Qu’est-ce que la personnalisation prédictive ?
La personnalisation prédictive utilise le machine learning et l’analyse de données pour proposer des expériences, des offres ou du contenu sur mesure à des clients individuels en fonction de leurs comportements et intérêts prédits.
Par exemple, votre site web peut recommander des produits que vous êtes susceptible d’acheter ensuite, en se basant non seulement sur ce que vous avez vu, mais aussi sur des modèles trouvés auprès de millions d’autres acheteurs comme vous.
Pourquoi utiliser la personnalisation prédictive ?
- Augmenter les taux de conversion : Vous pouvez ajuster dynamiquement les recommandations produits, le contenu ou les offres pour chaque utilisateur en temps réel, ce qui stimule la probabilité d’achat et réduit les paniers abandonnés.
- Automatiser les flux de travail marketing : Les campagnes automatisées ciblent la bonne personne au bon moment, ce qui réduit les efforts manuels et améliore l’efficacité de la sensibilisation personnalisée.
- Mesurer et optimiser l’impact : La personnalisation prédictive vous permet de tester, de suivre et d’itérer sur les campagnes à l’aide d’aperçus fondés sur des données, tels que l’ascenseur projeté et les mesures d’engagement des clients.
Personnalisation prédictive vs. personnalisation traditionnelle vs. hyper-personnalisation
| Fonctionnalité | Personnalisation prédictive | Personnalisation traditionnelle | Hyper-Personnalisation |
| Autonomie | Élevé (IA, automatisé) | Faible (règles manuelles) | Très élevé (IA, temps réel) |
| Contexte | Comportements et modèles futurs | Données antérieures uniquement | Signaux en temps réel, contexte |
| Intégration | Cross-canal, évolutif | Limitée, souvent cloisonnée | Entièrement intégré, omnicanal |
| Apprentissage | Machine learning, auto-optimisation | Statique | Machine learning + feedbacks instantanés |
| Exemple | La « Next best offer » apparaît en fonction de l’intention et de la probabilité. | Les emails « Bonjour [Nom] », recommandent les articles achetés précédemment. | Des recommandations de streaming de type Netflix qui s’adaptent instantanément à ce que vous faites |
FAQ
La personnalisation prédictive utilise des données historiques, comportementales et en temps réel, traitées par des algorithmes d’IA, pour prévoir ce que chaque visiteur voudra ou fera ensuite. Cela permet aux marketeurs d’automatiser et d’optimiser le parcours client sur les sites web, les apps et les campagnes. En savoir plus sur le fonctionnement de la personnalisation prédictive.
Les marques constatent généralement des taux de conversion plus élevés, une augmentation de la valeur à vie des clients et un meilleur engagement grâce à des messages et des offres sur mesure. Certaines études montrent des taux de conversion jusqu’à 11x plus élevés sur les produits recommandés. Explorez des exemples réels en matière de recommandations produits par l’IA.
Oui. Les CDP et moteurs de personnalisation avancés peuvent créer des profils de visiteurs anonymes à l’aide de données comportementales, ce qui permet de proposer des expériences sur mesure avant même l’inscription. En savoir plus sur la personnalisation anonyme.
Commencez par consolider les données clients et testez de petits segments avec des recommandations produits prédictives ou des offres personnalisées. Concentrez-vous sur l’optimisation progressive des campagnes en fonction des résultats. Apprenez-en plus sur la façon de démarrer avec la personnalisation prédictive.
