Comment les entreprises personnalisent (sans être une entreprise de technologie).
Les trois caractéristiques sur la base desquelles la personnalisation peut être effectuée sont
Ce qui compte vraiment pour les clients aujourd’hui, c’est une expérience client personnalisée. Les entreprises technologiques comme Netflix montrent la voie, mais les entreprises traditionnelles ne doivent pas se laisser effrayer par cela. Chaque entreprise a la possibilité de personnaliser et de commencer là où elle se trouve sur le plan conceptuel, communicatif et technique. Car au cœur de la personnalisation se trouvent trois caractéristiques de l’information.
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Qu’est-ce que la personnalisation ?
Vous souvenez-vous de l’époque où le fait d’avoir votre nom dans l’objet d’un courriel ou en guise de salutation était une avancée presque révolutionnaire dans le ciblage personnalisé ?
Les clients d’aujourd’hui sont plus informés que jamais et ne veulent plus de produits ou de services prêts à l’emploi. Ils sont plus susceptibles de se tourner vers des marques qui leur parlent individuellement et dont ils sentent qu’elles les écoutent, les comprennent et répondent à leurs désirs et besoins spécifiques.
Pour rester compétitives sur des marchés encombrés et de plus en plus complexes, les entreprises ont besoin d’une approche beaucoup plus solide et stratégique qui leur permette d’offrir des expériences personnalisées à leurs clients et de se démarquer de la concurrence.
« 91% des consommateurs préfèrent faire leurs achats avec des marques qu’ils reconnaissent, dont ils se souviennent et auxquelles ils apportent des offres et des recommandations pertinentes ».
Enquête d’Accenture, 2018
Les clients s’attendent à une hyper-personnalisation !
Selon une enquête de PWC, 86 % des clients sont prêts à payer plus cher pour une meilleure expérience client. Dans le monde numérique, cela signifie qu’il faut offrir aux clients des expériences qui correspondent exactement à leurs intérêts. Adapter des pages entières aux préférences de l’utilisateur et les cibler au bon moment, au bon endroit, avec exactement les bonnes actions, n’est plus seulement un souhait, mais une réalité.
La nouvelle étape de l’évolution – appelée hyper-personnalisation – utilise l’intelligence artificielle (IA) et des données en temps réel sur de multiples canaux d’interaction (tels que les téléphones mobiles, les ordinateurs portables ou d’autres appareils technologiques portables) pour recueillir une multitude d’informations sur les modes de vie, les comportements et les désirs de leurs clients. (Multi-canal, Omni-canal ou Personnalisation – Qu’est-ce que c’est ?)
L’IA rend l’approche client plus efficace
Les entreprises doivent s’aligner pour établir une communication individuelle (plutôt qu’une communication à un million) avec le client. En effet, chaque client est un individu ayant des besoins et des attentes spécifiques vis-à-vis des produits et des services qu’il achète.
Cela doit se faire automatiquement, et les algorithmes d’IA permettent de délivrer des messages personnalisés en temps réel pour chaque client et au moment idéal, ce qui se traduit par un accroissement des ventes et un meilleur retour sur investissement.
Des entreprises technologiques comme Amazon, Google, Spotify et Netflix sont en tête de file : Chaque client a un point de vue différent sur le contenu fourni, qui s’adapte à ses intérêts et peut contribuer à élargir ses intérêts au fil du temps.
La personnalisation, dans le cas de Netflix, est une proposition de valeur fondamentale et donc au cœur de son modèle commercial. Chaque expérience est personnalisée à travers de nombreuses dimensions.
Une bonne personnalisation nécessite une solution conceptuelle, communicationnelle et technique. Mais les entreprises traditionnelles ne doivent pas être dissuadées par cela.
Au cœur de la personnalisation se trouvent trois catégories d’informations
Les caractéristiques ou données sur la base desquelles la personnalisation peut être effectuée peuvent être divisées en trois catégories :
Les intérêts personnels, tels qu’indiqués par les achats passés, les paniers d’achat actuels, les produits cliqués ou visualisés.
Des informations techniques, telles que le canal de commercialisation par lequel le visiteur est arrivé à la boutique en ligne (par exemple, la recherche Google), le type d’appareil utilisé (appareil mobile, tablette, ordinateur de bureau), sa marque, le système d’exploitation ou le navigateur utilisé, et leurs versions.
Des informations contextuelles, telles que le mois, le jour de la semaine, l’heure ou le fait que l’économie est actuellement en récession. En outre, les fournisseurs tiers fournissent des informations de localisation sur les adresses IP, qui peuvent être utilisées pour déduire des informations telles que le pouvoir d’achat local ou les périodes de vacances, ainsi que le comportement dans les médias sociaux, les scores de crédit, etc.
Plus les caractéristiques utilisées sont nombreuses, plus la personnalisation peut être précise avec un nombre suffisant de données sur les clients. Des sites web personnalisés sur la base de simples segments de clientèle à une expérience utilisateur véritablement individuelle.
Les entreprises devraient commencer par créer un référentiel de données comprenant la gestion, la gouvernance, l’accès et l’utilisation des données. En commençant par les données qui sont déjà là, le trésor de données peut progressivement s’accroître. À mesure que le trésor de données s’accroît, les algorithmes peuvent devenir plus granulaires et meilleurs.
Les options de personnalisation actuelles peuvent aller du simple au complexe
En résumé, chaque entreprise a la possibilité de personnaliser et de commencer là où elle se trouve sur le plan conceptuel, communicatif et technique :
- Personnalisation basée sur le contexte (par exemple, le lieu) du visiteur.
- Personnalisation basée sur le comportement du visiteur (par exemple, analyse du contenu précédemment visionné)
- Personnalisation basée sur un contenu, des produits et des offres similaires
- Personnalisation basée sur les données connues des clients (telles que les commandes récentes)
- Personnalisation basée sur un filtrage collaboratif des clients (par exemple, recommandation de produits que des clients similaires ont achetés)
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