Moteurs de recommandations (1/2) : les ficelles du marketing prédictif

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Moteurs de recommandations (1/2) : les ficelles du marketing prédictif
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Connaissez vous Akinator, le génie du web qui devine vos pensées ? A partir d'une courte série de questions, il détermine le personnage, concept ou objet auquel vous pensez.

Et si Akinator était encore plus fort ? S’il devinait ce qui vous ferait plaisir sans vous poser aucune question ? S’il était capable de devancer vos désirs ?

Ce « Super Akinator » existe bel et bien ! Et vous faites déjà appel à lui sans vous en rendre compte…

Certains commerçants l’utilisent tous les jours pour vous proposer les produits et services les plus adaptés à vos futures envies !

Mais quelle sorte de magie noire utilisent-ils ? Comment font-ils pour prédire ce qui vous plaira sans que vous le sachiez vous même ?

Nous avons frotté plusieurs lampes à génies et voici ce qu’il en est sorti, les commerçants connectés suivent trois grandes étapes pour pouvoir prédire vos désirs et vous les suggérer :

  • Les données prises en compte
  • Les mathématiques au service de la pertinence
  • De la diffusion massive au dialogue personnalisé

Nous allons dans cet article vous détailler la première étape, un second article vous dévoilera les deux suivantes…


Données en entrée de traitement

Les données prises en compte : signaux forts et signaux faibles

Pour mieux vous connaître, les marques et enseignes ont 3 possibilités :

  • Poser directement des questions, tel Akinator.
  • Croiser vos coordonnées (adresse email, adresse postale, téléphone…) avec des bases externes hautement renseignées et « critèrisées ».
  • Authentifier et historiser le comportement que vous adoptez sur tous les points de contacts disponibles.

C’est sur ce dernier point que nous allons nous concentrer aujourd’hui. Ce qui va permettre aux annonceurs de vraiment vous connaître c’est d’identifier et d’analyser les signaux que vous leur envoyez. Dans le monde du « BigData » ces signaux peuvent être soit forts soit faibles.

Vous l’avez compris ces « Super Akinators » compilent les historiques d’interactions que vous pouvez avoir vis à vis d’une marque, d’une enseigne ou d’un annonceur. Une fois ces historiques analysés, ils peuvent alors vous proposer une offre en adéquation avec les signaux que vous émettez.

Les signaux forts sont vos achats, les échanges avec le service client, vos réponses à une enquête… Votre passage sur un site web, le téléchargement d’une application mobile, le partage sur les réseaux sociaux ou encore l’ouverture (ou non) d’un email… sont autant de signaux faibles.

Mais dans ce domaine, tout le monde n’est pas génie qui veut ! Les données entrantes dans ces analyses permettent de classer les moteurs de recommandations dans deux grandes catégories : Les « web only » et les « full channels »


Akinator 2.0

Les moteurs « Web Only »

Comme leur nom l’indique certaines solutions se focalisent sur le comportement web des prospects et clients. La méthode la plus commune de captation de la navigation web est le cookie. Qu’il soit third ou first party, celui ci permet le « tracking » des visites et des achats afin de proposer à l’internaute des produits les plus fréquemment visités et/ou achetés avec ce qu’il est en train de visiter et/ou d’acheter.

Nous reviendrons dans la seconde partie de cet article sur la pertinence des associations ainsi proposées. Nous pouvons toutefois préciser que l’utilisation d’un cookie first party permet d’identifier certains internautes (adresse email, numéro de client, autre identifiant) présents dans la base de contacts de l’annonceur, cela n’est pas possible avec l’utilisation d’un cookie third party. De plus la durée de vie d’un cookie 1st party est de 12 mois glissants contre quelques semaines pour le cookie 3rd party…

Si comme vous vous en doutez cela impacte directement sur la pertinence des recommandations proposées, la captation nominative de la navigation web permet également de lier la navigation web d’un internaute à son historique d’achats, pour par exemple ne pas lui proposer des produits qu’il a déjà achetés (ou de lui proposer des produits qu’il pourrait de nouveau acheter).

Les moteurs de recommandations « web » permettent donc de croiser plus ou moins de données en fonction de leur méthode de tracking.

product recommendation
Product recommendation

Les moteurs « Full channels »

La deuxième catégorie de moteur de recommandations, les « full channels », permettent non seulement de reconnaître l’internaute en tant que client, mais aussi de consolider son historique de navigation web avec ses comportements off line, et potentiellement avec toutes les interactions qu’il a déjà eues avec l’enseigne.

Ces données sont très hétérogènes et dépendent de l’activité de l’enseigne, mais voici celles qui donnent les meilleurs résultats en terme de personnalisation de l’offre :

Cartes de fidélité : A acheté en magasin tel produit

Données sociales : Partage d’une fiche produit sur les réseaux sociaux

Données beacon : Passage d’un client dans un rayon pendant X minutes

Si cela nécessite une centralisation des interactions (signaux forts et faibles) des contacts, les technologies cloud et « BigData » permettent aujourd’hui de synchroniser et d’exploiter ces données facilement et à moindre coût.

Au prochain épisode vous pourrez découvrir en quoi ces données peuvent impacter significativement la pertinence des recommandations, et comment celle ci sont plus ou moins bien exploitées…


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Benoît Venière

CEO - Marketing 1by1
Benoît est expert en trigger marketing omnicanal, il sait comment optimiser efficacement vos communications. L’ultra-personnalisation est sa ligne directrice, il voit dans la recommandation produits un moyen simple de générer de l’engagement client. Pour en savoir plus, consultez sa description
 
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