Marketing hyper-personnalisé : comment bien faire avec 3 exemples pour le prouver

98 % des spécialistes du marketing conviennent que la personnalisation contribue à améliorer les relations avec les clients, 74 % d'entre eux affirmant qu'elle a un impact « fort » ou « extrême ». Cependant, seuls 22 % des consommateurs sont satisfaits du niveau de personnalisation qu'ils reçoivent des marques.

Il est révolu le temps d'ajouter un prénom à une ligne d'ouverture d'e-mail - ce n'est tout simplement plus suffisant. Les consommateurs d'aujourd'hui s'attendent à un niveau accru de personnalisation - des produits, des communications et des tactiques de marketing explicitement adaptés à leurs préférences individuelles.

Alors que le service personnalisé est rapidement devenu la nouvelle norme, les spécialistes du marketing doivent maintenant passer à l'hyper-personnalisation comme prochaine étape.

Qu'est-ce que l'hyper personnalisation ?

L'hyper personnalisation dans le marketing combine des données comportementales et en temps réel extraites de plusieurs canaux et points de contact, pour que les marques créent une stratégie marketing extrêmement personnalisée. Cela leur permet d'adapter les produits, services et contenus publicitaires à chaque consommateur pour un maximum de pertinence et de potentiel de conversion :

Cela démontre la différence entre la personnalisation et l' hyper -personnalisation, mais replaçons-la dans son contexte pour une compréhension plus approfondie.

Personnalisation vs hyper personnalisation

L'hyper-personnalisation fait passer la personnalisation à un niveau supérieur en tirant parti des technologies avancées - telles que l'IA, l'apprentissage automatique et les appareils compatibles IoT - pour proposer des offres et des expériences plus pertinentes à chaque utilisateur.

Alors que la personnalisation traditionnelle peut inclure la publicité du nom, de l'emplacement ou de l'historique des achats d'un client, l'hyper personnalisation prend également en compte la navigation, les achats et d'autres données comportementales en temps réel pour se concentrer sur ce que le consommateur veut ou a besoin. Elle est plus impliquée, complexe et utile que la traditionnelle, car elle va au-delà des données client de base.

Par exemple, la personnalisation peut inclure la publicité d'équipements d'hiver auprès des consommateurs qui ont acheté des équipements similaires en ligne l'année précédente. L'hyper-personnalisation, d'autre part, pourrait inclure la publicité du même équipement d'hiver avec des annonces optimisées basées sur le lieu et l'heure d'achat exacts, le mode de paiement, les coupons utilisés, l'activité sur les réseaux sociaux, etc.

Avec toutes les données supplémentaires prises en compte, la campagne hyper-personnalisée a le potentiel d'être plus pertinente et génératrice de leads.

Un autre exemple de personnalisation consisterait à envoyer un e-mail à un utilisateur avec son prénom dans la ligne d'objet. Bien que ce soit une bonne pratique, ce n'est pas aussi avancé qu'une campagne hyper-personnalisée le serait.

Supposons qu'un utilisateur ait passé 20 minutes à parcourir votre site Web ou votre application mobile à la recherche d'un pantalon noir le vendredi soir et qu'il soit reparti sans acheter. Une campagne hyper-personnalisée enverrait alors un e-mail ou une notification d'application à cet utilisateur le vendredi soir, annonçant une vente à venir sur le pantalon noir de certaines marques. Pouvez-vous voir comment ce type de campagne serait beaucoup plus efficace qu'une simple ligne d'objet d'e-mail personnalisée ?

Pour en savoir plus sur la personnalisation de la publicité numérique, y compris les cas d'utilisation de la personnalisation marketing à chaque étape de l'entonnoir de conversion, téléchargez le nouveau guide de personnalisation :

Comment les annonceurs peuvent-ils utiliser l'hyper personnalisation dans les campagnes ?

Il y a 6 éléments principaux que les annonceurs et les spécialistes du marketing doivent prendre en compte dans leur stratégie :

1. Collecte de données

La toute première étape consiste à collecter le bon type de données, car votre personnalisation ne dépend que de la qualité de vos données.

Plus vous collectez de données, plus vous pouvez ajouter de segmentation et plus vous pouvez personnaliser vos offres. Cela garantit également que les bons yeux les voient et, par conséquent, ces personnes seront beaucoup plus susceptibles d'acheter.

2. Une offre sur mesure

Près de 79 % des consommateurs ne s'engageront probablement dans l'offre d'une marque que si elle est directement liée à leurs interactions précédentes avec la marque. Par conséquent, c'est une bonne idée de commencer par une personnalisation simple - l'âge ou le sexe - puis de commencer lentement à ajouter plus de segments en fonction de qui achète régulièrement certains produits ou du moment où ils achètent.

Par exemple, si vous avez un groupe de clients réguliers qui achètent toujours en avril et octobre, commencez à leur envoyer des messages hyper-personnalisés - adaptés à leurs habitudes d'achat précédentes - avec des produits spécifiques en mars et septembre.

3. Messagerie personnalisée

Pour la messagerie la plus appropriée, vous pouvez choisir d'utiliser un logiciel de marketing personnalisé avancé. C'est idéal pour envoyer des e-mails contextualisés, notamment :

• Contenu qui change en fonction du moment et de l'endroit où l'e-mail est ouvert
• Modification dynamique des SKU lorsqu'un produit est en rupture de stock
• Tarification en temps réel
• Produits que quelqu'un recherchait auparavant

4. Divers canaux

La combinaison de la grande quantité de données sur les consommateurs avec le marketing multicanal pousse l'hyper personnalisation encore plus loin en vous aidant à créer des relations individuelles avec les utilisateurs. Les e-mails, les sites Web, les médias sociaux et les smartphones offrent tous différents niveaux de personnalisation dont vous pouvez profiter.

5. Un timing parfait

Tenter le processus manuellement peut être difficile car il y a des montagnes de données à parcourir et d'innombrables messages à créer. Il existe cependant plusieurs options pour faciliter le processus.

En plus d'utiliser une équipe ou une plate-forme marketing automatisée, vous pouvez également utiliser l'analyse prédictive pour vous aider à mieux déterminer les moments optimaux pour diffuser des messages spécifiques et générer les réponses souhaitées.

6. Tests cohérents

Les tests multivariés peuvent faciliter considérablement l'identification des éléments les plus convaincants de votre message. De plus, au-delà des simples tests A/B, vous pouvez également évaluer l'effet combiné de plusieurs éléments à la fois (titres, images, texte, etc.) pour déterminer quelles combinaisons fonctionnent le mieux.

Mesurez les résultats de vos campagnes personnalisées initiales - et même de vos campagnes hyper-personnalisées - et en fonction des résultats, commencez à envoyer des messages encore plus précis.

Voici un aperçu de la façon dont certaines marques largement connues ont dépassé la personnalisation traditionnelle et adopté une approche plus hyper.

3 exemples d'hyper personnalisation

De grandes marques comme Amazon, Starbucks et Spotify ont commencé à utiliser la personnalisation prédictive, où l'IA et l'apprentissage automatique alimentent leurs moteurs de recommandation individuels :

Voyons comment chaque marque le fait.

Amazone

Plus de 35 % des conversions d'Amazon sont alimentées par leur moteur de recommandation, car ils créent des expériences uniques et hyper personnalisées pour chaque consommateur.

Cet e-mail individuel a été envoyé à un utilisateur qui a recherché des chaussures de course vert olive, mais a ensuite fermé la recherche sans acheter :

Alors que de nombreux e-mails personnalisés « régulièrement » incluraient le nom de la personne, celui-ci va beaucoup plus loin, car Amazon a accès à une grande quantité de points de données, y compris (mais sans s'y limiter) :

• Nom et prénom
• Requête de recherche
• Temps moyen passé sur la recherche
• Historique des achats passés
• Affinité avec la marque
• Habitudes de navigation dans les catégories
• Moment des achats passés
• Montant moyen des dépenses

L'algorithme du moteur de recommandation de la plate-forme est appelé "filtrage collaboratif article à article" et il suggère des produits basés sur 4 points de données :

• Historique des achats précédents
• Articles dans le panier
• Articles notés et aimés
• Articles aimés et achetés par d'autres clients similaires

En utilisant toutes ces informations, Amazon peut créer un profil d'utilisateur et créer un e-mail hautement contextuel mettant en évidence les chaussures Puma vert olive (les chaussures Puma ont été achetées précédemment) pour cet acheteur.

Starbuck

Starbucks a intensifié son jeu de personnalisation avec l'IA, en utilisant des données en temps réel pour envoyer plus de 400 000 variantes de messages hyper personnalisés (offres de nourriture/boisson) aux utilisateurs. Chaque offre est unique selon les préférences de chaque utilisateur, en fonction de son activité passée sur l'application :

L'entreprise engage également les membres du programme de fidélité avec des jeux personnalisés sur e-mail et mobile, informe les utilisateurs d'applications mobiles des magasins à proximité qui acceptent l'option Mobile Order & Pay :

Les résultats de Starbucks de cette campagne incluent :

• 3 augmentation de l'efficacité des campagnes marketing
• Augmentation par 2 des échanges d'e-mails
• Augmentation de 3X des dépenses supplémentaires via les rachats d'offres
• 24 % du total des transactions provenant de l'application mobile

Spotify

Spotify implémente l'hyper personnalisation dans ses campagnes marketing avec la fonctionnalité Discover Weekly. Cette fonctionnalité prend en compte les choix musicaux individuels, les analyse avec les préférences des autres qui ont écouté les mêmes chansons, puis crée une liste de lecture hautement personnalisée pour chaque utilisateur :

La marque propose également une fonction Live Concert, qui envoie des e-mails sur les événements en direct avec leurs artistes préférés, ainsi qu'une option d'achat de billets. Cette fonctionnalité est également personnalisée en fonction des préférences musicales individuelles :

Passer de la personnalisation à l'hyper personnalisation

L'hyper personnalisation est la prochaine phase majeure de l'évolution du marketing numérique, car les clients attendent de plus en plus des expériences sur mesure et des offres hautement organisées.

Il est important de noter qu'il n'y a pas de définition absolue de l'hyper personnalisation, et qu'elle varie d'une marque à l'autre. Évaluez simplement vos campagnes de personnalisation actuelles, tenez compte des données qui ne sont pas utilisées et identifiez les opportunités de collecte de ces données. Cela vous permettra d'offrir des expériences hyper personnalisées, ce qui correspond exactement à ce que vos clients veulent et attendent de vous.

Obtenez plus de détails dans le guide de personnalisation de la publicité numérique ici.