Chaque shopper est unique, avec, sur l’instant, des attentes bien précises. Personnalisez vos contenus en fonction des préférences et des comportements de chacun, grâce à l’intelligence artificielle. En effet, l’IA améliore toujours plus l’efficacité de vos annonces publicitaires, en vous permettant d’analyser en temps réel un volume massif de données pour proposer au consommateur des contenus ultra-pertinents.
Cet hyper-ciblage offre aux marques l’opportunité de diffuser le bon message à la bonne personne au bon moment. Et ce n’est qu’un début. Nombreuses sont les entreprises adeptes de l’hyper-pertinence. Pourquoi ? Parce que les résultats sont là ! Cinq marques témoignent.
Macy’s
Comme beaucoup d’e-commerçants, Macy’s opère dans un secteur ultra-concurrentiel. Pour tirer son épingle du jeu, l’enseigne iconique redouble d’efforts pour engager ses clients dans une relation personnalisée.
Macy’s mise sur les habitudes de consommation de chaque individu, pour une expérience shopping unique et personnalisée. L’enseigne analyse entre autres la fréquence des visites et les préférences vestimentaires de ses clients pour leur proposer des avantages fidélité ou des offres promotionnelles.
Starbucks
Tout comme Macy’s, Starbucks joue la carte de la personnalisation et de la fidélisation de ses clients, en suivant de près leur fréquence d’achat, leurs préférences individuelles – des boissons à l’alimentaire – , ainsi que leur utilisation de l’application mobile. La chaîne propose à chaque consommateur des promotions, des offres hyper-personnalisées, des alertes sur les nouveaux produits susceptibles de l’intéresser, mais aussi l’emplacement du Starbucks le plus proche.
Résultat : grâce à l’hyperpersonnalisation de ses annonces et de ses communications, Starbucks est parvenu à convertir certains de ses clients en vrais fans, à générer de l’engagement et à nouer une véritable relation.
Ikea
Les nouvelles technologies n’ont plus de secrets pour la franchise suédoise : Ikea repousse les limites de l’hyper-pertinence avec son application mobile Ikea Place. Les utilisateurs visualisent chez eux, en réalité augmentée, les meubles qu’ils ont l’intention d’acheter. Il leur suffit de scanner la pièce et de choisir le produit qui les intéresse pour le voir in situ… sans quitter leur maison. Ils peuvent zoomer, dézoomer, le regarder sous différents angles et trouver ainsi l’article idéal en basant leurs recherches sur des critères spécifiques.
Outre l’amélioration de l’expérience d’achat, l’appli permet aussi à Ikea de collecter des données essentielles pour personnaliser ses futures recommandations produits.
ASOS
ASOS réinvente ses pages d’arrivée et de navigation en fonction des intérêts de ses consommateurs. Par exemple, une utilisatrice qui recherche à un moment donnée une jupe sera automatiquement redirigée vers la catégorie « femme » en retapant plus tard l’adresse URL de la page d’accueil. Orientés vers les contenus qui les intéressent, les shoppers se rendant fréquemment sur le site bénéficient d’une expérience client encore plus pertinente.
Asos permet aussi aux clients ayant déjà paramétré leur taille de vêtement de visualiser l’information enregistrée sur toutes les autres pages produits visitées, pour une expérience shopping des plus fluides, rapides et agréables.
Sephora
Sephora mise sur sa brillante palette de stratégies marketing pour interagir avec ses clients à chaque point de contact, en leur proposant des contenus hyper-pertinents que ce soit en boutique, sur les réseaux sociaux, sur son application ou encore sur le web. Fondées sur les historiques d’achats et autres données comportementales, les offres proposées sont adaptées aux préférences personnelles de chaque beauty addict.
Les pages web ont quant à elles été conçues pour répondre à n’importe quelle question ou préoccupation des clients, à travers des informations utiles à la prise de décision. En parallèle, Sephora ravive l’éclat de ses boutiques physiques avec une touche de digital, pour une expérience omnicanal et hyper-pertinente des plus réussies.
L’hyper-pertinence : mode d’emploi
En proposant des annonces publicitaires hyper-pertinentes, les entreprises améliorent considérablement la fidélité de leurs clients, augmentent le panier moyen et développent la notoriété de leur marque. Comment ? Grâce au Deep Learning.
Les modèles Deep Learning permettent de traiter de larges volumes de données – bien au-delà des capacités cognitives du cerveau humain. Capables de détecter des comportements d’achat parmi une masse d’informations, les modèles Deep Learning sont capables de prédire avec précision (et rapidité) les besoins futurs de chaque utilisateur. Les annonces résultant de ces analyses sont adaptées et personnalisées, favorisant l’engagement et la conversion.
Pour la première fois dans l’histoire du marketing, le one-to-one n’est plus un mythe. Dans cette nouvelle ère publicitaire, les shoppers découvrent de nouveaux articles plus que jamais susceptibles de les intéresser, et redécouvrent des produits consultés par le passé.
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