L’hypersonnalisation, premier champ d’application de l’IA en marketing

Aujourd’hui, le comportement du consommateur dépend fortement des avis, du contenu généré par l’utilisateur et des influenceurs. Alors, comment faites-vous pour que votre marque se démarque et se fasse remarquer ? En proposant des expériences hautement ciblées et hyper personnalisées. C’est ce qu’est l’hypersonnalisation. Dans cet article, découvrez comment des marques telles qu’Amazon, Starbucks, Netflix et Spotify adoptent pleinement l’hypersonnalisation. Découvrez également des données spécifiques au secteur pouvant être utilisés pour créer des campagnes hyper-personnalisées efficaces pour votre entreprise.

Quelle est la différence entre la personnalisation et l’hypersonnalisation ?

La personnalisation consiste à intégrer à votre communication des informations personnelles et transactionnelles telles que le nom, l’entreprise, l’historique des achats, etc. L’hypersonnalisation marketing va encore plus loin et utilise des données comportementales et en temps réel pour créer une communication hautement contextuelle et pertinente pour l’utilisateur. Par exemple : l’envoi d’un email à un utilisateur avec son prénom dans la ligne d’objet est un exemple typique de personnalisation. Une bonne pratique, mais pas assez attrayante pour capter l’attention d’un utilisateur. L’hypersonnalisation est plus avancée. Par exemple, un utilisateur recherche des chaussures vertes sur votre application, passe environ 15 minutes et part sans acheter. Une analyse rapide de l’utilisateur révèle :

• Une affinité pour acheter des produits à prix réduits
• Historique de recherche et d’achat antérieur pour la marque de chaussures «X»
• Maximum d’achats effectués le dimanche de 18h à 21h
• Notifications push ayant le plus grand engagement des utilisateurs dans le passé

Avec ces informations, une campagne hyper-personnalisée enverrait une notification push au périphérique de l’utilisateur annonçant une vente flash sur les chaussures vertes de la marque X un dimanche, de préférence entre 18 h et 21 h.

Le besoin d’hypersonnalisation

• Votre message ne dispose que de 8 secondes pour capter et retenir l’attention de votre utilisateur. Pour se faire remarquer, votre communication doit se démarquer et brouiller les pistes.
• Selon Google, les « meilleures » phrases de recherche ont augmenté de 80% au cours des 2 dernières années sur les appareils mobiles. Les gens font beaucoup de recherches en ligne pour prendre des décisions plus éclairées.
• L’engagement des utilisateurs vis-à-vis du contenu a diminué de 60% et la surabondance d’informations force les consommateurs à se déconnecter.
• Selon Accenture, 75% des consommateurs seront plus enclins à acheter chez une entreprise dont les offres sont personnalisées en fonction de leurs préférences.

Comment les marques utilisent l’hypersonnalisation ?

Des marques renommées telles qu’Amazon, Spotify et Starbucks sont entrées dans une phase de personnalisation prédictive, au cours de laquelle l’IA et l’apprentissage automatique analysent une multitude de facteurs pour alimenter leur moteur de recommandation. De manière générale, la plupart des entreprises qui s’intéressent à la personnalisation ne s’aventurent généralement pas au-delà de la segmentation. Voyons comment certains des plus grands noms du secteur ont atteint des trajectoires de croissance incroyables avec l’hypersonnalisation.

Marque : Amazon
Canal : Email

Amazon est le roi du ‘Me-Commerce’, avec plus de 35% de ses conversions utilisant son moteur de recommandation. Voyons comment Amazon crée une expérience hyperpersonnelle unique pour les consommateurs : nous cherchions des chaussures de course vert olive chez Amazon, mais nous avons abandonné notre recherche à mi-chemin. Peu après, Amazon a envoyé cet email :

L’email va un peu plus loin que la tactique habituelle de personnalisation consistant à inclure mon nom.

Amazon a accès à des points de données tels que le Nom complet, Requête de recherche, Durée moyenne de la recherche, Historique des achats passés, Affinité avec la marque, Habitudes de navigation dans les catégories, Montant moyen des dépenses, etc. Ils peuvent ainsi créer un profil et l’utiliser pour créer un email très contextuel mettant en valeur les chaussures Puma vert olive (le vert olive faisait partie de mes recherches et après avoir déjà acheté des chaussures Puma dans le passé). L’algorithme du moteur de recommandation d’Amazon est appelé « filtrage collaboratif entre éléments ». Il suggère des produits basés sur 4 points de données :

• Votre historique d’achat
• Les articles que vous avez dans votre panier
• Articles que vous avez évalués et aimés
• Articles qui ont été aimés et achetés par d’autres clients

Comparativement aux autres marques de ecommerce, les conversions à partir des recommandations sur site d’Amazon sont 60% plus élevées.

Marque : Starbucks
Canal : Notifications Push et In-App

Starbucks a sérieusement amélioré sa personnalisation avec l’utilisation de l’IA. En utilisant des données en temps réel, le système peut envoyer plus de 400 000 variantes de messages hyper-personnalisés. Les offres proposées sont spécifiques aux préférences de chaque utilisateur, en fonction de leur activité et de leurs achats antérieurs. L’interface de l’application Starbucks est personnalisée pour chaque utilisateur :

• Le programme de fidélité Starbucks connaît un succès incroyable : il compte plus de 13 millions d’utilisateurs.
• L’application propose des suggestions d’aliments et de boissons personnalisées pour chaque client avec un algorithme basé sur l’IA. Il analyse l’historique des achats, les goûts et les préférences pour proposer des recommandations à chaque client.
• Starbucks engage les membres du programme de fidélité avec des jeux personnalisés par email et mobile.

L’application Starbucks envoie un message de transaction dans l’application avec les détails de la récompense :

Starbucks informe les utilisateurs sur les magasins les plus proches qui acceptent l’option Mobile Order & Pays

Résultats :

• Augmentation de l’efficacité de la campagne marketing de 3X
• 2X échanges d’emails
• Augmentation de 3 fois des dépenses supplémentaires via les offres de rachat
• 24% du total des transactions de l’entreprise réalisées via une application mobile

Marque : Spotify
Canal : Email

Avec plus de 140 millions d’utilisateurs actifs, Spotify est le leader incontesté du secteur des applications de musique en streaming. Avec plus de 5 milliards de flux, leur fonctionnalité Discover Weekly a été un franc succès. Il étudie les choix musicaux individuels et analyse ces données avec les préférences d’autres utilisateurs ayant écouté les mêmes chansons afin de créer une liste de lecture hautement personnalisée pour chaque utilisateur.

Avec sa fonction de concert en direct, Spotify envoie par email des informations sur les événements en direct de leurs artistes préférés, ainsi qu’une option permettant d’acheter des billets. Le contenu est personnalisé en fonction des préférences musicales de chaque utilisateur.

Pour identifier la popularité d’une chanson, Spotify recherche le nombre de fois où elle a été diffusée et le nombre de personnes qui l’ajoutent à leurs listes de lecture. Si X et Y aiment tous les deux la même chanson (en fonction du nombre de flux / de l’ajout à la liste de lecture), Spotify recommandera des chansons différentes depuis les deux listes de lecture de X & Y. De plus, le moteur de recommandation activé par l’IA de Spotify analyse les chansons et les habitudes d’écoute de ses utilisateurs et suggère une musique similaire à celle des profils d’utilisateurs correspondants.

Marque : Netflix
Canal : Email, Notifications Push

Netflix compte plus de 103 millions d’utilisateurs sur sa plate-forme. Ce succès incroyable est en grande partie dû au fait de fournir à leurs utilisateurs une expérience hautement personnalisée. Plus de 75% de l’activité du site est générée par son moteur de personnalisation. Avec Netflix, la personnalisation commence dès la page d’accueil.

Les utilisateurs de Netflix peuvent attribuer un classement au contenu en indiquant leur goût / aversion. Ceci, associé au nombre de flux et au profil d’utilisateur individuel, permet à l’algorithme de prédire le contenu qui serait préféré par les utilisateurs. En combinant avec succès les attributs comportementaux à l’apprentissage prédictif, Netflix envoie des recommandations à leurs utilisateurs sur le contenu.

Comment pouvez-vous commencer avec l’hypersonnalisation ?

Chaque entreprise en contact avec le client collecte des données sur les utilisateurs à différents moments. Vous pouvez identifier les événements qui serviront de déclencheurs pour exécuter des campagnes avec un contenu personnalisé. Prenons un exemple tiré du secteur du commerce électronique :

• Déclencheur : panier abandonné (l’utilisateur ajoute le produit au panier, ne procède pas à l’achat)
• Attribut utilisateur : Nom, Statut d’adhésion Premium, Support de message préféré
• Attribut de comportement : produit consulté
• Données des achats passés : coupon de réduction appliqué, appareil utilisé pour l’achat, journée d’achat privilégiée

Avec toutes ces informations récoltées, vous pouvez désormais communiquer avec vos clients en lui envoyant des propositions hypersonnalisées.

Conclusion :

Les marques se bousculent dans «l’économie de l’attention» pour essayer de capturer la seule monnaie qui compte, l’attention. L’hypersonnalisation peut aider votre marque à se démarquer et à augmenter l’engagement et les conversions avec votre public cible. Et vous, avez-vous déjà testé l’hypersonnalisation avec votre marque ? En tant que consommateur, cela vous plait-il ? Dites nous tout dans un commentaire ci-dessous.