Personnalisation et Big Data

Si les marques déclarent collecter en moyenne sept types de données différents concernant leurs clients en ligne, beaucoup ne possèdent pas les compétences nécessaires pour exploiter ou analyser correctement les données recueillies, ou ne disposent pas de la capacité d’intégrer les données.

Les sociétés se retrouvent donc avec de grands ensembles de données disparates, entremêlées, et peut être fausses, qui ne leur permettent pas d’obtenir une représentation réaliste de leurs clients. Par conséquent, les clients sont frustrés ou agacés lorsque leurs messageries sont inondées d’offres, de promotions non ciblées ou simplement dénuées d’intérêt.

Il est fort à parier que les marques se fieront davantage (espérons-le, en tout cas) aux informations reposant sur le comportement en temps réel des clients, qu’elles associeront aux données historiques déjà détenues, à des données contextuelles, à leurs intérêts sur les médias sociaux, etc. pour créer des expériences d’achat personnalisées. À titre d’exemple, Amazon maîtrise la personnalisation depuis maintenant quelques années, et sa capacité à utiliser les données pour personnaliser l’expérience utilisateur est sans conteste.

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatisé (AA)

2018 sera l’année de l’adoption de l’IA et l’AA dans le marketing numérique. Ces technologies ont déjà commencé à démontrer leur valeur dans de nombreux domaines, et notamment l’optimisation, la personnalisation, la segmentation de la clientèle et les informations contextuelles. Elles permettent ainsi aux spécialistes du marketing d’automatiser des processus incroyablement complexes, afin de se concentrer sur le marketing, plutôt que sur des tâches manuelles. En 2018, trois facteurs essentiels dynamiseront l’adoption de l’IA et de l’AA dans le domaine du marketing :

- La complexité de l’environnement du marketing: il devient chaque jour plus abscons, en raison du nombre de canaux, des immenses volumes de données, de la multiplicité des solutions technologiques et de la nature imprévisible du parcours de l’acheteur.
- La nécessité de traiter tous ces facteurs en temps réel, en prenant des décisions concernant les offres, la personnalisation et le contexte en quelques millisecondes seulement, afin d’optimiser l’engagement sur les canaux numériques.
- Le besoin d’adopter cette approche à grande échelle : pour faire face à la complexité et aux besoins du traitement en temps réel. S’il est tentant d’utiliser des règles, elles ne sont valables que si l’on gère que quelques interactions. La réalité, toutefois, est qu’il est nécessaire d’en gérer des millions.

À mesure que les algorithmes et les scénarios d’utilisation progressent, nous découvrirons de nouveaux avantages : l’IA pourra analyser ces données et les transformer en connaissances toujours plus pertinentes et exploitables.

La mesure de l’expérience omnicanal

L’attente d’une expérience omnicanal cohérente et connectée contraint les sociétés et les marques à adopter une approche nouvelle, capable de séduire les clients sur tous les canaux. En réalité, Gartner estime que d’ici 2018, le chiffre d’affaires des entreprises qui ont pleinement investi dans tous les types de personnalisation en ligne dépassera de plus de 20 % celui de celles qui n’ont pas effectué cette démarche. L’année 2018 sera donc déterminante pour adopter la personnalisation sur chaque canal.

Malgré l’avènement du consommateur multicanal en 2017, certaines marques persistent à créer des expériences personnalisées sur un canal unique et n’utilisent pas toutes les données que leur fournissent les consommateurs. Et puisque les données sont un excellent outil pour maîtriser l’expérience omnicanal, l’année 2018 sera le bon moment de l’adopter !

Par Laurent Bouteiller, Regional Sales Manager de Sitecore