Exploiter l'IA pour des recommandations de produits hyper-personnalisées

Intro

L'IA est en train de remodeler l'avenir du marketing. Aujourd'hui, les entreprises s'appuient sur des données historiques et en temps réel pour offrir une expérience utilisateur incroyable et des recommandations de produits hyperpersonnalisées grâce à l'IA.

Netflix est l'une des marques les plus en pointe en matière de recommandations hyperpersonnalisées basées sur des données en temps réel.

Dans cet article, nous expliquerons comment l'IA permet d'offrir une expérience client exceptionnelle et pourquoi les recommandations de produits personnalisées sont essentielles pour améliorer la valeur de vie d'un client.

Mais avant cela, voici une liste de statistiques intéressantes à connaître,

Recommandations de produits hyper-personnalisées Statistiques de données

• 62 % des clients attendent des marques qu'elles leur fassent des recommandations de produits personnalisées pour les fidéliser.
• 49 % des clients déclarent devenir des acheteurs réguliers si les entreprises choisissent d'offrir des produits hyperpersonnalisés.

Analyse des données par l'IA

Les données sont l'épine dorsale de l'IA. La quantité de données générées quotidiennement est de 328,77 millions de téraoctets. Cela donne aux spécialistes du marketing d'incroyables possibilités d'étudier le public cible et ses préférences.

Cette infographie de ZDNET présente tout ce que nous devrions savoir en tant que spécialistes du marketing. Elle révèle le cycle de vie des données, de la collecte à la prise de décision.

Source

Collecte et traitement des données

Les données sont collectées à partir de diverses sources. Voici quelques-unes des principales sources de données utilisées par les spécialistes du marketing ;

• Les services en nuage comprennent la gestion de la relation client, les services, les cas, les empreintes numériques, le suivi, le commerce électronique, les informations sur les médias sociaux, les informations externes, etc.
• Mobile, web et appareils pouvant fournir des données sur l'interaction avec l'application, la localisation, les clics et les données contextuelles.
• Les systèmes d'entreprise qui consistent en un système d'enregistrements, de données de voyage de bout en bout
• Systèmes virtuels, y compris technologies AR/VR, métavers, etc.
• Les vastes ensembles de données collectées sont analysés à l'aide de technologies avancées, de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, afin de fournir aux clients des recommandations hyperpersonnalisées.

Analyse avancée pour une meilleure connaissance du client

Pour obtenir des analyses avancées sur les clients, les spécialistes du marketing doivent recueillir des données sur les paramètres suivants ;

• Données démographiques et psychographiques - Elles donnent une approche globale du client idéal, y compris sa localisation, son sexe, son âge, son revenu, son emploi, ses intérêts, ses préférences personnelles, son mode de vie et ses valeurs.
• Données comportementales - Elles comprennent le comportement des acheteurs en ligne, notamment les achats de produits, les cartes abandonnées, l'historique de navigation et les clics.
• Historique des transactions - L'historique des achats comprend le nombre d'achats, leur fréquence et les types d'articles achetés.
• Données d'interaction - Elles comprennent tous les taux d'engagement sur les médias sociaux et sur le site web, y compris les taux de rebond, les taux d'ouverture des courriels, les partages, les commentaires, les likes, les followers, etc.
• Analyse sentimentale - Il s'agit de la mesure de la satisfaction de vos clients à l'égard du produit. Elle comprend des paramètres tels que les commentaires des clients et les avis sur les pages de vos produits.

Utilisation des données en temps réel

L'IA permet aux entreprises d'assurer un traitement et une analyse des données en temps réel. Par conséquent, elles réagissent en temps réel pour garantir des recommandations de produits hyperpersonnalisées.

L'essentiel est d'afficher le bon produit au client en temps réel. Ainsi, si un client cherche un casque de vélo sur Amazon, le site affiche le meilleur produit, accompagné d'une incitation à l'achat, ce qui rend l'achat irrésistible et le parcours d'achat fluide.

Il suffit de regarder cette offre personnalisée avec une option de "livraison gratuite". Cette offre améliore l'engagement et la fidélité des clients et incite les visiteurs à agir.

Recommandations personnalisées grâce à l'apprentissage automatique

Modélisation prédictive des préférences des clients

Disons-le simplement.

Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent de vastes ensembles de données pour vous aider à comprendre les préférences futures des clients afin d'obtenir des recommandations de produits hyper-personnalisées. Ils utilisent un modèle mathématique pour prédire les tendances, les préférences et le comportement futurs des clients sur la base de données antérieures et actuelles.

La ML peut prédire et estimer les taux d'engagement et la qualité des leads sur une page produit spécifique. Il peut également vous indiquer les résultats réels. Par exemple, l'apprentissage automatique peut vous aider à prédire le nombre de retours de produits à l'avenir (au cas où il y aurait eu des retours de produits dans le passé). Cela permet aux spécialistes du marketing de se concentrer sur les produits qui se vendent le mieux et d'en faire la promotion.

Analyse contextuelle pour des suggestions pertinentes

L'analyse contextuelle propose des produits en fonction d'un contexte spécifique. Elle prend en compte les points de données pertinents pour donner des suggestions appropriées.

L'analyse contextuelle permet d'obtenir des informations basées sur les caractéristiques spécifiques du produit dont le public discute ou parle. Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent une technologie avancée pour transformer chaque requête en un seul point de données, analyser les données et présenter des suggestions pertinentes.

Par exemple, eBay utilise le ML pour segmenter les requêtes des clients en fonction du prix, y compris les remises, les promotions et les offres spéciales. Il affiche ensuite les produits en conséquence.

Traitement du langage naturel (NLP) dans la personnalisation

Dans le cadre de la personnalisation, le NLP extrait des informations de la communication avec le client, exprimée sous forme de texte et de visuels, afin d'afficher des recommandations de produits.

Analyse des sentiments pour des recommandations améliorées

Comme son nom l'indique, l'analyse des sentiments permet de mesurer le degré de satisfaction de vos clients à l'égard du produit. Il s'agit d'une analyse textuelle des émotions, des attitudes et des sentiments, exprimés par le biais de textes/mots basés sur les commentaires et les évaluations des clients sur les pages de vos produits.

L'analyse des sentiments utilise le NLP qui segmente différents points de données sur la base du texte. Le texte est classé en phrases négatives, neutres ou positives. Les marques exploitent le contenu généré par les utilisateurs et l'analysent à l'aide des méthodes suivantes afin de fournir des recommandations hyperpersonnalisées ;

• Techniques d'apprentissage en profondeur
• Méthodes fondées sur des règles
• Techniques d'apprentissage automatique
• Force du sentiment
• Méthodes de détection
• Méthodes basées sur l'intelligence en essaim
• Méthodes d'expansion du lexique des sentiments
• Méthodes bayésiennes
• Méthodes basées sur des modèles

Analyse prédictive

Fondamentalement, le NLP se concentre sur la "prédiction du mot suivant" qui imite la parole humaine. Le modèle est entraîné à analyser la séquence de phrases de l'entrée et à prédire le texte ou les mots. En conséquence, il fournit des réponses aux questions des utilisateurs de la manière la plus précise possible, ce qui améliore la probabilité des taux de conversion.

Les chatbots et les assistants virtuels constituent une excellente application du NLP pour l'analyse prédictive. Ils utilisent la génération de langage naturel (NLG) pour créer des réponses conversationnelles aux questions des clients.

Chatbots et assistants virtuels pour un engagement en temps réel

Les assistants virtuels et les chatbots utilisent le NLP et l'IA pour convertir le texte et les requêtes vocales en données structurées.

• Les chatbots répondent aux questions en temps réel.
• Les assistants virtuels effectuent des tâches administratives.

Ils utilisent une technologie avancée pour comprendre les requêtes ou les demandes de l'utilisateur et fournir les réponses en temps réel. Les chatbots et les assistants virtuels offrent une expérience personnalisée sur diverses plateformes en répondant aux courriels, en planifiant des réunions, en gérant les demandes des clients, en répondant aux questions, en effectuant des réservations, etc.

68 % des clients aiment les chatbots en raison de leur efficacité et de leur engagement en temps réel. Ils renforcent la crédibilité de la marque et la fidélité grâce à un engagement ininterrompu des clients, une augmentation de la génération de leads et des recommandations personnalisées.

Siri et Alexa sont de parfaits exemples d'assistants virtuels qui offrent une expérience client transparente.

Source

Reconnaissance d'images et préférences visuelles

Interprétation visuelle des données

La reconnaissance d'images utilise l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond pour détecter et identifier un objet et ses caractéristiques dans une image numérique. Elle reconnaît un ensemble de données d'images, des modèles et des objets différents.

La fonction de reconnaissance d'images de l'apprentissage profond est impressionnante. Elle peut identifier n'importe quelle image et son contexte. Par exemple, l'apprentissage profond peut vous dire si votre ami à fourrure dort ou s'il est simplement assis sur votre canapé.

La technologie utilise de grands ensembles d'images visuelles et les analyse pour améliorer considérablement l'efficacité et la précision de la reconnaissance d'images. Plus il y a de données, mieux c'est !

Algorithmes de recommandation basés sur l'image

En se basant sur l'historique de navigation du contenu visuel sur des plateformes comme Pinterest, l'IA recommande le bon type de contenu à l'audience. L'IA suggère des produits personnalisés en reconnaissant les types de produits avec lesquels les clients interagissent, offrant ainsi une expérience personnalisée comme jamais auparavant.

Google Lens

Lens de Google a transformé la recherche de contenu visuel en utilisant la technologie de reconnaissance d'images. Il utilise l'analyse des entrées à l'aide de la ML et de la DL et fournit des résultats de recherche et des informations personnalisés.

Vous pouvez faire glisser ou télécharger une image dans la lentille Google, puis cliquer sur l'option "recherche" pour voir toutes les recommandations pertinentes.

Source de l'image

Améliorer les recommandations à l'aide d'informations visuelles

ASOS, la célèbre marque de mode, est un autre bon exemple d'amélioration des recommandations grâce à des données visuelles !

ASOS

ASOS utilise l'IA pour améliorer les recommandations de produits à l'aide de données visuelles. La fonction "Style Match" de la célèbre chaîne de magasins de mode permet aux utilisateurs de télécharger une image et d'afficher les bons produits, ce qui accélère le processus d'achat.

Cette fonctionnalité est disponible pour l'instant sur l'application ASOS iOS et Android.

Source

Apprentissage par renforcement pour les recommandations adaptatives

La mise en œuvre de l'IA pour l'hyperpersonnalisation des recommandations de produits offre une incroyable possibilité d'apprentissage continu à partir des commentaires des utilisateurs.

Grâce aux recommandations adaptées à l'évolution des préférences, les entreprises peuvent proposer le bon type de produits au bon public.

Cependant, il est essentiel d'équilibrer l'exploration et l'exploitation lors de l'hyperpersonnalisation des recommandations de produits.

Surmonter les défis et garantir la protection de la vie privée

Collecte et analyse des données

Les données sont précieuses et offrent de nombreuses possibilités aux spécialistes du marketing. Cependant, le véritable défi réside dans la collecte et l'analyse des données. Les spécialistes du marketing doivent s'appuyer sur des systèmes avancés tels que les services en nuage, les appareils mobiles et web, les systèmes d'entreprise et les systèmes virtuels pour capturer des points de données, puis les analyser.

Deuxièmement, les données sont collectées à partir de différentes sources et s'avèrent donc très fragmentées. L'analyse de ces données à l'aide d'une seule méthode donne des résultats biaisés. La simple capacité humaine ne suffit pas pour analyser les données, c'est pourquoi les entreprises doivent utiliser des technologies avancées telles que l'IA, le ML et le Deep Learning.

Traiter les problèmes de qualité et de biais des données

La qualité des données est la clé de l'efficacité de l'IA. Si les données considérées sont mal étiquetées, les résultats risquent d'être inexacts. Les spécialistes du marketing peuvent y remédier en étiquetant correctement les données, qu'il s'agisse de texte, d'images ou d'autres éléments visuels, afin d'éviter que les résultats ne soient faussés.

Répondre aux exigences d'évolutivité et d'infrastructure

L'augmentation de la taille de vos entreprises grâce à l'IA est un défi de taille, car elle nécessite la contribution des ressources humaines que vous utilisez et de l'infrastructure, y compris les systèmes et les logiciels.

Répondre aux préoccupations en matière de protection de la vie privée

Le risque de violation de la vie privée est important lorsque l'on traite des données à grande échelle. Pour préserver la fidélité et la confiance des clients, veillez à communiquer à l'avance sur la transparence des données. Les entreprises doivent se conformer aux réglementations, notamment la CCPA, le GDPR, etc.

Orientations futures de l'hyperpersonnalisation

Intégration de l'IA aux dispositifs IdO

L'IA n'est pas une simple révolution, c'est une véritable évolution. Cette technologie de pointe va encore plus loin en offrant une expérience personnalisée et ciblée grâce à l'intégration de l'IA aux dispositifs IoT.

Recommandations personnalisées en matière de santé et de bien-être

L'hyperpersonnalisation devient populaire dans tous les secteurs, en particulier dans celui de la santé et du bien-être.

Ces applications utilisent des données granulaires pour offrir des recommandations personnalisées telles que des séances d'entraînement, des régimes et des plans nutritionnels basés sur différents paramètres tels que,

• Profils hormonaux
• L'état émotionnel des individus
• Analyse sentimentale

Personnalisation prédictive dans les industries émergentes

Avec le potentiel que l'IA offre aux entreprises, elle les aidera à se débarrasser de l'approche "taille unique" dans les secteurs émergents.

Grâce à sa technologie avancée, l'IA a bouleversé des secteurs tels que les soins de santé, le fitness, le sport, la beauté et le bien-être, etc. À l'avenir, l'IA permettra aux marques de fournir des recommandations basées sur des données en temps réel, et elle pourra même s'appuyer sur la reconnaissance faciale pour donner des recommandations précises.

Conclusion

L'IA offre une mine d'or d'opportunités permettant aux entreprises de faire des recommandations de produits personnalisées et ciblées afin d'augmenter le retour sur investissement et de réduire les coûts d'acquisition des clients.

Les entreprises qui tirent parti des tendances et des technologies de l'IA et s'y adaptent parviennent à offrir une expérience client gagnante. Alors que l'IA pose de nombreux défis liés aux données, les entreprises doivent se doter des ressources et des systèmes adéquats pour évoluer de manière transparente.