Comprendre la personnalisation et son rôle dans l’expérience client
Trouver des moyens d’améliorer l’expérience de sa clientèle est devenu un élément clé pour les entreprises d’aujourd’hui. En effet, avec la montée des techniques de marketing numérique, l’une d’entre elles est devenue un levier essentiel pour atteindre les objectifs d’affaires de ces entreprises : la personnalisation des données. Cette technique permet aux entreprises de créer une expérience client sur mesure, ce qui favorise l’engagement et la fidélisation envers leurs produits ou services.
Il est devenu plus qu’essentiel pour ces grandes entreprises d’utiliser des outils de personnalisation, car en plus d’améliorer l’expérience client, ils permettent d’augmenter les ventes, de renforcer la fidélisation, de rendre les campagnes marketing plus efficaces, d’optimiser l’utilisation des données et, finalement, de renforcer la compétitivité. Selon un article publié par eMarketer, 99 % des agences rapportent que la personnalisation numérique augmente directement les revenus de leurs clients (Jones, 2026). Des exemples typiques d’entreprises expertes dans le domaine sont Amazon et Netflix.
Dans cet épisode, découvrez comment la personnalisation des données transforme le marketing numérique et améliore l’expérience des utilisateurs.
Netflix : la personnalisation basée sur les données de visionnage
La personnalisation en marketing numérique consiste à adapter le contenu, les offres et les expériences à chaque utilisateur en fonction de ses préférences, de ses comportements et de ses caractéristiques. La personnalisation ne se limite pas au site web, mais s’étend à tous les canaux de marketing et de communication. L’objectif de la personnalisation est de créer une expérience plus pertinente et engageante pour chaque client, afin d’accroître sa satisfaction, sa fidélité et ses conversions (Appier, s.d.). Comme mentionné, l’un des exemples emblématiques qui utilise ces outils numériques est la géante plateforme de streaming Netflix. Cette dernière analyse les habitudes de visionnage de ses clients afin de leur proposer des recommandations personnalisées. Vous avez probablement déjà vu sur votre plateforme « Parce que vous avez visionné ceci » : ces recommandations sont en effet issues de l’analyse de vos données.
Au-delà des titres et des descriptions, Netflix décide même de l’image qu’il va montrer à son utilisateur. L’objectif est de présenter l’image qui suscitera le plus d’envie chez chaque utilisateur de cliquer. Elle peut mettre en avant un acteur connu, une scène d’action, un moment romantique, un thème particulier et bien d’autres. Nous pouvons voir ci-dessous un exemple de recommandations pour la série Stranger Things (Netflix Technology Blog, 2017).
Amazon et la personnalisation grâce à l’intelligence artificielle
Les entreprises s’y prennent de toutes sortes de façons pour mettre en avant leurs produits et services. À part les recommandations, il y a les courriels personnalisés, les publicités ciblées ou le contenu personnalisé. Un autre géant particulièrement doué pour améliorer l’expérience client est Amazon. En effet, Amazon utilise l’IA pour analyser les interactions de ses utilisateurs sur sa plateforme, que ce soit par des clics, des achats, des vues, des notes ou autre.
Ces événements alimentent ensuite un modèle de machine learning afin d’apprendre les préférences de ces utilisateurs (Amazon Web Services, s.d.). Par conséquent, il est désormais possible pour l’entreprise de prévoir les produits que pourrait acheter un client en fonction de ses habitudes, ce qui rend la personnalisation du contenu de sa plateforme d’achat plus efficace. Cette utilisation des données démontre à quel point la personnalisation est devenue une stratégie centrale pour les entreprises numériques. Grâce à l’analyse des comportements des utilisateurs, les plateformes peuvent adapter leurs contenus, leurs offres et leurs messages afin de créer une expérience plus pertinente et engageante.
Les technologies derrière la personnalisation : IA et machine learning
Le machine learning est l’un des outils technologiques à l’œuvre dans la personnalisation des données. Un autre outil grandement utile pour la personnalisation marketing est, sans conteste, l’intelligence artificielle. Elle est idéale pour segmenter les différentes audiences, générer des recommandations personnalisées ou envoyer des messages automatiques. L’ajout de l’intelligence artificielle sur les plateformes en ligne des entreprises permet d’analyser un volume important de données en temps réel et de l’adapter à n’importe quel utilisateur. Ces technologies permettent donc aux entreprises d’offrir aux consommateurs une expérience de plus en plus personnalisée.
Cependant, selon un article publié par eMarketer, 98 % des marketeurs utilisant l’IA rencontrent des obstacles. Les problèmes proviennent de données éparpillées dans différents outils, d’un volume de données trop important et d’une qualité insuffisante. Avoir seulement un outil d’IA serait donc insuffisant pour offrir la meilleure personnalisation aux utilisateurs. Le marketing fait face à un paradoxe : les clients veulent davantage de personnalisation, tandis que les marques ont de la difficulté à la produire à grande échelle (Harmon, 2026).
Les avantages de la publicité personnalisée
La personnalisation marketing présente de nombreux avantages, tant pour les entreprises que pour les consommateurs. La publicité est souvent perçue comme une nuisance visuelle, pourquoi ne pas adapter cette nuisance à ce qui intéresse réellement les utilisateurs ? Dans cette optique, l’expérience client devient plus pertinente lorsque l’utilisateur est exposé à des publicités personnalisées.
Une nouvelle étape : la convergence des données entre plateformes
Cette logique de personnalisation continue d’évoluer dans l’industrie du marketing numérique. Les entreprises cherchent maintenant à combiner différentes sources de données afin de rendre les publicités encore plus pertinentes.
Un exemple récent de cette évolution est la collaboration entre Netflix et Amazon. La plateforme de streaming permet désormais à certains annonceurs d’utiliser les données d’achat issues de l’écosystème d’Amazon afin de mieux cibler les spectateurs sur Netflix. Grâce à l’intégration avec Amazon DSP, les marques peuvent utiliser des signaux de navigation et d’achat pour diffuser des publicités plus pertinentes auprès des utilisateurs. Cette initiative illustre une nouvelle étape dans l’évolution de la personnalisation : la fusion du commerce en ligne, des données comportementales et de la publicité sur les plateformes de divertissement (Jones, 2026).
Les limites et les enjeux de la personnalisation
En soi, la recherche d’une amélioration de l’expérience client est tout à fait légitime pour les grandes entreprises. Considérant le nombre de données auxquelles elles ont accès, ne pas en tirer davantage pour leurs objectifs d’affaires, ainsi que pour la personnalisation de l’expérience offerte aux consommateurs, représenterait une occasion manquée. Cependant, l’utilisation de ces données ne devrait pas être excessive. Il existe une nuance entre personnaliser le contenu et surcharger les consommateurs de publicités, ce qui pourrait nuire à leur expérience.
Sources
Amazon Web Services. (s.d.). Amazon Personalize. https://aws.amazon.com/fr/personalize/
Appier. (s.d.). What is personalization? https://www.appier.com/en/blog/personalization
Harmon, G. (2026, February 27). Personalization becomes key as customer demands surge, but data quality presents hurdles. EMARKETER. https://content-na1.emarketer.com/personalization-becomes-key-customer-demands-surge-data-quality-presents-hurdles
Jones, M. (2026, March 5). Netflix expands retail media ties through Amazon DSP. EMARKETER. https://content-na1.emarketer.com/netflix-expands-retail-media-ties-through-amazon-dsp
Jones, M. (2026, February 13). Personalization is a top priority for marketers, but implementation lags. EMARKETER. https://content-na1.emarketer.com/personalization-top-priority-marketers–implementation-lags
Netflix Technology Blog. (2017, 7 mars). Artwork personalization at Netflix. Netflix Tech Blog. https://netflixtechblog.com/artwork-personalization-c589f074ad76