Deux collègues analysent des données récoltées sur un site web

Le smart data au service de l’hyper-personnalisation client

Le smart data au service de l’hyper-personnalisation client 768 578 DJM digital

Elle est sur toutes les lèvres : l’hyper-personnalisation du parcours client. Grâce aux technologies prédictives et à l’intelligence artificielle, ce concept n’a cessé de croître et de s’imposer comme le nouveau Graal à atteindre. Le bon message, le bon produit, au bon moment. Aujourd’hui plus que jamais, les annonceurs s’accordent à dire que le degré de personnalisation proposé par une marque est la clé d’une relation client réussie.

Le service hyper-personnalisé, la nouvelle norme

Toujours plus informés, versatiles et exigeants, les consommateurs recherchent des expériences non seulement uniques mais également pertinentes. Plus de 80% des e-shoppers affirment qu’ils ne souhaitent plus acheter sur un site qui n’aurait pas pris en compte leurs préférences et leur historique.

L’art de l’hyper-personnalisation consistera donc à les satisfaire en adaptant les produits, services et contenus à leurs propres préférences personnelles. Mais comment s’y prendre ? Comment garantir une pertinence dans la diffusion de vos messages publicitaires ? Comment offrir à mes clients l’expérience à laquelle ils aspirent ? La clé : une utilisation stratégique des données récoltées.

le data au cœur de votre stratégie

Nous le savons, l’analyse des données comportementales des consommateurs reste à ce jour la pierre angulaire de la plupart des campagnes marketing. Sans surprise, le degré et la pertinence de la personnalisation de ces campagnes dépendra de la qualité des données utilisées. L’exploitation du big data requiert des outils, des compétences et des moyens technologiques afin de faire le tri parmi cette marée d’informations en tous genres.

De “big data” à “smart data”

En ligne, la collecte de « big data » consiste à récolter un grand nombre de données à travers tous les canaux et points de contact disponibles. Le « smart data », quant à lui, est la version affinée et exploitable du big data. Il repose principalement sur une analyse stratégique de ces mêmes données afin de mieux cerner les besoins des consommateurs et de les utiliser pour atteindre les objectifs business de l’entreprise.

une approche data-driven

Valoriser le big data permet de bâtir une stratégie solide basée sur des données tangibles et actionnables. Ainsi, vous éviterez les erreurs de ciblage qui poussent les consommateurs à penser que vous méconnaissez leurs besoins.

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle

La révolution des sciences cognitives, du machine learning et de l’intelligence artificielle nous permet désormais d’analyser et de prédire le comportement des internautes. Grâce à ces outils, aux algorithmes de prédiction et à l’analyse des données récoltées, nous pouvons réorienter le parcours client afin de proposer une expérience améliorée et des taux de conversion optimisés.

Personnaliser les échanges, guider le client vers du contenu ciblé, tisser des liens personnalisés, proposer le bon produit au bon moment… Ces nombreuses techniques d’hyper-personnalisation peuvent se résumer à 3 mots : comprendre pour agir. Telle est la clé d’une stratégie performante axée sur l’écoute et l’analyse des besoins des clients.