmentation de l’intelligence (IA) au lieu d’intelligence artificielle.)

Techniques d’apprentissage automatique pour la personnalisation

Bien que machine learning puisse sembler magique, la vérité est qu’il s’agit simplement de modèles statistiques et probabilistes mis au service d’une fin (généralement) définie. L’apprentissage automatique analyse de grands ensembles de données pour définit les tendances. À partir de là, il peut extrapoler ce qui est le plus susceptible de se produire ou quel type de expérience est le plus susceptible de piste commerciale à un certain résultat.

Bien sûr, même si ce n’est pas magique, ce n’est pas non plus très simple.

Voici quelques-unes des méthodes de machine learning les plus couramment utilisées pour la personnalisation et à quoi elles servent :

Analyse de régression

La régression linéaire pourrait aider à découvrir quelles pages sont les plus susceptibles de piste commerciale à un conversion. La régression logistique pourrait être utilisée pour découvrir les meilleures actions de suivi pour un panier abandonné.

Association

De Netflix à Amazon, cette méthode est un outil essentiel pour créer des moteurs de recommandation. Sur la base de votre achat de The Power of Moments de Dan et Chip Heath, par exemple, la machine learning d’Amazon recommande le marketing de permission de Seth Godin.

Clustering

Les algorithmes de clustering sont un excellent outil pour regrouper les clients en segments.

Chaînes de Markov

Peut analyser le comportement en temps réel d’un utilisateur sur le site Web et faire des prédictions de navigation en fonction de celui-ci, ce qui peut être utilisé pour personnaliser son expérience.

Apprentissage profond

Qu’il s’agisse de la traitement du language naturel (NLP) qui alimente Siri et Alexa, de la détermination de la valeur des tactiques de marketing direct possibles ou de la segmentation des audiences pour mobile publicité, l’apprentissage profond est l’endroit où la plupart des travaux les plus passionnants dans le domaine de la machine learning ont été réalisés au cours des deux dernières décennies.

La plupart des moteurs d’apprentissage automatique utilisent une combinaison de ces méthodes pour analyser les données et offrir des informations.

Prise en main du Machine Learning dans la personnalisation

Il est important d’avoir une connaissance pratique de ce qui se trouve sous le capot, mais vous voulez démarrer le moteur de machine learning pour votre programme de personnalisation. Les étapes suivantes ne sont pas linéaires à suivre. Votre programme sera unique en fonction de votre marché, de votre taille et de vos objectifs actuels. Mais garder ces suggestions à l’esprit lorsque vous commencez à imaginer, concevoir et créer votre programme rationalisera considérablement le processus.

Gardez-le centré sur l’utilisateur

L’utilisateur est toujours le point de départ. Vous connaissez vos objectifs d’entreprise et, espérons-le, vous les avez alignés sur vos objectifs Web. (Si ce n’est pas le cas, consultez cet article sur Valeurs d’engagement.) Avec ces objectifs à l’esprit, vous pouvez commencer à chercher différentes façons d’améliorer l’expérience utilisateur. Quels sont les points critiques de l’interaction ? Comment pouvez-vous éliminer les frictions ou mieux diriger un utilisateur vers une action propre ?

Garder les besoins de vos utilisateurs au premier plan et laisser l’empathie guider votre utilisation de machine learning et de intelligence artificielle est un excellent moyen de vous assurer que vous offrez de la valeur, plutôt que de simplement utiliser la nouveauté.

Connaissez vos règles

Vous pouvez (et probablement devriez) utiliser la personnalisation tout au long du parcours Web. Cela peut prendre de nombreux formulaires, la recherche personnalisée en étant un excellent exemple. Il existe toutefois quatre grandes catégories de types de règles de personnalisation.

Contextuel

Les règles contextuelles personnalisent les expériences en fonction de faits connus sur un utilisateur, tels que l’adresse IP géographique ou le canal d’entrée dans un site.

Explicite

Certains visiteurs de votre site s’définit en remplissant un formulaire de réduction, en vous donnant un e-mail, etc. Les règles explicites personnalisent les expériences de ces visiteurs connus, par exemple en utilisant les données des pages vues et des conversions précédentes pour évaluer le contenu le plus probable que le visiteur recherche.

Implicite

Lorsque vous ne savez pas qui est un utilisateur, les règles implicites peuvent utiliser la correspondance de modèle et de persona pour personnaliser les expériences en fonction des actions effectuées par les utilisateurs anonymes sur votre site.

Coutume

Tout en nécessitant un développement supplémentaire, les règles personnalisées peuvent être personnalisées en utilisant tout ce que vous voulez.

intelligence artificielle et machine learning peuvent prendre en charge toutes ces règles, mais certaines solutions vous obligeront à déterminer quelles règles vous souhaitez mettre en œuvre où et quand.

Commencez petit

Il y a de fortes chances que ma file d’attente Netflix et votre file d’attente Netflix aient au moins une suggestion de film ou d’émission de télévision qui se chevauche. Mais ce film ou cette émission de télévision a probablement l’air différent dans chacune de nos files d’attente. Bien que j’adore la comédie, vous êtes (faisons semblant) un grand fan d’action, et Netflix utilise ces connaissances pour adapter l’image qu’il place sur le film ou l’émission de télévision recommandé.

Varier les images est une chose relativement facile à faire, mais c’est un moyen subtil d’augmenter la probabilité que nous regardions les suggestions et restions engagés.

De même, vous pouvez commencer petit avec votre programme de personnalisation d’apprentissage automatique.

Par exemple, essayez de proposer 5 bannières de page d’accueil différentes, chacune adaptée à un persona différent, et laissez un algorithme machine learning déterminer qui voit quoi. Ou faites des variantes en changeant l’un des éléments que l’on trouve généralement dans les ressources de marketing marketing : titres, sous-titres, images, formatage, couleur, texte, appel à l’action, etc. Le fait est que vous pouvez et devez commencer petit et construire sur des gains rapides.

Tout d’abord, déterminez votre solution

Nous avons créé un ebook pour aider tous ceux qui ont commencé ou qui cherchent à commencer leur voyage personnalisation : Path to Personalization : The 9 keys to driving stronger relationships. Les neuf clés incluent faire de la personnalisation une priorité de l’entreprise, établir votre équipe, décrire votre public et ses parcours, et plus encore.

Mais même avec les neuf clés en place, la mise en œuvre de machine learning dans votre stratégie personnalisation à partir de zéro peut être un énorme ascenseur. C’est pourquoi il est essentiel de choisir la bonne solution. Le bon fera le machine learning gros du travail pour vous, vous aidant à garder votre équipe aussi légère et agile que possible tout en bénéficiant de tous les avantages de machine learning et de intelligence artificielle.

Nous avons récemment introduit Sitecore Intelligence artificielle Auto-Personalization Standard. Il suffit d’appuyer sur un interrupteur pour l’activer, et il identifie les tendances des visiteurs, crée des segments de clientèle et modifie les éléments de la page pour offrir un personnalisé expérience client. Créez l’une des règles ci-dessus et l’intelligence artificielle Sitecore vous indiquera quelle variante de contenu est la plus susceptible de stimuler l’engagement pour chaque client. Sitecore Intelligence artificielle Auto-Personalization automatise les expériences client 1:1. Sa sophistication, sa facilité d’utilisation et son efficacité ont permis à Sitecore de remporter le prix 2020 Content Marketing Award for Best Use of Content Involving Artificial Intelligence Award for our work with Microsoft’s Partner Network.

Sitecore Intelligence artificielle Auto-Personalization Premium est disponible pour les clients qui souhaitent une personnalisation illimitée. Il fournit également un tableau de bord d’informations sur l’intelligence artificielle, qui inclut les audiences identifiées à partir de données historiques et quotidiennes. Ce tableau de bord est un excellent moyen pour les spécialistes du marketing de voir ce qui se connecte et ce qui ne l’est pas, afin qu’ils puissent modifier les hypothèses qui sous-tendent l’intelligence artificielle qui pilote les expériences client.

En savoir plus sur intelligence artificielle et tous ses avantages.

People want experiences that feel relevant and respectful of their time. Businesses that deliver this win loyalty. The challenge? Delivering personalized content at scale is hard. That is where machine learning comes in.

Artificial intelligence (AI) is the science of creating systems that perform tasks we usually associate with human intelligence, like reasoning, problem-solving, understanding language, and making decisions. AI can follow explicit rules, learn from data, or combine both approaches.

Machine learning (ML) is a subset of AI. Instead of relying only on pre-set rules, machine learning learns from data. It identifies patterns, adapts to new information, and improves over time without being reprogrammed for every scenario. In short: all machine learning is AI, but not all AI uses machine learning.

Recent breakthroughs in machine learning power many of the AI applications we see today: recommendation engines, fraud detection, self-driving cars, and real-time language translation. These systems process massive amounts of real-time data, spot patterns in browsing history and purchase history, and use predictive models to make predictions at a speed no human can match.

Still, machine learning is not a substitute for human creativity, judgment, or empathy. AI models can optimize processes and surface insights, but they don’t understand context or values the way people do. Building trust and creating hyper-personalized user experiences still require human perspective. The best results come when AI and people work together, leveraging machine learning and machine learning algorithms to combine scalable ai-powered efficiency with human insight to make smarter decisions.

Most modern personalization engines combine several of these techniques, using each where it performs best. Together, they enable experiences that are more accurate and responsive while still leaving room for human strategy, creativity, and oversight.

1. Make personalization a business priority

Personalization is no longer optional. Set clear goals for how it supports growth, customer loyalty, and competitive advantage.

2. Invest in the right technology

Choose platforms that simplify AI-driven personalization instead of adding complexity. Look for solutions that automate the heavy lifting while giving your team control and visibility.

3. Start small, scale fast

Begin with quick wins—like testing homepage variations or targeted content—and use machine learning to optimize. Build on what works and expand gradually.

4. Build a data foundation

Ensure your organization has clean, high-quality data. AI depends on it. Align teams on data collection governance and privacy standards to maintain trust.

5. Empower your people

AI is a tool, not a replacement. Equip your teams with training and workflows to combine machine intelligence with human creativity and empathy.

6. Keep the customer at the center

Every decision should start with the customer experience and focus on customer satisfaction. Use AI to remove friction, anticipate needs, and deliver value at every touchpoint.