Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle a transformé la manière dont les entreprises gèrent les données et interagissent avec les clients, ouvrant de nouvelles opportunités pour le marketing. En effet, l’IA permet d’analyser de grands volumes de signaux, offrant ainsi une compréhension plus approfondie des préférences et des comportements. Ce niveau de connaissance permet la création de campagnes hautement personnalisées, améliorant l’expérience client et l’engagement.
Dans ce contexte, l’adoption de l’IA pour identifier et activer les intérêts des utilisateurs représente un outil innovant et potentiellement disruptif pour identifier l’intention de la base de clients.
Par le passé, les intérêts des utilisateurs étaient identifiés en examinant le nombre de contenus visités dans certaines sections du site. Cette approche, largement utilisée par les DMP pour le ciblage contextuel, était essentiellement statistique déterministe et exploitait la simple architecture de l’information d’un site.
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Nos modèles d’IA peuvent vous aider à atteindre ces résultats en quelques semaines, pas en plusieurs mois.
Découvrez commentPar la suite, les grandes plateformes publicitaires telles que Google ont lancé des algorithmes très perfectionnés pour comprendre le contenu de la page lue par l’utilisateur et en extraire le sens. Aujourd’hui, grâce à la diffusion de l’IA à l’échelle mondiale, nous avons la possibilité d’exploiter des approches très similaires aux grandes DMP, avec deux avantages majeurs.
Le premier est que nous n’avons plus à nous fier uniquement à l’architecture de l’information : l’IA est capable d’analyser le site de manière transversale, de comprendre et d’interpréter le contenu, d’en extraire l’essence et de l’attribuer correctement à l’utilisateur, quel que soit son emplacement.
Le second avantage réside dans la personnalisation : l’IA nous permet de sélectionner précisément les intérêts que nous souhaitons extraire, en les alignant sur les besoins de l’entreprise et des clients.
Comme nous l’avons raconté en détail dans l’un de nos derniers articles, chez Bytek, nous avons mis en œuvre une approche basée sur les « embeddings » et développé un algorithme propriétaire pour attribuer les intérêts aux utilisateurs avec précision. Le processus d’intégration est géré de manière collaborative : nous organisons des ateliers avec les clients pour identifier les sujets les plus pertinents pour leur activité (intérêts personnalisés), qui peuvent être suivis au sein de pages et de contenus spécifiques, puis associés à des utilisateurs individuels. Cette approche nous permet également d’identifier des événements de vie particuliers, qui peuvent influencer les préférences et les comportements.
En plus du suivi des événements de vie et des intérêts personnalisés, nous identifions également les intérêts liés à des produits ou services spécifiques, en utilisant la même méthodologie. Nous analysons le comportement des utilisateurs sur les pages, préalablement étiquetées à l’aide de l’IA, et le comparons à la fois à la navigation personnelle et à celle d’autres utilisateurs ayant des préférences similaires.
Ces données, basées sur des informations de première main (first-party), enrichissent notre compréhension de l’utilisateur et peuvent être activées sur diverses plateformes : CRM, systèmes de marketing automation, campagnes sur Google Ads et Meta, programmatique et même sur le site web pour une personnalisation ciblée.
Dans les paragraphes suivants, nous examinerons en détail les méthodes et stratégies pour activer l’analyse des intérêts, en mettant en évidence des approches pratiques et personnalisées capables d’optimiser l’engagement et les résultats des campagnes marketing.
Activation CRM et expériences de vente croisée
La vente croisée (cross-selling) est un domaine à fort potentiel pour l’activation des résultats de l’analyse des intérêts des utilisateurs. Grâce à l’intégration des intérêts directement au sein du CRM, ces données deviennent immédiatement disponibles et exploitables pour le service commercial. Cela permet à l’équipe de vente d’agir de manière proactive. Par exemple, si l’analyse révèle un intérêt pour l’assurance vie, le commercial peut agir rapidement en activant une stratégie dédiée : il peut contacter directement le client ou utiliser des modèles d’e-mails préconfigurés, prêts à être envoyés lorsqu’un intérêt spécifique est identifié. De plus, ces opérations peuvent être entièrement automatisées en regroupant tous les clients du CRM ayant des intérêts similaires et en leur envoyant des communications personnalisées.
Ces stratégies sont une pratique essentielle du marketing moderne. La capacité de comprendre en temps réel quand un utilisateur manifeste une intention d’achat spécifique est cruciale. En travaillant précisément sur les intérêts, nous pouvons identifier ces opportunités et agir en conséquence.
Par ailleurs, les communications basées sur des intérêts spécifiques et des comportements observés ne sont pas perçues comme intrusives par le client. Au contraire, les données montrent que les taux d’engagement et de conversion s’améliorent considérablement, car le contenu résonne avec le moment exact et les besoins de l’utilisateur, créant une expérience plus valorisée et pertinente.
Personnalisation avec les LLM
L’utilisation des grands modèles de langage (LLM) pour la personnalisation représente une autre opportunité d’exploiter l’analyse des intérêts des utilisateurs. Grâce à l’ingénierie de requêtes (prompt engineering), il est possible d’inclure des variables telles que les caractéristiques spécifiques du client, les segments d’appartenance, les intérêts détectés, la valeur client (par exemple, la Customer Lifetime Value) et le ton de la voix, qui peut également être identifié par l’analyse des intérêts.
En effet, il est possible de créer une taxonomie des tons de voix et de comprendre quel style de communication est réellement utilisé sur son site web. On est souvent convaincu d’utiliser un certain ton de voix, mais l’analyse du contenu peut révéler qu’un autre est employé. Cet aperçu peut ensuite être intégré dans les prompts pour obtenir des résultats de personnalisation hautement efficaces.
Reporting
Le reporting basé sur l’analyse des intérêts offre une compréhension approfondie de sa base de clients, permettant une prise de décision éclairée. Par exemple, si après avoir calculé les intérêts des utilisateurs individuels, nous appliquons des systèmes de clustering avancés tels que les modèles k-means, nous pouvons identifier les segments de clientèle les plus pertinents et découvrir les intérêts qu’ils ont en commun. Ces informations fournissent des indications précieuses pour affiner les stratégies marketing et commerciales.
L’une des stratégies clés consiste à adapter le plan éditorial en fonction des intérêts prédominants des meilleurs clients.
De même, si les utilisateurs manifestent de l’intérêt pour certains sujets mais n’achètent pas les produits associés, il peut y avoir un décalage entre l’offre et leurs préférences. Dans ces cas, il est utile de revoir la stratégie produit et d’adapter la communication aux besoins réels des clients.
Une autre variable importante est l’évolution des intérêts au fil du temps, notamment avec l’âge des clients. Les cohortes de clients, tout comme les générations, évoluent : une entreprise qui avait une base de clients majoritairement âgée de 30 ans il y a dix ans se retrouvera aujourd’hui face à un groupe de clients de 40 ans ayant des besoins et des intérêts différents. La capacité de suivre ces changements via des tableaux de bord fournissant des données en temps réel est essentielle pour maintenir les stratégies marketing alignées sur l’évolution des besoins de la clientèle.
Activer les intérêts avec le marketing événementiel (Event-driven Marketing)
Le marketing événementiel est également une stratégie possible pour activer les données issues de l’analyse des intérêts des utilisateurs. Grâce aux technologies d’intelligence artificielle, il est possible de transformer les intérêts identifiés en événements activables en temps réel. Cette approche permet de développer des actions réactives basées sur des déclencheurs (triggers) spécifiques, qui s’activent lorsque certains comportements d’utilisateurs ou manifestations d’intérêt surviennent.
Par exemple, il est possible de configurer des déclencheurs qui, lorsqu’un utilisateur montre un intérêt particulier, lancent l’envoi d’e-mails personnalisés, générés par l’IA via le prompt engineering. En parallèle, des stratégies de reciblage peuvent être activées sur des plateformes comme YouTube, en créant des campagnes spécifiques vers des clusters d’utilisateurs ayant récemment exprimé un certain intérêt.
Un niveau supplémentaire de personnalisation peut être atteint grâce à l’utilisation d’outils tels que Mutiny, qui permettent de modifier l’expérience utilisateur en temps réel. Dans ce contexte, une entreprise peut modifier dynamiquement l’apparence des pages de destination ou des contenus spécifiques sur son site web en fonction des intérêts exprimés par l’utilisateur. Lorsqu’un utilisateur visite la page, le système reconnaît son intérêt et adapte immédiatement le contenu, présentant des offres ou des promotions sur mesure pour maximiser l’efficacité de la communication et de l’engagement.
Comprendre les différentes fenêtres de décision est crucial, car cela permet de calibrer de manière optimale la pression média et les activités de personnalisation, en exploitant les moments les plus opportuns pour influencer le choix du consommateur.
