3 conseils pour utiliser les données des consommateurs pour créer des expériences plus personnalisées

Le monde était bien différent il y a 50 ans. Le premier réseau câblé venait de faire ses débuts, le disque compact était encore à la pointe La technologieet l’officiel anniversaire d’internet était dans plus d’une décennie. Consommateur les attentes semblaient également très différentes en 1972. Pour la plupart, les consommateurs attendaient les bases des marques : un bon service, des produits de qualité et des prix raisonnables. Tant que vous pouviez respecter ces trois points, vous étiez susceptible de gagner le cœur (et le portefeuille) de vos public cible membres.

Les entrepreneurs d’aujourd’hui, cependant, jouent à un tout autre jeu de balle, et les consommateurs ont appris un nouveau pas ou deux. Non seulement les acheteurs modernes veulent un parcours client qui se connecte de manière transparente à travers les canaux numériques et les points de contact, mais ils exigent également des interactions, des offres et des expériences précisément personnalisées.

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Par Force de ventec’est « Etat du Client Connecté » rapport, environ 80% des personnes considèrent désormais l’expérience globale du consommateur comme aussi cruciale que les produits ou services d’une entreprise. 66 % s’attendent à ce que les entreprises comprennent et répondent à leurs besoins, et plus de la moitié s’attendent à ce que personnalisation prédictive lorsqu’il s’agit d’offres.

À bien des égards, ce n’est pas nouvelles. Les recherches de Salesforce prouvent quelque chose que de nombreux entrepreneurs savent déjà : la création de relations individuelles avec les consommateurs grâce à la personnalisation prédictive est devenue un enjeu majeur. Pourtant, les entreprises continuent de se déchaîner. Le même rapport Salesforce a révélé que les deux tiers des consommateurs pensent que les entreprises les traitent toujours comme des rouages. La question à laquelle les entrepreneurs doivent répondre dans ce paysage concurrentiel moderne est donc de savoir comment ils peuvent évoluer pour améliorer le expérience consommateur.

Comment exploiter les données pour parvenir à une personnalisation prédictive

Toute entreprise digne de ce nom s’efforce de comprendre son public cible et de créer une messagerie personnalisée évolutive – et pour cause. Les avantages de l’amélioration de l’expérience client sont bien documentés. Selon un sondage par KIBO Commerce, Monetate et Certona, 70 % des organisations qui ont utilisé une personnalisation avancée basée sur l’IA ont bénéficié d’un retour sur investissement d’au moins 200 %.

En pratique, cependant, atteindre ce niveau de personnalisation dans le marketing numérique n’est pas si facile. En effet, la création d’expériences véritablement personnalisées à grande échelle nécessite d’aller au-delà de la segmentation rudimentaire de l’audience et de la simple collecte de données. Dans cet esprit, voici comment exploiter les données pour obtenir une personnalisation prédictive :

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1. Posez les bonnes questions

Les entreprises échouent souvent dans leurs efforts de personnalisation prédictive parce qu’elles ne posent pas les bonnes questions. Alors d’abord, demandez-vous ce que objectifs d’affaires la personnalisation prédictive pourrait vous aider à y parvenir. Vos objectifs doivent être à la fois précis et mesurables.

De plus, réfléchissez au type de questions que vous vous posez sur vos consommateurs cibles. Répondre à ces questions aidera votre équipe marketing à identifier des informations exploitables et des cas d’utilisation de personnalisation qui ont du sens pour votre entreprise. Ensuite, demandez-vous ce que données consommateurs est nécessaire pour atteindre ces objectifs. Il peut s’agir des comportements des consommateurs sur des canaux marketing spécifiques, de la démographie de l’audience ou de facteurs externes tels que les tendances saisonnières.

Les entreprises s’appuient depuis longtemps sur des données tierces provenant de cookies de sites Web pour suivre l’activité Web des consommateurs et personnaliser les publicités et les offres de produits. Cependant, avec Google planifier de extinction des cookies tiers d’ici l’année prochaine, il serait sage de planifier à l’avance et de donner la priorité à la collecte de données de première partie directement auprès des consommateurs. À cette fin, examinez votre pile technologique actuelle et demandez-vous : à quelles données ai-je déjà accès et comment sont-elles étiquetées ?

2. Améliorez la segmentation de votre audience

Le fait est que les données démographiques à elles seules ne vous aideront pas à offrir la personnalisation du marketing numérique qui 71% des consommateurs modernes attendre, selon McKinsey & Company. Oui, les segments d’audience sont toujours importants. Mais lorsque vous n’utilisez que la segmentation traditionnelle avec des données historiques, vous classez les consommateurs.

Les humains contiennent des multitudes, ce qui signifie qu’ils tomberont probablement dans plusieurs segments. Simplement parce qu’une personne appartient à un segment particulier lorsqu’elle interagit avec votre site Web ce mois-ci (ou même ce journée) ne signifie pas nécessairement qu’ils s’intégreront dans ce segment à leur retour. Ainsi, pour améliorer l’expérience globale du consommateur, vous devez activer segmentation d’audience dynamique.

Ce faisant, vous permettrez aux consommateurs d’entrer et de sortir de segments spécifiques dans temps réelà mesure que leurs contextes changent et que leurs préférences changent. En fin de compte, la segmentation dynamique de l’audience consiste à rencontrer les consommateurs là où ils se trouvent à ce moment-là.

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3. Exploitez vos données consommateurs

Une fois que vous avez mis en place une segmentation dynamique de l’audience, vous pouvez commencer à améliorer l’expérience globale du consommateur avec de meilleures recommandations de produits et de services basées sur de nombreux facteurs contextuels, allant des tendances d’achat et de recherche des consommateurs à la géolocalisation, la saison et même la météo.

À quoi cela ressemble-t-il en pratique ? Imaginez, par exemple, que vous dirigez une entreprise de vente au détail d’alcool avec une option « acheter en ligne, récupérer en magasin ». Lorsqu’un consommateur parcourt votre sélection en ligne, vous pouvez (et devriez) optimiser les recommandations en fonction des produits en stock dans votre magasin physique, si le consommateur préfère les spiritueux ou le vin et la météo. Après tout, personne ne veut un grog chaud par une chaude journée d’été, ni une bière glacée pendant un blizzard.

Pour un exemple concret d’une entreprise qui sait comment exploiter les données pour personnaliser les recommandations d’audience, ne cherchez pas plus loin que Netflix. Vous auriez du mal à trouver deux utilisateurs avec les mêmes recommandations d’écran d’accueil. Netflix exploite les données des consommateurs si efficacement qu’il peut déterminer exactement ce qu’un utilisateur voudra probablement regarder ensuite. Et à chaque fois qu’ils cliquent sur « jouer », Netflix adapte ses recommandations en temps réel pour les rendre encore plus précises.

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Les entrepreneurs d’aujourd’hui doivent écouter — et je veux dire vraiment écouter – les membres de leur public cible pour réussir dans personnalisation prédictive. L’époque où les consommateurs s’attendaient à ce que les marques fournissent le strict minimum est révolue. Aujourd’hui, vous devez utiliser les données des consommateurs pour améliorer l’expérience globale des consommateurs à tout bout de champ.