La personnalisation n’est plus un choix – c’est une nécessité absolue. Les consommateurs s’attendent aujourd’hui à être servis en fonction de leurs préférences et des produits qu’ils recherchent. Les parcours clients ne sont plus linéaires. Les shoppers progressent à chaque étape du funnel – notoriété, considération, conversion – , à leur propre rythme, sur différents canaux.
Pour toucher les consommateurs tout au long de leur parcours d’achat, les marques doivent, dans leur communication, passer à la vitesse supérieure en s’appuyant sur une composante essentielle : les annonces hyper-pertinentes.
L’IA permet désormais aux marketeurs de proposer à chaque consommateur des contenus ultra-pertinents et ciblés en fonction de ses comportements, habitudes d’achat et préférences. Plus elle engrange des informations sur chacun, plus la technologie est capable de prédire avec précision les bons éléments créatifs et les bons messages au bon moment. L’hyper-pertinence est devenu un incontournable de toute stratégie de marque dans cette nouvelle ère publicitaire – et voici pourquoi.
Ce que les consommateurs pensent réellement des pubs en ligne
À l’ère du digital, ce n’est pas la publicité en soit qui pose problème, mais bien le manque de pertinence. Plus le volume de données analysé par l’IA est important, plus les marketeurs peuvent proposer aux consommateurs des annonces ciblées et leur offrir la meilleure expérience possible. Mais qu’en pensent les shoppers ?
Dans son enquête « Why We Buy » , Criteo a interrogé 1 000 consommateurs aux Etats-Unis sur ce qui les poussaient à rester fidèles à une marque et à cliquer sur une annonce.
La bonne nouvelle, c’est que 48 % des shoppers américains affirment avoir découvert de nouveaux articles grâce aux pubs en ligne, tandis que 37 % apprécient les rappels avec des produits précédemment consultés.
En revanche, 46 % des personnes interrogées ont déclaré que les annonces ne leur suggéraient pas de produits pertinents. 42 % leur reprochent d’être intrusives. Autre bémol : 8 % des consommateurs les jugent trop colorées, voire inappropriées et dépassées pour l’époque.
Place à l’ultra-pertinence
La personnalisation se limite aux recommandations produit et au ciblage local. L’hyper-pertinence, elle, analyse l’attribution et mesure la performance pour chaque individu, jaugeant le niveau d’intention de chaque consommateur. Basées sur l’historique d’achats, le comportement de recherche et les engagements précédents, les annonces ultra-pertinentes reflètent toujours plus les intérêts du consommateur.
Comme tout funnel de ventes, le parcours d’achat du consommateur comporte trois étapes clés : notoriété, considération et conversion. Les annonces diffusées remplissent donc différents objectifs, à chaque étape, pour sensibiliser et guider les prospects vers l’achat.
Au-delà des algorithmes
Pour les entreprises, il est désormais vital d’être capable de traiter de larges volumes de données, afin de toucher les bons consommateurs, au bon moment et avec la bonne annonce, tout au long du parcours client.
Les modèles Deep Learning sont conçus pour identifier des patterns à partir d’une masse de données historiques (comme les comportements d’achat en ligne et les données de points de vente offline). Ils permettent aussi d’anticiper les besoins futurs de chaque utilisateur. Résultat : vous générez des annonces personnalisées en fonction des préférences de chaque consommateur, augmentant vos chances d’engagement et de conversion.
Pour toucher les shoppers aussi efficacement que possible, les entreprises doivent absolument miser sur l’hyper-pertinence … car les consommateurs restent ouverts aux annonces publicitaires – à condition qu’elles reflètent leur situation individuelle, en temps réel.
Pour plus d’informations, téléchargez « L’IA au service du display : le guide ultime ».
