Dans un monde où les consommateurs sont de plus en plus exigeants et informés, le marketing et le e-merchandising personnalisés sont devenus des éléments essentiels pour les entreprises souhaitant se démarquer. La personnalisation permet non seulement d'améliorer l'expérience client, mais aussi d'augmenter les taux de conversion et de fidélisation. À cet égard, l'Intelligence Artificielle (IA) joue un rôle crucial. Cependant, toutes les IA ne se valent pas. L'IA Inductive, en particulier, sur-performe le machine learning traditionnel en matière de personnalisation.

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Il y a des mots dont on ignore tout et qui, pourtant, revêtent une importance cruciale dans notre vie quotidienne. Ainsi en est-il du nexialisme pour les e-marchands. 

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La technologie Netwave : comprendre les intentions en temps réel

Chez Netwave, nous avons développé une technologie d'intelligence artificielle avancée, l'IA Inductive, spécifiquement conçue pour comprendre les intentions actuelles de vos visiteurs. Elle analyse en temps réel les comportements de navigation et d'interaction pour déterminer ce que chaque visiteur recherche activement. Cette approche innovante présente de nombreux avantages qui peuvent transformer votre stratégie de recommandation et optimiser les performances de votre site marchand.

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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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L'agilité et la pertinence étant des atouts clés, les entreprises doivent équiper leurs plateformes de technologies capables non seulement de réagir mais aussi de prévoir et d'innover. C'est dans ce contexte que les outils de personnalisation avancés, qui génèrent des règles d'interaction, en temps réel et non en fonction de modèles statistiques prédéfinis, prennent toute leur importance, marquant une évolution significative par rapport aux systèmes traditionnels limités à appliquer une règle définie des mois auparavant.

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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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Chacun le sait, sur un site marchand chaque clic peut être le prélude à une décision d'achat.  Comprendre les besoins actuels de vos visiteurs à chaque visite, à chaque clic devient  essentiel. Trop souvent encore, les entreprises s'appuient seulement sur les seules données historiques pour modéliser leurs stratégies de personnalisation mais les attentes des visiteurs évoluent constamment: ce qui était pertinent hier peut ne plus l'être aujourd'hui.

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Pour le e-commerce, après la phase de croissance liée au COVID, la croissance retrouve un rythme plus lent. L'innovation technologique apparaît comme l'une des clés pour rester compétitif. L'Intelligence Artificielle (IA) joue un rôle central en permettant des expériences d'achat plus personnalisées, efficaces et prédictives. Voici comment. 

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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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