Quelques exemples d'hyper-personnalisation
L’hyper-personnalisation exige des tactiques innovantes et des plateformes modernes pour répondre aux exigences des clients et des organisations. Les entreprises doivent collecter, analyser et transformer les données en informations exploitables qui soutiendront les objectifs commerciaux globaux.
Un certain nombre d’anciens systèmes peuvent être modernisés à cette fin, mais ceux-ci n’offrent pas la possibilité de travailler à la fois avec des canaux numériques et vocaux. Cela conduit souvent à des solutions propriétaires qui nécessitent de rajouter des applications, ce qui rend la maintenance plus difficile et moins idéale.
Pourtant, plusieurs organisations ont adopté l’approche hyper-personnalisée avec l’aide des Digital Adoption Platforms et de la composabilité. En voici quelques exemples :
L’hyper-personnalisation dans le secteur bancaire
Capital One est une banque américaine qui s’est lancée dans l’hyper-personnalisation, en s’appuyant sur l’IA conversationnelle pour créer Eno, l’assistant intelligent de la banque.
Grâce à ce chatbot innovant, Capital One est en mesure d’envoyer des notifications et des offres personnalisées, mais également de faciliter la gestion des finances personnelles et d’autres tâches.
Ce qui rend leur approche innovante, c’est leur association à des détaillants pour fournir des messages d’alerte géo-spécifiques, proposant des offres lorsqu’un client se trouve à proximité ou dans le périmètre de partenaires.
L’hyper-personnalisation dans le commerce de détail
Amazon est un géant du commerce de détail qui n’est jamais à la traîne en matière d’innovation.
Celui-ci adopte depuis des années l’approche de l’hyper-personnalisation et a accès à des données telles que les noms et prénoms des clients, leurs habitudes de navigation par catégorie, leur historique d’achats, le montant moyen de leurs dépenses et leur affinité avec la marque, pour n’en citer que quelques-unes.
Grâce à ces données, Amazon crée des e-mails et des messages contextuels qui mettent en évidence les caractéristiques et les offres pertinentes pour des clients spécifiques.
L’algorithme de recommandation utilisé par Amazon est appelé “filtrage collaboratif article par article” ou en anglais “item-to-item collaborative filtering”. Celui-ci recommande des produits en fonction des éléments suivants :
- L’historique des achats des clients
- Les articles se trouvant dans le panier d’un client
- Les articles qu’un client a aimé ou évalué
- Les articles que d’autres clients ont aimé et acheté.
L’hyper-personnalisation dans les soins de santé
Avia Healthcare collecte et analyse les données des clients pour créer des expériences hyper-personnalisées ou développer une vue “n-of-1” de chaque patient. Cette vue examine chaque patient individuellement pour déterminer définitivement si un traitement spécifique fonctionne pour un individu en particulier.
Cette approche s’oppose à celle qui consiste à considérer les patients comme faisant partie d’un segment ou d’une population. En analysant les données des patients, Avia Healthcare est en mesure de fournir à ses clients des communications marketing adaptées à leurs besoins spécifiques.
L’approche de l’entreprise peut être décomposée en quatre niveaux :
- Le niveau 1 : les préférences et les besoins de base
- Le niveau 2 : la communication proactive
- Le niveau 3 : la navigation personnalisée
- Le niveau 4 : la prestation de soins sur mesure.
L’hyper-personnalisation dans le marketing
Starbucks est connu pour ses prouesses marketing. Celle-ci adopte évidemment l’hyper-personnalisation. Grâce à son application mobile, la marque est en mesure de proposer des expériences uniques à chaque client en fonction de :
- Ses préférences
- Son activité antérieure sur l’application
- Ses achats récents.
Starbucks utilise un algorithme basé sur l’IA pour proposer des suggestions personnalisées d’aliments et de boissons et dispose de plus de 400 000 variantes de messages hyper-personnalisés promouvant des offres attrayantes pour chaque client.
