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Réinventer l’Expérience Client avec l’Hyperpersonnalisation

Les consommateurs sont toujours plus exigeants : lorsqu’ils naviguent sur le web, ils veulent de l’immédiateté, des sites qui comprennent leurs besoins en quelques clics, des recommandations sur mesure… Face à ces attentes et grâce à des avancées significatives dans les domaines de l’intelligence artificielle (IA) et du Machine Learning, des géants comme Netflix, Amazon ou encore Tiktok ont défriché la voie et ont montré à quel point l’hyperpersonnalisation peut être puissante pour fidéliser la clientèle et accroître les revenus. 

Dans ce contexte de course concurrentielle à l’hyperpersonnalisation, les entreprises doivent aussi prendre en compte les inquiétudes grandissantes des citoyens autour de leur vie privée et être en accord avec des règlementations sur les données qui ne font que se durcir au fil des années avec la loi 25 au Québec par exemple.

Alors, comment les PME peuvent-elles tirer parti de l’hyperpersonnalisation ?

Qu’est-ce que l’hyperpersonnalisation ?

L’hyperpersonnalisation peut être définie comme une évolution avancée de la personnalisation, permettant aux entreprises d’interagir avec leurs clients en tant qu’individus uniques plutôt qu’en simples groupes ou segments. 

Elle repose sur la collecte massive de données au sein de l’entreprise qui vont par la suite être analysées à travers des outils de Machine Learning et d’IA. 

Ce qui rend l’hyperpersonnalisation bien plus efficace et ciblée que la personnalisation, c’est l’analyse du comportement du consommateur en temps réel ce qui la rend capable de personnaliser un parcours, une offre, un contenu, en un claquement de doigts.

Netflix, Amazon et TikTok, des champions de l’hyperpersonnalisation

Netflix est reconnue comme la première entreprise du secteur du divertissement à avoir offert un haut niveau de personnalisation à ses utilisateurs.

En 2017, le géant du film a déclaré qu’environ 80 % du contenu visionné provient du Moteur de Recommandation Netflix (NRE) . L’apprentissage automatique et les algorithmes prédictifs qui en découlent créent des “communautés de goûts” (c’est-à-dire des groupes de personnes partageant les mêmes habitudes de visionnage et préférences), filtrant plus de 3 000 titres et 1 300 clusters de recommandations à la fois pour plus de 195 millions de membres dans plus de 190 pays.

Pour ce faire, l’entreprise collecte de nombreux types de données telles que : 

  • Les informations démographiques (âge, genre, localisation géographique, etc.)
  • L’historique de visionnage du client
  • Les notes attribuées à différentes émissions ou films
  • L’heure de la journée à laquelle un utilisateur regarde certains contenus
  • Le type d’appareil sur lequel est visionné le contenu
  • La complétion ou non de visionnage d’un contenu

L’analyse de ces données permet à Netflix de déterminer jusqu’à la colorimétrie des films que nous préférons.

Amazon est pionnière de l’hyperpersonnalisation dans l’industrie du commerce électronique. En 2022, les ventes d’Amazon ont atteint 469.8 milliards de dollars soit une croissance de 22 % par rapport à 2021.  Pour y arriver, l’entreprise utilise un système sophistiqué de recommandation basé sur l’IA qui analyse les données individuelles des clients, y compris ;

  • Achats passés
  • Données démographiques des clients
  • Recherche requête
  • Articles dans le panier
  • Articles qui ont été vus mais sur lesquels aucun clic n’a été effectué
  • Montant moyen des dépenses

En analysant ces données, Amazon crée des recommandations de produits personnalisées et envoyie des e-mails hautement contextualisés à chacun de ses acheteurs. 

On estime ainsi que 35% des ventes d’Amazon sont générées par son système de recommandation.

L’algorithme de Tiktok est connu pour être le champion toute catégorie de l’hyperpersonnalisation.

Bien que comparable aux autres stratégies dans son approche, l’hyperpersonnalisation de Tiktok fonctionne sur un tout autre niveau par rapport aux plateformes comme Netflix.

En effet, alors que Netflix va par exemple recueillir des infos film après film, TikTok aura le temps de récupérer ces mêmes infos mais sur jusqu’à 100 fois plus de contenu sur le même temps. De plus, sa nature de réseau social lui prodigue une grande quantité de données supplémentaires, y compris les likes, les commentaires, les abonnements, la géolocalisation, et plus encore.

Des utilisateurs ont même signalé des situations où TikTok identifiait des tendances personnelles telles que leur sexualité avant qu’eux-mêmes ne s’en rendent compte

Comment les PME peuvent-elles surfer sur la vague de l’Hyperpersonnalisation ?

Les deux nerfs de la guerre de l’hyperpersonnalisation sont les données et l’intelligence artificielle. Autour de cela, il faut construire une structure d’analyse et d’usage respectueuse des règles de transparence et d’éthique des règlementations sur les données .

Une PME ayant à disposition suffisamment de données pour envisager l’hyperpersonnalisation devrait suivre cette méthodologie afin de s’assurer une mise en place utile pour elle et les utilisateurs de son site web : 

  1. Connaître son client pour déterminer les catégories d’intérêt pour l’hyperpersonnalisation
  1. Collecter et analyser les données pour en tirer des insights précieux.
  1. Mise en place d’une solution d’IA et/ou de Machine learning afin d’analyser les données des consommateurs en temps réel
  1. Création d’expériences personnalisées en fonction des préférences individuelles des clients
  1. Tests et optimisation en gardant un œil sur les métriques importantes.
  1. Respect de la confidentialité et transparence sur l’utilisation des données clients tout en leur offrant un contrôle sur les informations partagées

En conclusion, dans un paysage où l’hyperpersonnalisation devient un atout majeur, les entreprises doivent naviguer avec prudence en tenant compte des réglementations sur les données en constante évolution, telles que la loi 25 au Québec. Cette loi vise à renforcer la protection de la vie privée des citoyens québécois en imposant des normes plus strictes sur la collecte, l’utilisation et la divulgation des renseignements personnels.

Pour les PME désireuses de se positionner dans l’ère de l’hyperpersonnalisation, il est essentiel de respecter ces nouvelles règles et de construire une stratégie basée sur une analyse approfondie des données clients, l’utilisation de l’intelligence artificielle et du machine learning, et la création d’expériences personnalisées en accord avec les préférences individuelles des clients.

En misant sur la transparence, le respect de la confidentialité des données et la possibilité pour les utilisateurs de contrôler les informations partagées, les PME peuvent non seulement s’aligner sur les attentes des consommateurs, mais également bâtir des relations durables basées sur la confiance et le respect de la vie privée.

Sources :

https://www.forbes.com/sites/tomokoyokoi/2021/03/02/getting-started-in-hyper-personalization/?sh=732585f22b4d
https://indexima.com/l-hyperpersonnalisation-qu-est-ce-que-c-est/
https://pubosphere.fr/hyperpersonnalisation-au-sein-des-marketplaces-vers-une-experience-client-individualisee/
https://www.journaldunet.com/martech/1514997-l-hyperpersonnalisation-le-nouveau-paradigme-de-la-relation-client/
https://www.unite.ai/fr/qu%27est-ce-que-l%27IA-avantages-de-l%27hyperpersonnalisation-%C3%A9tudes-de-cas-pr%C3%A9occupations-%C3%A9thiques/
https://www.walkme.com/fr/glossaire/hyper-personalisation/
https://www.entrepreneur.com/science-technology/how-tiktoks-unique-algorithm-changed-the-social-media/431804
https://www.cai.gouv.qc.ca/protection-renseignements-personnels/sujets-et-domaines-dinteret/principaux-changements-loi-25

 

 
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GilbertCoralie

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