Qu’est-ce que l’hyperpersonnalisation par IA ? Avantages, études de cas et préoccupations éthiques

Pendant des décennies, les marketeurs ont recherché les meilleures stratégies pour créer des campagnes de marketing efficaces pour suivre les préférences des consommateurs en constante évolution. L’hyperpersonnalisation par IA est un ajout récent à l’arsenal du marketeur.

Les stratégies de marketing traditionnelles s’appuient sur une segmentation des consommateurs large qui est bénéfique pour atteindre de grands groupes. Mais cette approche est sous-optimale pour comprendre les besoins individuels.

Les marketeurs ont également expérimenté avec succès des techniques de personnalisation basées sur les données historiques des consommateurs. Une estimation suggère que le chiffre d’affaires mondial généré par les logiciels de personnalisation et d’optimisation de l’expérience client dépassera 11,6 milliards de dollars d’ici 2026.

Mais cela ne suffit pas.

Les besoins des consommateurs modernes évoluent constamment. Ils attendent des marques qu’elles comprennent leurs envies et leurs besoins – les anticipent et les dépassent. Par conséquent, une approche plus précise adaptée aux besoins individuels est requise.

Aujourd’hui, les marketeurs peuvent utiliser des techniques de données basées sur l’IA et le ML pour amener leurs stratégies de marketing au niveau supérieur – grâce à l’hyperpersonnalisation. Discutons-en en détail.

Qu’est-ce que l’hyperpersonnalisation par IA ?

L’hyperpersonnalisation par IA ou l’hyperpersonnalisation alimentée par l’IA est une forme avancée de stratégie de marketing personnalisé qui utilise des données en temps réel et des cartes de parcours individuelles ainsi que l’IA, l’analyse de données massives et l’automatisation pour fournir du contenu, des produits ou des services hautement contextualisés et adaptés aux bons utilisateurs au bon moment via les bons canaux.

Les données des clients en temps réel sont essentielles à l’hyperpersonnalisation, car l’IA utilise ces informations pour apprendre les comportements, prédire les actions des utilisateurs et répondre à leurs besoins et préférences. C’est également un facteur de différenciation critique entre l’hyperpersonnalisation et la personnalisation – la profondeur et le moment des données utilisées.

Alors que la personnalisation utilise des données historiques telles que l’historique d’achat des clients, l’hyperpersonnalisation utilise des données en temps réel extraites tout au long du parcours client pour apprendre son comportement et ses besoins. Par exemple, un parcours client alimenté par l’hyperpersonnalisation ciblerait chaque client avec une publicité personnalisée, des pages de destination uniques, des recommandations de produits adaptées et des prix ou des promotions dynamiques en fonction de leurs données géographiques, de leurs visites passées, de leurs habitudes de navigation et de leur historique d’achat.

Le mécanisme de l’hyperpersonnalisation par IA

L’hyperpersonnalisation à l’aide de l’IA commence par la collecte de données et se termine par des expériences utilisateur hautement personnalisées. Faisons un bref aperçu des étapes pertinentes.

1. Collecte de données

Il n’y a pas d’IA sans données. À cette étape, les données des clients sont collectées à partir de diverses sources telles que :

• Modèles de navigation
• Historique des transactions
• Appareil préféré
• Activité sur les réseaux sociaux
• Données géographiques
• Données démographiques
• Clients ayant des préférences similaires
• Base de données de clients existante
• Appareils IoT et plus

2. Analyse de données

Les algorithmes d’IA et de ML analysent les données collectées pour identifier les modèles et les tendances. Selon le problème, l’analyse des données des clients peut être :

• Descriptive (ce qui se passe ?)
• Diagnostique (pourquoi est-ce arrivé ?)
• Prédictive (ce qui pourrait se passer à l’avenir ?)
• Prescriptive (que devrions-nous faire à ce sujet ?)

Cette étape est importante car elle extrait des informations actionnables à partir des données brutes et aide à comprendre chaque client.

3. Prédiction et recommandation

Sur la base de l’analyse des données, les modèles d’IA et de ML peuvent prédire le comportement du client. Cela pourrait impliquer l’anticipation des intérêts d’un client ou des objections potentielles, permettant aux entreprises de servir les préférences spécifiques du client de manière proactive et de fournir du contenu, des offres et des expériences personnalisés en temps réel. Par exemple, Starbucks génère 400 000 variantes d’e-mails hyperpersonnalisés chaque semaine via son moteur de personnalisation en temps réel, ciblant les préférences individuelles des clients.

Avantages de l’hyperpersonnalisation alimentée par l’IA

Expérience client améliorée (CX) et engagement client (CE)

Lorsque les clients voient le contenu/les produits/les services adaptés à leurs besoins, cela crée une expérience intime et améliore la satisfaction client. Selon la recherche de McKinsey, 71 % des clients s’attendent à une expérience personnalisée, et 76 % se sentent déçus lorsqu’ils ne l’obtiennent pas.

L’hyperpersonnalisation élimine donc les expériences génériques et les remplace par des interactions qui semblent personnalisées et uniques pour chaque client, ce qui conduit à un engagement accru. Le niveau élevé d’engagement augmente la probabilité de conversion et promet une fidélité client à long terme.

Augmentation des ventes et du chiffre d’affaires

Une expérience d’achat ou de contenu plus pertinente signifie que les clients sont plus susceptibles de trouver des produits ou du contenu qu’ils aiment et d’acheter, ce qui stimule directement les ventes et le chiffre d’affaires. Un énorme 97% des marketeurs rapportent que les efforts de personnalisation ont un impact positif sur les résultats commerciaux. Et une stratégie de personnalisation bien exécutée peut délivrer 5-8 fois le ROI sur les dépenses de marketing. Par conséquent, en rendant le parcours client plus intime, l’hyperpersonnalisation améliore les taux de conversion et augmente la valeur moyenne de la commande.

Études de cas notables d’hyperpersonnalisation à l’aide de l’IA

Étude de cas 1 : Industrie du commerce électronique (Amazon)

Amazon est un exemple primordial d’hyperpersonnalisation dans l’industrie du commerce électronique. En 2022, les ventes d’Amazon ont atteint 469,8 milliards de dollars, soit une augmentation de 22 % par rapport à 2021. La société utilise un moteur de recommandation basé sur l’IA sophistiqué qui analyse les données des clients individuels, notamment ;

• Achats passés
• Données démographiques des clients
• Requête de recherche
• Éléments dans le panier d’achat
• Éléments qui ont été consultés mais pas cliqués
• Montant moyen dépensé

Amazon analyse ces données pour créer des recommandations de produits personnalisés et envoyer des e-mails hautement contextualisés à chacun de ses acheteurs. En conséquence, leur moteur de recommandation génère un taux de conversion sain de 35 % basé sur la personnalisation.

Étude de cas 2 : Industrie du divertissement (Netflix)

Netflix a révolutionné l’industrie du divertissement grâce à son utilisation de l’hyperpersonnalisation. L’ancien vice-président de l’innovation de produit chez Netflix a déclaré dans une interview que :

“Si un membre de cette petite île exprime un intérêt pour l’anime, alors nous sommes en mesure de cartographier cette personne à la communauté mondiale de l’anime. Nous savons quels sont les meilleurs films et émissions de télévision pour les personnes dans le monde dans cette communauté.”

Selon les rapports, les recommandations personnalisées économisent à Netflix plus d’un milliard de dollars chaque année. La société utilise l’IA pour analyser un large éventail de points de données des clients, notamment :

• Historique de visionnage
• Évaluations données à différents spectacles ou films
• Heure de la journée à laquelle un utilisateur regarde certains contenus

En analysant de vastes quantités de données hautement contextualisées, Netflix suggère du contenu hyperpersonnalisé en fonction de la préférence de l’utilisateur. En conséquence, 80% des heures de contenu visionnées sur Netflix proviennent du système de recommandation, tandis que 20% proviennent des recherches. Cela améliore l’expérience client et l’engagement et réduit le taux d’abandon.

Préoccupations et implications éthiques de l’hyperpersonnalisation par IA

Bien que les avantages de l’hyperpersonnalisation soient considérables, il existe également des préoccupations et des implications éthiques importantes à considérer :

Problèmes de confidentialité

Les utilisateurs peuvent être mal à l’aise avec le fait que chaque clic, achat ou interaction est suivi et analysé, même si le suivi vise à améliorer l’expérience utilisateur. En septembre 2021, Netflix a été condamnée à une amende de 190 000 dollars imposée par la Commission de protection de l’information personnelle (PIPC) de la Corée du Sud. Selon les rapports, Netflix a violé sa loi sur la protection de l’information personnelle (PIPA) en engageant la collecte illégale d’informations personnelles auprès des utilisateurs.

Manipulation des consommateurs

L’hyperpersonnalisation pourrait conduire à une manipulation accrue des consommateurs. Avec la connaissance des préférences et des comportements individuels, les entreprises peuvent influencer la prise de décision à un niveau élevé, soulevant des questions éthiques sur l’autonomie et le consentement. Lorsque les entreprises savent où vous êtes, ce que vous avez acheté et vos préférences, elles marchent sur une corde raide entre cool et effrayant – avec une forte probabilité de pénétrer dans le royaume effrayant.

En conclusion, l’hyperpersonnalisation, alimentée par l’IA et le ML, a déjà apporté des avancées significatives à diverses industries. Cependant, son potentiel n’est pas encore pleinement réalisé. Par exemple, l’hyperpersonnalisation pourrait se traduire par une médecine personnalisée, avec des traitements et des stratégies de prévention adaptés au patrimoine génétique et au mode de vie d’un patient individuel. Cependant, ces opportunités comportent également des implications éthiques et des défis importants qui doivent être abordés.

Pour plus de contenu lié à l’IA, visitez unite.ai.