Vos clients interagissent avec vous via une variété de canaux: la cohérence cross-channel est cruciale. Pour offrir une expérience client homogène, votre plateforme de personnalisation doit disposer d'API capables d'alimenter tous vos touchpoints. Des sites web aux applications mobiles en passant par l'email, le SMS, le call center et même l'ad display, chaque canal doit fonctionner en harmonie.

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Alors que les consommateurs recherchent des expériences parfaitement adaptées à leurs besoins, il est essentiel de pouvoir personnaliser chaque aspect de leur parcours. Ne vous limitez pas uniquement à la recommandation de produits. La personnalisation doit également s'appliquer aux contenus, aux campagnes promotionnelles et même aux offres anti-abandon pour créer une expérience utilisateur (UX) véritablement cohérente.

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Dans le domaine du marketing digital, où chaque décision doit être guidée par les données, disposer de KPIs riches et compréhensibles est essentiel pour démontrer l'efficacité des stratégies de personnalisation. Des indicateurs de performance claire permettent non seulement de justifier les investissements dans la personnalisation, mais aussi d'affiner continuellement ces stratégies pour maximiser les résultats.

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La personnalisation devenant la norme plutôt que l'exception, il est essentiel pour les entreprises de pouvoir contrôler intégralement les paramètres de leur plateforme de personnalisation. Cela signifie avoir un accès non seulement à la visualisation des résultats mais également au paramétrage actif du système. Voici comment une plateforme qui allie autonomie fonctionnelle et contrôle utilisateur peut transformer votre approche de la personnalisation, en l'adaptant parfaitement à votre secteur et modèle d'affaires, rapidement et sans coûts supplémentaires.

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Bien sûr, l'intégration des données de gestion de la relation client (CRM) dans les stratégies de personnalisation digitale ne doit pas se faire au détriment de l'analyse en temps réel. En effet, bien que précieuses, les informations du CRM ne reflètent que le passé et ne capturent pas nécessairement les besoins actuels des consommateurs. Pour une personnalisation optimale, il sera donc crucial de combiner intelligemment ces données historiques avec les observations faites en temps réel sur le contexte, le comportement et la psychologie des visiteurs. 

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Comprendre précisément et individuellement chaque visiteur de votre site web est devenu un impératif stratégique. À l'ère du big data, se contenter de segments larges basés sur 10 ou 20 critères traditionnels n'est plus suffisant pour répondre aux attentes de consommateurs toujours plus informés et exigeants.

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Sur le terrain du e-commerce, pour répondre efficacement aux attentes évolutives des consommateurs, l'adaptabilité basée sur des insights scientifiquement valides devient un pilier essentiel. Chez Netwave, l'importance accordée aux données pour comprendre et anticiper les besoins des consommateurs est centrale. Traditionnellement, les segments de consommateurs, dérivés de données historiques, ont guidé nos prédictions de comportement. Toutefois, cette approche ne suffit plus pour saisir la volatilité des préférences individuelles à l'ère moderne.

Dépasser les modèles prédictifs traditionnels
Les modèles traditionnels de segmentation de la clientèle, bien que jadis révolutionnaires, présentent aujourd'hui des limites non négligeables qui peuvent compromettre l'efficacité des stratégies de personnalisation. Ces modèles sont typiquement construits sur des données historiques, supposant que les comportements passés sont des indicateurs fiables des actions futures. Cependant, cette hypothèse s'effondre face à la volatilité et à l'individualité croissante des comportements des consommateurs.
Les limitations des données historiques
Les données historiques, par définition, sont statiques. Elles capturent un instantané du comportement du consommateur qui, une fois enregistré, ne change plus, malgré l'évolution des préférences ou des circonstances de l'individu. Les modèles qui dépendent exclusivement de telles données ne peuvent pas s'adapter en temps réel aux changements soudains ou graduels dans les préférences des consommateurs. Par exemple, une personne qui achetait fréquemment des articles de sport pourrait soudainement changer ses habitudes sans que les modèles basés sur les données historiques ne puissent détecter ou comprendre ce changement à temps. Les données historiques sont un instantané obsolète dans un monde en mouvement perpétuel.

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Autant le constater d'entrée de jeu: en matière de relation client, la personnalisation n'est plus un luxe, mais une nécessité. Les CTO et CMO, véritables architectes de l'expérience client en ligne, sont constamment à la recherche de solutions innovantes pour devancer les attentes des consommateurs. L'intelligence artificielle, avec son potentiel dont les limites sont quotidiennement repoussées, se présente comme l’outil idéal pour atteindre une réelle personalisation des parcours visiteurs sur les sites web, notamment marchands. 
Plongeons quelques minutes au cœur de l'impact des recommandations personnalisées sur le parcours d'achat en ligne, en mettant en lumière les nuances subtiles qui façonnent l'expérience utilisateur.

 

Sensibilisation : le premier contact

La phase de sensibilisation est le moment où le potentiel client entre en contact pour la première fois avec votre marque, vos produits ou services. C'est le point de départ du parcours d'achat, où l'objectif est de capter l'attention et de susciter l'intérêt. Dans cet univers digital saturé d'informations, se démarquer est un véritable défi. C'est là que l'IA inductive entre en jeu, offrant une personnalisation de haut niveau dès le premier contact.
L'IA grâce à ses algorithmes avancés, analyse une multitude de données comportementales, contextuelles, psychologiques, pour comprendre les préférences et les besoins des utilisateurs. Elle prend en compte non seulement les actions directes, comme les clics et les historiques de navigation, mais aussi des données plus subtiles, telles que la durée de consultation de certaines pages ou l'interaction avec des contenus spécifiques comme la consultation des avis clients.
En se basant sur cette analyse approfondie, l'IA est capable d’identifier  les caractéristiques de la visite de manière extrêmement précise et de présenter au visiteur des recommandations produits, des publicités et des contenus hautement personnalisés. Comment ? En identifiant puis publiant ce qui a le mieux fonctionné dans les situations analogues.
Certes, lors d’une première connexion à un site, le volume et la qualité de l’information obtenus sont faibles. Vous ne savez pas (sauf si le visiteur est venu récemment sur votre site) quels sont ses centres d’intérêt, le niveau de prix qu’il recherche ou les attributs qu’il attend du produit recherché. Mais vous pouvez savoir beaucoup de choses: est-ce une 1° visite ou une visite retour ? Sur quel device le visiteur consulte-t-il votre site ? Quel OS et quel navigateur utilise-t-il ? Quel jour dans la semaine ? Quel moment dans la journée ? De quel referrer vient-il ? Quel temps fait-il de là où il se connecte ? …etc. Et l’IA sait utiliser cela. En recherchant les situations analogues, elle pourra identifier ce qui peut convertir ce 1° contact en clic, en mise au panier, en achat.

 

Considération : cultiver l'intérêt

Une fois l'attention captée, il s'agit de maintenir l'intérêt du consommateur. À cette étape, l'IA analyse le parcours de navigation de l'utilisateur pour proposer des produits complémentaires ou alternatifs, du conseil, du up selling, du cross selling, en adéquation avec ses attentes et préférences. Et là, la richesse d’information ayant augmenté, vos insights seront plus pertinents. Vous pourrez identifier la famille de produits qui motive la visite, le niveau de prix qui est attendu, le niveau de promotion espéré…etc. Vous recueillez pendant la navigation, en temps réel, des données non seulement sur le contexte, mais aussi sur le comportement et la psychologie de chacun de vos visiteurs. Les situations identifiées se font plus précises, plus différenciées permettant d’aboutir à des recommandations véritablement individualisées et non plus issues de modèles calculés sur des bases statistiques exploitant les données du passé. Pensez-vous réellement que les données recueillies sur votre site d’articles de sport, depuis 2 ans sur une passionnée de tennis célibataire, vous sera d’une quelconque utilité quand elle reviendra sur votre site pour chercher un cadeau pour le compagnon qu’elle a rencontré il y a un mois et qui lui est un mordu d’équitation ?
Il s’agit souvent ici de proposer des recommandations pertinentes notamment sur les pages de listes ( catégories, sous catégories, résultats de recherche ou de facetting). Avec des taux de clic allant jusqu’à 40%, nous constatons tous les jours chez nos clients tout l’intérêt qu’il y a à proposer des recommandations personnalisées sur ce type de page. Elles démontrent à votre visiteur que votre site les comprend et permettent d’engager plus rapidement la consultation d’une fiche produit qui est le conducteur naturel vers la conversion.

 

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Quand l'expérience-utilisateur personnalisée devient la condition sine qua non de la compétitivité, les systèmes de recommandation de produits jouent un rôle pivot. Traditionnellement, ces systèmes s'appuient sur des technologies d'intelligence artificielle (IA) qui construisent des modèles statistiques basés sur l'analyse des comportements passés des utilisateurs. Ces approches, bien (trop) ancrées dans l'industrie, adoptent des logiques proportionnelles et intégratives, amalgamant les données utilisateur dans des modèles préconçus pour prédire les préférences futures. Bien que ces méthodes aient prouvé leur efficacité jusqu'à un certain point, elles présentent des limitations significatives, surtout quand il s'agit de personnalisation en temps réel. C'est dans ce contexte que l'IA Inductive de Netwave se distingue, en proposant une approche révolutionnaire basée sur un traitement en temps réel des données, en s'appuyant sur une logique à la fois différenciative et intégrative.

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• Comprendre les subtilités de la psychologie du consommateur devient un atout majeur pour le e-commerce. Chez Netwave, nous croyons fermement que l'intersection entre la psychologie du consommateur et l'intelligence artificielle (IA) est la clé pour débloquer des recommandations produit personnalisées véritablement impactantes. Voyons comment une compréhension approfondie des motivations sous-jacentes et des états émotionnels des consommateurs peut affiner les algorithmes de recommandation, transformant ainsi l'expérience d'achat en ligne.

La psychologie du consommateur au cœur de l'IA

La psychologie du consommateur étudie comment les pensées, croyances, sentiments et perceptions influencent la manière dont les gens achètent et interagissent avec les produits. En intégrant ces principes psychologiques, l'IA peut aller au-delà des simples transactions et interactions pour saisir le 'pourquoi' derrière les comportements des consommateurs. Chez Netwave nous accordons une grande importance à nos trackers psychologiques. Ceux qui nous disent si le visiteur consulte plus de produits que les autres avant de faire un choix, s’il est plus sensible que les autres aux avis, si sa visite semble décidée ou hésitante…etc. Ils viennent différencier chaque visiteur et nous donnent des indices précieux quand nous définissons sa situation en vue d’identifier ce qui a marché sur des visiteurs dans la même situation.

Comprendre les motivations sous-jacentes

Chaque clic, chaque vue, chaque achat raconte une histoire plus profonde sur les désirs et les besoins du consommateur. En analysant ces données à travers le prisme de la psychologie du consommateur, l'IA de Netwave peut identifier des situations spécifiques, permettant ainsi de prédire avec plus de précision les produits qui résonneront le mieux avec chaque individu.

Les états émotionnels comme vecteurs de personnalisation

Les émotions jouent un rôle crucial dans la prise de décision. Une IA capable de détecter et d'interpréter les indices, les signaux faibles émotionnels peut ajuster ses recommandations en temps réel, offrant une expérience hautement personnalisée qui va au-delà des attentes du consommateur.

L'IA Inductive, une approche révolutionnaire

Chez Netwave, notre technologie d'IA inductive se distingue par sa capacité à apprendre et à s'adapter dynamiquement à chaque interaction. Cette approche permet non seulement de comprendre les attentes actuelles, à l’instant T, au cas par cas, des visiteurs et ainsi d’identifier les produits qui auront le plus de chances  de les voir concrétiser un achat, en nous appuyant - entre autres sur une analyse de la psychologie sous-jacente à leur visite.

L'intégration de la psychologie du consommateur dans nos algorithmes d'IA permet de créer des recommandations qui résonnent véritablement avec l'individu, conduisant à une augmentation significative de l'engagement et de la conversion.

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