Comment les marques peuvent créer des expériences client significatives avec l’hyper personnalisation

Les plus grandes marques mondiales, telles que Spotify, Starbucks et Cadbury, ont adopté des approches de personnalisation prédictive en utilisant de puissantes entrées de données basées sur des modèlesLes plus grandes marques mondiales, telles que Spotify, Starbucks et Cadbury, ont adopté des approches de personnalisation prédictive en utilisant de puissantes entrées de données basées sur des modèles

Par Dimpy Yadav

Les progrès des données, de la technologie et de la mesure promettent une évolution positive des résultats pour les marques. Pourtant, la plupart des spécialistes du marketing de marque se sentent sous-équipés pour déployer des communications publicitaires déclenchées par les données.

Alors que nous imaginons un monde post-pandémique, nous avons la possibilité de nous revitaliser, d’utiliser les données pour connecter les parcours des utilisateurs dans le temps et entre les canaux, en utilisant des stratégies d’achat unifiées. Les spécialistes du marketing de marque peuvent désormais créer des parcours utilisateurs plus personnalisés et plus humains.

Les données sont reconnues comme l’un des principaux moteurs du succès marketing. Alors que l’adoption d’appareils numériques et la participation aux réseaux sociaux continuent de se développer, les attentes des consommateurs en matière d’expériences pertinentes dans leurs interactions avec les marques s’accroissent également. Les consommateurs savent exactement ce qu’ils veulent et sont attirés par les marques qui peuvent identifier et répondre à leurs besoins. Les marques doivent élaborer une approche stratégique solide pour rester proches de leurs consommateurs dans un marché de plus en plus concurrentiel.

L’avenir de l’engagement des consommateurs sera façonné par l’efficacité avec laquelle une marque peut personnaliser la messagerie et personnaliser les produits et services. Les marques qui n’intègrent pas d’élément de personnalisation risquent de perdre l’engagement et la fidélité des consommateurs. Les données sont cruciales pour la personnalisation à grande échelle, offrant la création parfaite qui est ciblée systématiquement sur chaque point de contact.

En se concentrant uniquement sur une diffusion efficace des médias et l’acquisition d’utilisateurs, les spécialistes du marketing négligent souvent la clé du résultat : un véritable retour sur investissement. D’ici 2025, 80% des marketeurs qui ont investi dans la personnalisation abandonneront leurs efforts en raison d’un manque de ROI, des difficultés de gestion des données clients, ou les deux, selon une étude Gartner.

Les marques qui gagneront seront celles dont l’approche médiatique offre des résultats optimaux. Les campagnes personnalisées basées uniquement sur le comportement des consommateurs ou les personnalités de l’audience ne font pas mouche, car les perceptions et les habitudes d’achat des consommateurs changent rapidement – un fait amplement démontré au cours de l’année écoulée. Les marques doivent évoluer rapidement et réagir au changement en ciblant les consommateurs à l’aide de messages et d’offres hautement pertinents et personnalisés. Les consommateurs ne peuvent plus être identifiés simplement comme des segments de données, mais doivent plutôt être considérés comme des individus dont les besoins changent fréquemment.

L’IA mène le virage

Dans la nouvelle ère des médias, les marques doivent tirer parti des technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique qui indexent des quantités sans précédent de points de données en temps réel. Ce changement offrira aux consommateurs des expériences hautement ciblées, personnalisées et hyper-personnalisées. Les marques doivent se concentrer sur des stratégies marketing basées sur les données, la technologie, l’analyse et l’IA pour obtenir des informations et capturer des audiences en temps réel. L’hyper-personnalisation pousse l’industrie au-delà de la segmentation des consommateurs et permet aux marques d’adapter leurs approches marketing avec des moteurs de recommandation avancés basés sur l’IA et la connexion de canaux de vente en ligne et hors ligne.

Le parcours de la personnalisation des consommateurs pour les marques a commencé avec des mailings personnels ou d’autres systèmes de messagerie, qui sont devenus une segmentation comportementale. Cela a été suivi par la montée en puissance du travail des studios de création publicitaire dynamiques, optimisés avec des approches omnicanales.

Aujourd’hui, les marques sont passées à une personnalisation prédictive dominée par des algorithmes et des modèles d’apprentissage automatique. Ces modèles décrivent le parcours du consommateur et prennent en compte les indices basés sur les visites précédentes, les données géographiques et les préférences. Ensuite, les moteurs de recommandation proposent des produits ou des services organisés pour chaque consommateur. En fonction du potentiel d’engagement ou de conversion d’un consommateur, les moteurs proposent des offres et des remises dynamiques en temps réel. Les chatbots conversationnels rapprochent encore plus les marques des besoins des consommateurs, et une approche média omnicanale relie les canaux d’achat en ligne et hors ligne des consommateurs.

Les plus grandes marques mondiales, telles que Spotify, Starbucks et Cadbury, ont adopté des approches de personnalisation prédictive utilisant de puissantes entrées de données basées sur des modèles pour renforcer les moteurs de recommandation et personnaliser les expériences des individus. Par exemple, Cadbury a tiré parti de l’IA pour une campagne festive en créant des publicités hyper-personnalisées faisant la promotion des détaillants locaux auprès des consommateurs dans des zones géo-ciblées.

Selon un rapport publié en 2019, nous assisterons à trois changements majeurs dans la personnalisation d’ici 2024. Premièrement, le rapport indique que « les espaces physiques seront numérisés » pour offrir une personnalisation en magasin aux clients, car les marques utilisent des actifs numériques tels que des applications pour déclencher des offres lorsqu’un client se trouve à proximité ou à l’intérieur d’un magasin. Le deuxième changement est que « l’empathie évoluera », permettant à l’apprentissage automatique de lire et de réagir aux signaux émotionnels des consommateurs. (La nouvelle capacité de l’appareil Echo d’Amazon pour détecter quand quelqu’un est malade en reconnaissant quand des tons nasaux modifiés indiquent un nez bouché est un exemple). Le troisième changement est que « les marques utiliseront les écosystèmes » pour permettre un parcours transparent et intégré basé sur les points de contact des consommateurs à travers les différentes étapes de leur processus de prise de décision.

Exploiter les données en toute sécurité

Avec une disponibilité croissante des données, les marques doivent également tenir compte des lois sur la confidentialité et des sensibilités des consommateurs. Des lois strictes sur la confidentialité et la sécurité, telles que le projet de loi sur la protection des données personnelles (PDP), pousseront les annonceurs à réfléchir de manière stratégique au ciblage basé sur le comportement. Bien que certains pensent que de telles lois ruineront la personnalisation, elles engendreront en fait des efforts plus nuancés et sensibles.

Les marques doivent rechercher des moyens transparents de collecter et d’indexer les données si elles entendent adopter des approches médiatiques hyper-personnalisées. Des tactiques telles que la notification des visiteurs avant d’utiliser des cookies de suivi et des identifiants publicitaires sur les sites Web et les applications aident les marques à déployer plus efficacement la personnalisation via des informations utilisateur à jour. Les données collectées par les marques de première main sont extrêmement pertinentes.

Au fil du temps, les marques apprendront à collecter et à exploiter les données des clients pour générer les meilleures expériences possibles pour les consommateurs, générant indiscutablement de meilleurs résultats qui améliorent les résultats.

L’auteur est responsable de l’engagement client, Xaxis

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