La valorisation des données à l’ère de la personnalisation

Offres spéciales et notifications

Les entreprises peuvent envoyer des offres promotionnelles et des notifications personnalisées pour attirer l'attention des client·e·s vers des produits ou des services spécifiques, en fonction de leur historique d'achat ou de leurs intérêts. Par exemple, Chipotle Rewards, qui se hissait au 2e rang des programmes de loyauté les plus performants au Canada en 2023, utilise un arbre décisionnel combinant plus de 700 composantes qui lui permet de créer des milliers de messages individualisés différents, en fonction du parcours-utilisateur. Jason McCann, directeur exécutif de la création chez GALE, une agence travaillant avec Chipotle, partage:

Optimisation de l’expérience utilisateur

La personnalisation peut aussi aider les utilisateurs·trices à effectuer l’action désirée de façon plus rapide et conviviale. Dans une étude réalisée par McKinsey, la capacité d’une entreprise à faciliter la navigation en ligne et en magasin était la forme de personnalisation la plus importante aux yeux des répondant·e·s. Par exemple, Uber utilise l'historique des trajets pour suggérer automatiquement des destinations fréquentes et des points d'intérêt, simplifiant ainsi le processus de réservation. En intégrant la personnalisation à des fonctionnalités clés de l’expérience, le produit devient de plus en plus facile à utiliser et l’utilisateur·trice a tendance à prioriser celui-ci à une offre similaire chez un compétiteur.

La recherche basée sur la découverte (discovery-based search)

Cette technique consiste à utiliser les algorithmes d'IA pour analyser le comportement passé des utilisateurs·trices, leurs préférences ou le contenu connexe afin d'effectuer des recommandations plutôt que de compter sur la traditionnelle recherche par requête. Cette approche est employée par de nombreuses plateformes de commerce électronique, telles que Amazon, Temu, Etsy, Wayfair, Facebook Marketplace, ou Ebay, ainsi que les plateformes sociales, telles que Reddit, TikTok et Pinterest. Cette façon de présenter le contenu pourrait dans le futur s’intégrer dans des plateformes de commerce de détail, telles que Simons, Zara ou Aritzia, ou bien dans celles d’entreprises pharmaceutiques ou de supermarchés.

L’expérience omnicanale

Les consommateurs·trices s’attendent aujourd’hui à ce que leurs interactions avec une marque soient personnalisées et fluides sur tous les canaux : de l’application mobile au site web à l’expérience en succursale. Dans le cas de la SAQ, cette expérience est incarnée par un conseiller ou une conseillère qui scanne la carte d’un·e client·e sur la borne en succursale afin d’effectuer des recommandations personnalisées, bâtissant ainsi un pont entre l’expérience numérique et l’expérience physique. L’avènement du IoT ajoute aussi une nouvelle dimension à la personnalisation omnicanale, en permettant de connecter les données sur de tout nouveaux points de contact. Mercedes-Benz a par exemple commencé l’intégration de ChatGPT à son système d’assistance vocale pour offrir une expérience connectée et personnalisée dans ses voitures.

Les programmes de fidélité

Les programmes de fidélité constituent des outils puissants pour recueillir des données utilisateurs, et leur succès dépend souvent de la capacité du programme à utiliser ses données pour offrir une expérience personnalisée à ses membres. L’apparition des programmes Scène+ et Moi en 2023 témoigne de la pertinence des programmes de fidélité et l’importance d’offrir de la valeur en échange d’une utilisation accrue d’un produit ou d’une marque. Par exemple, le programme Beauty Insider de Sephora, estimé comme l’un des programmes de loyauté les plus performants, propose de nombreux avantages : accumulation de points sur chaque achat, possibilité d’échanger ces points contre des produits de beauté, cadeaux d’anniversaire, invitations à des événements exclusifs, consultations beauté personnalisées, etc. Plus récemment, la compagnie a lancé un programme de défis, permettant d’engager davantage les membres, et surtout, de recueillir encore plus de données sur leurs comportements.

Les interfaces conversationnelles

Les avancées en IA et traitement du langage naturel (large language models) permettent aux entreprises de créer des interactions plus humaines et personnalisées avec leurs utilisateurs·trices. En traitant d'importantes quantités de données pour comprendre les comportements et les préférences des client·e·s, ces modèles linguistiques, bien que générés de manière automatisée, démontrent une capacité remarquable à personnaliser les interactions grâce aux entraînements préalables. Duolingo a récemment lancé Roleplay, qui permet aux étudiant·e·s d’avoir une conversation interactive avec un IA. Après la conversation, les étudiant·e·s reçoivent un rapport de la part de Duolingo, alimenté par l'IA, sur la précision et la complexité de leurs réponses, ainsi que des conseils pour des conversations futures.