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Personnalisation par l’IA
Date de publication : 5 août 2024
Contributrices : Molly Hayes, Amanda Downie
La personnalisation par l'IA fait référence à l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour adapter les messages, les recommandations de produits et les services aux utilisateurs individuels. En analysant les données et en tirant des enseignements du comportement des utilisateurs, les outils alimentés par l'IA peuvent créer des expériences hautement personnalisées qui améliorent l'expérience des clients et renforcent leur engagement.
Les récents progrès de la technologie de l'IA, comme l'IA générative, ont permis de générer des expériences marketing personnalisées presque en temps réel. Ces avancées ouvrent la voie à une ère d’hyperpersonnalisation omnicanale : une expérience client personnalisée et transparente sur toutes les plateformes qui répond immédiatement au comportement du client.
À mesure que la personnalisation basée sur l’IA est devenue plus nuancée et plus puissante, les consommateurs s’attendent à ces expériences sur mesure. Un récent rapport de l’IBM Institute for Business Value a révélé que trois consommateurs sur cinq souhaiteraient utiliser des applications d'IA lors de leurs achats. Et selon le cabinet de conseil McKinsey, 71 % des consommateurs attendent des entreprises qu'elles leur proposent du contenu personnalisé. 67 % de ces clients se disent frustrés lorsque leurs interactions avec les entreprises ne sont pas adaptées à leurs besoins.1 La personnalisation a également prouvé qu'elle stimule la croissance. Le même rapport montre que les entreprises à croissance rapide génèrent 40 % de revenus supplémentaires grâce à la personnalisation, comparées à leurs homologues à croissance plus lente.
Dans le contexte actuel, la personnalisation par l'IA est utilisée dans divers secteurs pour créer des recommandations pertinentes et des expériences contextualisées à grande échelle. Ces pratiques s'appliquent à divers utilisateurs : que ce soit un acheteur en ligne, un spécialiste de l'approvisionnement dans une organisation B2B, ou un employé recevant des communications personnalisées.
Voici quelques exemples d'applications spécifiques de la personnalisation par l'IA dans différents secteurs :
Commerce électronique : dans le e-commerce, l'IA génère des recommandations en fonction de l'historique de navigation et d'achat, suggérant des produits en fonction des préférences et des besoins spécifiques de l'utilisateur. Elle peut aussi produire des e-mails ou d'autres messages personnalisés, facilitant ainsi les campagnes de marketing personnalisé.
Divertissement : les suggestions de contenu personnalisé sur les plateformes de streaming sont généralement alimentées par l'IA. Ces moteurs de recommandation proposent des playlists, des films, ou d'autres contenus adaptés aux préférences individuelles.
Formation et éducation : les systèmes d’apprentissage adaptatifs, qu'ils soient utilisés en entreprise ou ailleurs, fournissent des ressources et des contenus pédagogiques personnalisés. Grâce à l'IA, ils offrent un suivi personnalisé des progrès et des retours d'information.
Finances : la personnalisation par l'IA offre des conseils financiers personnalisés et des recommandations d'investissement adaptés aux objectifs des utilisateurs et aux conditions générales du marché.
Marketing : la personnalisation par l'IA est un pilier central de plusieurs stratégies marketing, telles que les campagnes de marketing par e-mail personnalisées ou les publicités en ligne ciblées pour des groupes de consommateurs spécifiques.
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Les outils d'IA peuvent interagir avec les consommateurs à chaque point de contact du parcours client, de la navigation sur une place de marché en ligne à la réception de messages de suivi concernant un produit ou un service.
Déployée efficacement, la personnalisation par l'IA a un impact significatif sur le chiffre d'affaires. Une enquête menée par l'Institute for Business Value d'IBM auprès de centaines de PDG de premier plan a révélé que les organisations qui accordent la priorité à l'expérience client (CX) devraient connaître une croissance de leur chiffre d'affaires trois fois supérieure à celle de leurs homologues. 86 % de ces dirigeants considèrent la personnalisation comme un élément essentiel de leurs campagnes CX.
Voici quelques-uns des principaux avantages de la personnalisation par l'IA :
Les expériences personnalisées ont un impact positif sur la satisfaction et la fidélité des clients, en leur offrant une expérience en ligne adaptée au contexte, ce qui favorise des relations positives avec une marque.
La personnalisation du contenu permet aux utilisateurs de rester engagés plus longtemps en leur fournissant des informations dont ils sont les plus susceptibles d'avoir besoin.
Des recommandations pertinentes augmentent la probabilité d'un achat, ce qui se traduit par un plus grand nombre de ventes.
Grâce à l'IA, les organisations utilisent l'automatisation pour créer un grand nombre de campagnes marketing, de recommandations de produits ou d'expériences de service client, libérant ainsi des ressources à déployer dans d'autres domaines. Certaines études suggèrent qu'un programme de personnalisation peut réduire les coûts d'acquisition de clients de 50 %.2
Proposer des expériences personnalisées basées sur les préférences des clients peut offrir un avantage concurrentiel significatif. Certaines marques reposent fortement sur la personnalisation par l'IA comme pilier de leur modèle économique, telles que les entreprises d'abonnement qui proposent des produits sélectionnés à leurs clients.
Comme la personnalisation par l'IA fait émerger des données granulaires sur les utilisateurs, cette technologie peut être utilisée pour obtenir des informations sur le comportement actuel et futur des clients, permettant ainsi des décisions plus éclairées. Avec des données détaillées sur les utilisateurs, les entreprises acquièrent également des informations précieuses sur leurs clients à forte valeur, ce qui leur permet d'itérer intelligemment et d'évoluer rapidement.
La personnalisation pilotée par l'IA repose généralement sur une combinaison de machine learning (ML), de traitement automatique du langage naturel (NLP) et d'IA générative. En général, le processus consiste à collecter des données clients sur le comportement, les préférences et les interactions des utilisateurs, ainsi que des données contextuelles telles que l'emplacement, l'heure de la journée et l'appareil utilisé. Souvent, cette collecte de données implique la fusion de données organisationnelles avec des jeux de données tiers.
Ces données sont ensuite analysées par des algorithmes d'IA, qui identifient des modèles et des tendances dans le comportement des utilisateurs. Généralement, l'IA regroupe les utilisateurs en segments sur la base de caractéristiques et de comportements similaires, dans le cadre d'un processus appelé segmentation de l'audience. En analysant ces segments et les comportements des utilisateurs, l'IA recommande des produits, services ou contenus qui correspondent aux préférences et caractéristiques démographiques des utilisateurs. Elle peut également afficher un contenu spécifique sur un site web ou une application en fonction du profil unique de chaque utilisateur.
Au fur et à mesure que l'IA « apprend » des utilisateurs au fil du temps, elle optimise davantage son processus de personnalisation, en s'adaptant continuellement pour affiner ses recommandations et ses réponses.
La personnalisation par l'IA renforce l'engagement des utilisateurs en leur fournissant des recommandations spécifiques et en leur proposant du contenu unique en fonction de leurs préférences et de leurs besoins. Voici quelques-unes des principales applications de la personnalisation par l'IA :
L'IA analyse les données des utilisateurs, telles que l'historique de navigation, les interactions sur les réseaux sociaux, les habitudes d'achat et les préférences, pour suggérer des produits correspondant aux goûts de chacun. Cette technique est largement utilisée sur les plateformes de commerce électronique comme Amazon et Netflix, contribuant ainsi à augmenter les ventes et à améliorer l'expérience client en affichant les articles les plus pertinents. Plus l'IA accumule de données tout au long du parcours client (par exemple, les articles achetés ou consultés à certaines périodes de l'année), plus ses recommandations deviennent précises et affinées.
Les chatbots et assistants virtuels alimentés par l'IA offrent des interactions personnalisées dans un langage conversationnel en « lisant » et en comprenant les requêtes des utilisateurs, puis en fournissant des réponses sur mesure. Ces chatbots peuvent gérer le service client, proposer des recommandations de produits ou encore aider au dépannage, créant ainsi une expérience utilisateur plus fluide et personnalisée. Disponibles à tout moment, ils collectent également des informations précieuses sur les habitudes d'achat et d'engagement des consommateurs, améliorant ainsi l'efficacité des interactions.
La personnalisation de contenu repose sur l'utilisation de l'IA pour diffuser des e-mails, articles, descriptions de produits, vidéos, messages texte ou autres médias, adaptés aux intérêts et comportements des utilisateurs. Grâce à cette approche, les organisations peuvent fournir des contenus de qualité qui résonnent auprès de leurs audiences cibles, tout en gagnant du temps et en optimisant leurs ressources.
L'IA améliore aussi la publicité ciblée en analysant les données utilisateurs afin de proposer des annonces susceptibles d'intéresser une personne en particulier. Cette méthode accroît l'efficacité des campagnes marketing et réduit le gaspillage publicitaire en ciblant le bon public avec le bon message.
La tarification dynamique, quant à elle, est une stratégie basée sur l'IA, qui ajuste les prix en temps réel en fonction de divers facteurs tels que la demande, l'offre, le comportement des consommateurs et les conditions du marché. Historiquement utilisée dans l'hôtellerie et le secteur du voyage, la tarification dynamique s'étend désormais à d'autres industries, optimisant les prix pour maximiser les revenus tout en offrant des tarifs réduits aux consommateurs durant les périodes creuses.
La personnalisation prédictive permet à l'IA d'anticiper les besoins et préférences des utilisateurs avant qu'ils ne les expriment. En analysant des données historiques, l'IA peut prédire quels produits ou contenus intéresseront l'utilisateur, améliorant ainsi l'expérience globale. Par exemple, Starbucks a lancé un programme de personnalisation prédictive, alimenté par des algorithmes de machine learning, qui propose des boissons spécifiques aux utilisateurs de l'application, en fonction de leur historique d'achats. Les prédictions sur les commandes des consommateurs, basées sur l'heure de la journée ou les conditions météorologiques, ont également été intégrées au système de gestion des stocks de l'entreprise.
L'IA générative et d'autres avancées technologiques en matière d'IA ont profondément transformé la pratique et le déploiement de la personnalisation dans les environnements commerciaux et le monde des affaires.De plus en plus, les technologies de l'IA sont capables de créer des contenus spécifiques pour des utilisateurs individuels ou de prévoir les besoins des clients. Parmi les récentes avancées en matière de personnalisation par l'IA, on retrouve :
L'hyperpersonnalisation améliore la personnalisation en utilisant des données en temps réel et l'IA pour offrir des expériences hautement personnalisées. Alors que la segmentation regroupe les clients en catégories, ce processus permet aux entreprises de s'adresser directement à chaque consommateur. Cela peut inclure des recommandations de produits en temps réel, des contenus dynamiques sur les sites web qui s'adaptent à la navigation de l'utilisateur, ainsi que des campagnes marketing personnalisées qui évoluent en fonction des interactions de l'utilisateur. Grâce à une compréhension approfondie des consommateurs et de leurs interactions avec l'entreprise, les organisations peuvent délivrer des informations contextuellement pertinentes sur le bon canal, au moment idéal.
Aussi appelée personnalisation sans canal, la personnalisation omnicanale garantit une expérience cohérente et personnalisée sur tous les points de contact avec le client, que ce soir les sites web, les applications mobiles, les réseaux sociaux ou des achats en magasin. L'IA intègre les données issues de plusieurs canaux afin de créer un parcours utilisateur fluide et homogène. Par exemple, le détaillant de produits de beauté Sephora excelle dans sa stratégie de personnalisation omnicanale en proposant une application compagnon qui aide les consommateurs à trouver des produits. Cette application regroupe des données telles que les achats précédents ou les marques essayées en magasin, unifiant ainsi l'expérience utilisateur.
L'IA générative peut créer des textes marketing, des articles et même des actifs créatifs basés sur les préférences et le comportement des utilisateurs. Cela permet aux marques de produire efficacement un grand volume de contenu pertinent et de créer beaucoup plus de contenu basé sur les préférences individuelles que par le passé. Par exemple, l’IA générative peut créer des publicités spécifiques pour un consommateur en fonction de l’heure de la journée ou de la proximité de l’utilisateur d’une application par rapport à un magasin donné.
Bien que de nombreux cas d’utilisation de la personnalisation par l'IA soient destinés au marketing externe, des tactiques similaires sont également utilisées en interne. Dans les ressources humaines, la personnalisation basée sur l'IA aide à identifier et à développer les talents en personnalisant les programmes de formation, les plans de carrière et les stratégies d'engagement des employés en fonction des besoins spécifiques de chacun. Cela permet aux employés de recevoir le soutien et les opportunités appropriées pour leur développement, ce qui améliore la rétention et la satisfaction au travail. Les agents virtuels et assistants virtuels fournissent également des communications personnalisées aux employés concernant leurs responsabilités quotidiennes, réduisant ainsi les erreurs et augmentant l'efficacité.
Les efforts de personnalisation transforment la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et employés. Cependant, les campagnes évolutives et réussies reposent généralement sur une base de données solide et des audits réguliers des pratiques internes.
Voici quelques bonnes pratiques courantes pour déployer la personnalisation par l'IA :
Les systèmes d'IA efficaces et agiles reposent sur une base de données robuste. La collecte et le nettoyage de ces données, qu'elles soient internes ou provenant de tiers, requièrent souvent des investissements conséquents.
Cela inclut parfois l'embauche d'ingénieurs spécialisés et l'acquisition de la puissance de calcul nécessaire pour héberger un système d'IA performant.
Bien que les consommateurs actuels recherchent la personnalisation, les utilisateurs restent préoccupés par la confidentialité de ses données. Les programmes efficaces de personnalisation par l'IA veillent à fournir aux utilisateurs des informations utiles, sans exploiter inutilement des données personnelles qu'ils pourraient hésiter à partager.
Une bonne gouvernance des données exige également la mise en place de protocoles de sécurité robustes pour protéger les informations contre les violations.
L'utilisation d'une IA pour personnaliser l'expérience utilisateur nécessite de bien informer les utilisateurs de la manière dont leurs données sont utilisées.
Des attentes claires en matière d'utilisation des données permettent également de s'assurer que les modèles d'IA sont entraînés sur des jeux de données diversifiés, évitant ainsi les biais et la discrimination.
Les organisations obtiennent généralement de meilleurs résultats lorsqu'elles vérifient soigneusement le modèle utilisé pour entraîner et ajuster leur système de personnalisation par l'IA. Choisir un modèle d'IA adapté aux cas d'usage et aux objectifs de personnalisation permet aux marques d'améliorer les performances de leurs produits. Les modèles performants sont également mis à jour régulièrement et réentraînés avec de nouvelles données pour améliorer leur précision.
Les campagnes réussies impliquent souvent une planification minutieuse avant même l'entraînement d'un système d'IA. Établir une feuille de route permettant d'aligner les stratégies de personnalisation sur les objectifs commerciaux globaux aide à garantir que le produit final favorise la croissance et la rentabilité.
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Notes de bas de page
1 « The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying » (lien externe à ibm.com), McKinsey, 12 novembre 2021.
2 « What is personalization? » (lien externe à ibm.com), McKinsey, 30 mai 2023.