Netflix, Spotify, Amazon,… autant de géants de l’économie mondiale qui ont bâti leur succès sur l’exploitation des données. En donnant une place centrale aux données dans leur business model, ils sont parvenus à répondre aux nouvelles exigences du marketing one-to-one tout en automatisant les processus.
L’utilisation de très grandes quantités de données qui alimentent des modèles de machine learning (apprentissage automatisé) leur permet en effet d’anticiper les attentes de chaque client. Lorsque les attentes sont connues, il est évidemment facile de faire à ce client la proposition qui déclenchera la décision d’achat ou le poussera à consommer davantage (via notamment des stratégies d’upsell ou de cross-sell). L’apprentissage automatisé peut par exemple s’alimenter de données issues des habitudes de consommation du client et des habitudes d’autres clients présentant certaines caractéristiques similaires.
<h4>Le bon contenu à la bonne personne</h4>
Pour offrir une expérience client la plus riche possible aux utilisateurs de vos plateformes, il apparaît donc essentiel de pouvoir anticiper leurs attentes. Ceci afin de nous permettre de proposer en permanence le bon contenu à la bonne personne, non pas uniquement sur base de préférences déclarées ou sur base d’un profil socio-démographique mais bien selon un modèle plus complexe.
Ce modèle qui vous permettra par exemple de maximiser le temps de lecture ou le nombre de pages vues par utilisateur et, par là, d’augmenter la valeur ajoutée créée par vos contenus, vous offrira la possibilité d’adresser de façon automatisée des propositions individualisées à vos visiteurs. Avec pour résultat escompté une expérience client supérieure, une valeur ajoutée perçue en augmentation et dès lors une plus grande propension à passer à l’acte d’achat.