Pourquoi les marketeurs ont besoin à la fois d'une personnalisation basée sur des règles et sur l'apprentissage automatique

Les attentes croissantes des consommateurs et les pressions concurrentielles ont créé une nouvelle réalité pour les spécialistes du marketing : la personnalisation n'est plus un luxe mais est devenue une norme de service de base dans l'économie numérique d'aujourd'hui.

Pour offrir des expériences pertinentes, les entreprises ont généralement adhéré à une approche connue sous le nom de personnalisation basée sur des règles, qui utilise la logique if/then pour adapter le parcours client en fonction d'un ensemble de règles de ciblage programmées manuellement.

Mais pour les marques qui cherchent à intensifier leurs efforts de personnalisation, s'appuyer sur une approche entièrement manuelle pour déterminer l'expérience la plus optimale n'est pas toujours efficace ou gérable. C'est pourquoi de nombreuses marques se tournent vers les algorithmes d'apprentissage automatique pour aider au processus de prise de décision.

Les deux approches offrent des avantages distincts - c'est pourquoi les organisations devraient travailler avec ces solutions en tandem, plutôt que de se débarrasser de l'une pour l'autre.

La beauté et les limites de la personnalisation basée sur des règles

Comment fonctionne la personnalisation basée sur des règles ? Imaginons qu'un visiteur accède pour la première fois à la page d'accueil d'une marque. Si tel est le cas , le site affichera un message de bienvenue dans la bannière du héros. Superposition dans une condition d'audience supplémentaire, si le visiteur est nouveau et se trouve en Irlande, puis la page d' accueil bannière héros mettra en vedette un message de bienvenue avec un contenu spécifique à l' Irlande.

Ces conditions, qui peuvent aller du simple au complexe, sont toutes définies par des humains, et non par des machines. Il s'agit d'un facteur clé du succès des initiatives de personnalisation basées sur des règles, car les spécialistes du marketing apportent une connaissance approfondie de l'industrie et de la marque avec laquelle l'IA peut avoir des difficultés.

Chargé de concevoir de telles règles, il garantit que les expériences segmentées et contextualisées offertes par une marque sont basées sur des informations intuitives et une expérience du monde réel.

Cependant, cela peut facilement devenir une tâche fastidieuse et gourmande en données, impliquant de nombreux déploiements de tests avec des mesures granulaires de chaque variation testée par rapport à chaque segment d'audience afin de déterminer les règles de ciblage programmatiques optimales.

En fin de compte, peu importe à quel point un spécialiste du marketing peut être mathématique, il y aura toujours une limite au nombre de segments pouvant être gérés avant que tout ne devienne trop complexe.

Avec un nombre écrasant de combinaisons et de permutations, sélectionner une variante gagnante face à une clientèle en constante évolution devient presque impossible. C'est là qu'intervient la personnalisation basée sur l'apprentissage automatique.

Quand intégrer la personnalisation basée sur l'apprentissage automatique

Grâce à l'apprentissage automatique, les marques peuvent automatiser la collecte et l'interprétation des informations sur les clients, avec des algorithmes ou des moteurs de prise de décision déterminant quelle variation un client sera servi en fonction des performances. Bien que cette approche implique moins d'intervention humaine que la personnalisation traditionnelle basée sur des règles, l'intention est d'augmenter le marketing, pas de le remplacer.

Au lieu de déployer fidèlement une approche « le gagnant prend tout », selon laquelle une seule variation gagnante est mise en œuvre sur l'ensemble du pool de visiteurs lorsqu'elle atteint une signification statistique, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour analyser les performances de chaque variation sur chaque segment de trafic en temps réel pour servir le contenu le plus pertinent pour sélectionner des groupes d'audience.

Cela rend la personnalisation basée sur l'apprentissage automatique plus, eh bien, personnalisée, car une variante ne peut pas convenir à tous les visiteurs - et le déploiement d'expériences de cette manière compromettra toujours l'expérience d'une partie des visiteurs.

Fondamentalement, l'optimisation via l'apprentissage automatique permet d'économiser du temps et des ressources considérables lors de l'exécution de tests A/B, ce qui en fait une aubaine substantielle pour la productivité et les résultats. Prenez des vacances ou une promotion de rentrée.

Au lieu d'effectuer un test A/B et d'essayer d'optimiser l'expérience client à la volée, les algorithmes d'apprentissage automatique permettent de prédire des résultats positifs pour chaque individu et ainsi de maximiser les revenus sur toute la durée de la campagne.

Les spécialistes du marketing doivent mener des expériences de courte durée comme celle-ci, en comparant les mécanismes d'optimisation à leur groupe de contrôle, puis en validant leurs résultats.

Le meilleur des deux mondes

Malgré tous ses avantages, la prise de décision basée sur des algorithmes n'est pas intrinsèquement supérieure au ciblage basé sur des règles.

N'oubliez pas que les spécialistes du marketing apportent les connaissances et le discernement incomparables, qui seront toujours nécessaires pour définir la stratégie et la logique de ces campagnes. C'est la mise en œuvre simultanée d'une personnalisation basée sur des règles et basée sur l'apprentissage automatique qui produira les meilleurs résultats.

Aujourd'hui, les marques sont confrontées à un certain nombre d'impératifs : transformer les visiteurs novices en clients, reconquérir les clients qui ne sont pas nombreux et fidéliser les clients qui offrent une valeur à vie élevée à la marque.

Ils doivent atteindre ces objectifs en tenant compte des évolutions inévitables des préférences et des intérêts de ces clients.

Bien que les spécialistes du marketing et les marchandiseurs soient toujours essentiels pour déterminer la vision, l'identité et la sélection de produits d'une marque, de nombreuses décisions tactiques telles que les créations à utiliser, l'ordre des produits commercialisés et les e-mails à envoyer à quels clients peuvent être pilotés par des moteurs d'IA avec des résultats bien supérieurs à ceux des humains prenant de telles décisions sans l'aide de machines.

Ces systèmes augmentent les capacités des humains et créent de nouvelles possibilités pour les détaillants en augmentant l'aspect le plus important du commerce : la pertinence. Plus une offre ou un ensemble de produits est pertinent et attrayant pour un individu en particulier, plus il est probable qu'il achètera, appréciera son achat et augmentera son engagement avec la marque.

La personnalisation basée sur des règles continuera de servir d'outil indispensable, offrant aux spécialistes du marketing la possibilité de contrôler quels publics sont servis une expérience particulière - et dans de nombreux cas, cela restera l'approche la plus logique pour contextualiser des parties du parcours client.

Mais alors que les marques cherchent à faire évoluer la personnalisation, l'apprentissage automatique devient essentiel. La question pour les marques n'est donc pas de savoir quelle voie elles doivent suivre. Au lieu de cela, c'est pourquoi pas les deux ?