Pourquoi les plateformes proposent-elles des offres personnalisées ?
Une offre personnalisée vise avant tout à présenter à l'utilisateur des produits, services ou contenus qui correspondent davantage à ses intérêts. Au lieu d'afficher les mêmes propositions à l'ensemble des visiteurs, une plateforme peut adapter leur sélection en fonction des actions réalisées précédemment. Cette approche permet également de réduire le nombre de contenus peu pertinents et de faciliter la recherche d'un produit ou d'une fonctionnalité.
Pour les entreprises, la personnalisation permet aussi d'améliorer l'efficacité des communications et des recommandations. Les plateformes peuvent ainsi identifier les catégories qui intéressent le plus leurs utilisateurs, adapter leurs messages et proposer des produits ou services complémentaires. Une offre personnalisée ne signifie donc pas nécessairement une promotion individuelle : il peut également s'agir d'une recommandation, d'un contenu ou d'une interface adaptée à un profil particulier.
Comment les offres sont-elles personnalisées ?
La personnalisation repose généralement sur plusieurs étapes : collecte des données, analyse du comportement, segmentation des utilisateurs, sélection d'une recommandation et affichage de l'offre. Le système peut prendre en compte différents signaux enregistrés lors de l'utilisation d'un site ou d'une application, puis les comparer avec les comportements observés chez d'autres utilisateurs. Parmi les informations pouvant être utilisées figurent notamment :
- l'historique de navigation ;
- les recherches effectuées ;
- les achats et commandes précédents ;
- la fréquence d'utilisation du service ;
- les catégories consultées ;
- les interactions avec les offres précédentes ;
- les préférences renseignées par l'utilisateur.
Ces données permettent de déterminer certains centres d'intérêt ou profils comportementaux. Le système peut ensuite sélectionner les contenus, produits ou offres correspondant le mieux à ces caractéristiques et modifier ses recommandations lorsque le comportement de l'utilisateur évolue.
Quelles technologies permettent de créer des offres personnalisées ?
Plusieurs technologies peuvent être utilisées conjointement pour analyser les utilisateurs et générer des recommandations. Les cookies et autres technologies de suivi permettent notamment d'enregistrer certaines interactions avec un site, tandis que les CRM et les bases de données centralisent les informations relatives aux clients et à leur historique.
Les algorithmes de recommandation sélectionnent ensuite des contenus ou des produits en fonction des données disponibles. Le machine learning peut aller plus loin en identifiant des tendances dans de grandes quantités de données et en établissant des prévisions comportementales. La segmentation automatisée permet également de répartir les utilisateurs en différents groupes selon leurs caractéristiques ou leurs habitudes, afin d'adapter les propositions à chaque segment.
Exemples de personnalisation dans différents services en ligne
La personnalisation peut être utilisée dans pratiquement tous les services en ligne qui interagissent régulièrement avec leurs utilisateurs. Elle est notamment présente dans le commerce électronique, les plateformes de streaming, les applications de fitness et de santé, les services financiers, les plateformes de voyage, les médias et réseaux sociaux ainsi que les jeux et casinos en ligne. Selon le secteur, elle peut servir à recommander un produit, sélectionner du contenu, adapter un service ou proposer certaines fonctionnalités. Les exemples suivants montrent comment ces mécanismes peuvent fonctionner dans des domaines très différents.
Boutique en ligne
Un site e-commerce peut analyser les produits consultés, les recherches effectuées et les achats précédents pour proposer des articles similaires ou complémentaires. Un utilisateur qui consulte régulièrement des chaussures de sport pourra ainsi recevoir des recommandations concernant d'autres modèles, des vêtements adaptés ou des accessoires de la même catégorie.
Application de fitness
Une application d'entraînement peut adapter ses recommandations aux objectifs, au niveau et aux habitudes de chaque utilisateur. Elle peut notamment tenir compte des exercices réalisés, de la fréquence des séances et des progrès enregistrés pour modifier le type d'entraînement, son intensité ou sa durée. Les recommandations peuvent donc évoluer au fur et à mesure que le profil de l'utilisateur change.
Online casino
Dans un casino en ligne, la personnalisation peut concerner les jeux mis en avant, certains éléments de l'interface ou les offres présentées aux utilisateurs. Le système peut notamment tenir compte des catégories de jeux consultées, des préférences observées et de l'activité précédente pour adapter les recommandations. Cette approche peut également être utilisée par les nouveaux casinos en ligne, qui cherchent à proposer une expérience différente selon les profils de leurs utilisateurs.
Conclusion
La formation d'offres personnalisées repose sur l'analyse des données, l'identification des comportements et l'utilisation d'algorithmes capables d'adapter les recommandations. Les mêmes principes peuvent être appliqués à des secteurs très différents, du commerce en ligne aux applications de fitness et aux plateformes de jeux. La personnalisation permet ainsi de faire évoluer les contenus et les propositions en fonction des interactions de chaque utilisateur.
