Hyper-personnalisation

Qu’est-ce que l’hyper-personnalisation ?

L’hyper-personnalisation est une stratégie marketing qui va au-delà des techniques de personnalisation traditionnelles en exploitant des données en temps réel, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour fournir du contenu, des recommandations de produits et d’autres informations pertinentes à chaque utilisateur à tout moment. En analysant les données en temps réel sur les modèles et les comportements, les entreprises peuvent envoyer des messages contextualisés aux clients au bon moment, au bon endroit et via leurs canaux préférés.

Comment fonctionne l’hyper-personnalisation ?

L’hyper-personnalisation est le processus de collecte de données comportementales en temps réel auprès des clients pour aider les entreprises à créer et à modifier les produits et les expériences en conséquence. La combinaison d’une compréhension approfondie du produit et de vos publics, avec une vision claire de la façon dont les données et la technologie peuvent vous aider à exploiter ces informations, est essentielle pour élaborer une stratégie personnalisée.

L’hyper-personnalisation vise à améliorer les indicateurs clés suivants :

Engagement

Chaque client s’attend à un niveau de personnalisation au moins basique – les appeler par leur prénom ou se souvenir de leurs préférences, par exemple. L’exploitation des données de navigation pour créer des recommandations personnalisées est peut-être monnaie courante aujourd’hui, mais votre entreprise ou marque peut encore se démarquer en termes d’engagement client.

Les centres de contact ajoutent souvent une touche personnelle aux interactions avec les clients. Doter les agents des centres de contact de la puissance de la segmentation des clients, de l’historique de navigation et de l’historique d’achat permet des appels hyper-personnalisés qui apportent une valeur unique aux clients lorsqu’ils en ont besoin.

Pertinence

Une stratégie centrée sur le client n’a de sens que si le contenu ou le produit que vous proposez aux clients leur est pertinent. La collecte de données ne suffit pas ; pour déterminer ce qui est pertinent pour les clients, vous devez disposer des bonnes données et savoir comment les utiliser.

L’identification du contexte à travers les canaux est essentielle pour s’assurer que vous n’enfermez pas les clients dans des catégories auxquelles ils ont l’impression de ne pas vraiment appartenir. Considérez les objectifs du client à chaque interaction et comparez-les aux tendances dans d’autres segments afin de pouvoir offrir quelque chose de pertinent et opportun.

Confiance

Dans l’économie actuelle basée sur les données, la confiance est un aspect extrêmement important qui ne doit pas être ignoré. Le suivi de chaque mouvement de vos clients peut causer un malaise, il est donc important d’être transparent sur ce que vous prévoyez de faire avec les données des clients. Selon Internet Society et Consumers International, 69 % des consommateurs ont exprimé leur inquiétude quant à la façon dont leurs données personnelles sont collectées, en particulier dans les applications mobiles.

La confiance devrait être intégrée dans l’ensemble de l’expérience client en faisant preuve d’empathie. Formez les employés et les agents des centres de contact à être des auditeurs et des communicateurs empathiques. Donnez aux clients la possibilité de parler à un représentant du service client s’ils le souhaitent. Offrir aux clients la « touche humaine » montre que vous vous souciez d’eux et aidera à développer des relations durables.

Quelle est la différence entre la personnalisation et l’hyper-personnalisation ?

La personnalisation traditionnelle est une approche simple qui se concentre sur la promotion de la familiarité et la mise à l’aise des clients. Elle utilise des informations transactionnelles et personnelles comme le prénom, l’affiliation organisationnelle et les achats précédents pour profiler les clients et faire des prédictions intelligentes basées sur leurs caractéristiques.

C’est une première étape idéale car elle aide à identifier les traits et les points communs des clients, et à offrir des services basés sur ceux-ci. L’envoi d’e-mails aux clients avec leur prénom dans l’objet est un exemple de personnalisation traditionnelle. C’est personnel, mais cela manque d’éléments d’engagement qui aideraient à capter l’attention des clients et à encourager l’interaction.

L’hyper-personnalisation va plus loin en intégrant des données comportementales en temps réel, y compris les historiques de navigation, le comportement dans l’application et les préférences web personnelles. En tant que telle, c’est une approche plus complexe qui nécessite des outils comme des systèmes de traitement de données et des plateformes d’adoption numérique.

Les données en temps réel et le contexte fournissent une expérience client hyper-personnalisée qui vous permet d’offrir des produits, des promotions et du contenu ciblés avec précision.

Par exemple, une brève interaction avec une application mobile, comme un client parcourant des chemises roses, fournit des informations spécifiques sur ce client, y compris une préférence pour la couleur rose, l’heure et le jour où l’interaction a eu lieu, et la fourchette de prix dans laquelle le client a navigué. Cela pourrait ensuite aider les entreprises à envoyer des e-mails ou des notifications push plus pertinents à ce client à un moment opportun et via un canal préféré.

Modèle d’hyper-personnalisation

L’objectif ultime de l’hyper-personnalisation est de stimuler l’engagement des clients et d’augmenter les taux de conversion grâce à une expérience client améliorée. Le principal défi de la mise en œuvre est, ironiquement, la technologie. De nombreuses entreprises ne sont pas correctement équipées pour gérer les exigences de gestion des données et trouvent difficile de construire une architecture de données durable.

La structure organisationnelle est également à prendre en compte ; les équipes travaillant en silos rendent difficile la responsabilisation d’un groupe ou d’un individu pour les objectifs d’hyper-personnalisation. Pour construire et mettre en œuvre efficacement un modèle hyper-personnalisé, il est important de s’éloigner de l’approche CX traditionnelle et d’adopter une stratégie plus axée sur les données.

Voici une comparaison des deux approches :

Exemples d’hyper-personnalisation

L’hyper-personnalisation exige des tactiques innovantes et des plateformes modernes pour répondre aux exigences des clients et de l’organisation. Les entreprises doivent collecter, analyser et transformer les données en informations exploitables qui soutiendront les objectifs globaux de l’entreprise.

Un certain nombre de systèmes existants peuvent être modernisés pour soutenir cela, mais ils ne parviennent pas à fournir la capacité de travailler avec les canaux numériques et vocaux. Cela conduit souvent à des solutions propriétaires qui nécessitent de combiner des applications, ce qui rend la maintenance plus difficile et moins idéale.

Néanmoins, plusieurs organisations ont adopté l’approche hyper-personnalisée avec l’aide de plateformes d’adoption numérique et de composabilité. Voici quelques exemples.

Hyper-personnalisation dans le secteur bancaire

Capital One est une banque américaine qui a pleinement adopté l’hyper-personnalisation, en utilisant l’IA conversationnelle pour créer l’assistant intelligent de la banque, Eno. Grâce à ce chatbot innovant, Capital One est en mesure d’envoyer des notifications personnalisées, des offres et d’aider à la gestion des finances personnelles et d’autres tâches simples.

Ce qui rend leur approche innovante, c’est qu’ils se sont associés à des détaillants pour fournir des invites géo-spécifiques, présentant des offres lorsqu’un client est proche ou à l’intérieur de l’emplacement de ces partenaires.

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. L’entreprise adopte l’approche d’hyper-personnalisation depuis des années, avec un accès à des données qui incluent les noms complets des clients, les habitudes de navigation par catégorie, l’historique des achats, le montant moyen des dépenses et l’affinité avec la marque, pour n’en citer que quelques-unes.

Avec ces données, Amazon crée des e-mails contextuels et des messages push qui mettent en évidence les fonctionnalités et les offres pertinentes pour des clients spécifiques. L’algorithme de recommandation qu’Amazon utilise est appelé « filtrage collaboratif item-to-item, » qui recommande des produits basés sur les éléments suivants :

• L’historique d’achat des clients
• Les articles dans le panier d’un client
• Les articles qu’un client a aimés ou évalués
• Les articles aimés et achetés par d’autres clients

Hyper-personnalisation dans le domaine de la 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 de manière définitive si un traitement spécifique fonctionne pour un individu particulier.

Cela contraste avec le fait de considérer les patients comme faisant partie d’un segment ou d’une démographie. En analysant les données des patients, Avia Healthcare est capable de fournir à ses clients des communications marketing adaptées à leurs besoins spécifiques.

L’approche de l’entreprise peut être décomposée en quatre niveaux :

• Niveau 1 : Préférences et besoins de base
• Niveau 2 : Communication proactive
• Niveau 3 : Navigation personnalisée
• Niveau 4 : Prestation de soins sur mesure

Hyper-personnalisation dans le marketing

Starbucks est connu pour sa prouesse en marketing, et ne se retient pas quand il s’agit d’hyper-personnalisation. Avec son application mobile, la marque est capable d’offrir des expériences uniques à chaque client basées sur leurs préférences, leur activité récente dans l’application et leurs achats récents.

Starbucks utilise un algorithme basé sur l’IA pour proposer des suggestions personnalisées de nourriture et de boissons et dispose de plus de 400 000 variantes de messages hyper-personnalisés promouvant des offres convaincantes pertinentes pour chaque client.