IA et First Party Data : une synergie pour la réussite de l’entreprise

Aujourd’hui, nous parlons fréquemment de données de première main (first-party data), mais de quoi s’agit-il précisément ? Les données first-party peuvent être divisées en deux catégories principales :

• Données observées : elles comprennent des informations telles que l’âge des clients, le magasin préféré, la date du dernier achat, les articles achetés et le montant dépensé. Ces données agrégées peuvent être utilisées pour alimenter l’intelligence artificielle, créant ainsi des expériences utilisateur personnalisées et des prédictions précises.
• Données modélisées : ces données sont dérivées des données observées mais sont obtenues à l’aide de techniques de data mining. Par exemple, il est possible d’agréger toutes les interactions d’un utilisateur avec un site web pour identifier ses principaux intérêts, prédire le risque d’abandon ou déterminer à quel segment il appartient, qu’il s’agisse d’un client de premier plan ou d’un client fidèle. Il s’agit de données modélisées de première main, car elles sont issues de la modélisation de données observées qui deviennent des étiquettes intelligentes extrêmement importantes.

Les modèles utilisés en entreprise pour extraire des informations à partir des données observées se répartissent en deux grandes catégories : les modèles de prédiction et les modèles de détection.

• Modèles de prédiction : ils fournissent des informations inédites qui ne sont pas explicitement présentes dans les données. À partir de données historiques ou de l’observation du comportement d’autres clients, ces modèles prédisent le comportement futur d’un utilisateur spécifique. Par exemple, ils peuvent répondre à des questions telles que la probabilité que l’utilisateur X planifie un appel pour une démonstration de produit ou le montant que l’utilisateur Y dépensera au cours des prochains mois. Les modèles de prédiction les plus couramment utilisés en entreprise sont les modèles de classification (qui classent les utilisateurs dans certaines catégories : achètera le service/n’achètera pas le service) et les modèles de régression (qui prédisent des valeurs futures spécifiques).
• Modèles de détection : ils extraient des caractéristiques inhérentes aux données qui ne seraient pas détectables à l’œil nu. Ils peuvent déterminer, par exemple, le type de client (nouveau, top client, à risque de désabonnement) ou identifier l’intérêt actuel d’un utilisateur. Pour déterminer le type de client, on utilise le clustering (regroupement), qui crée des groupes d’utilisateurs similaires. Les algorithmes de clustering les plus courants incluent K-means, le clustering hiérarchique et DBscan. K-means est le plus simple et le plus largement utilisé.

Les modèles de détection sont également utilisés pour détecter des anomalies ; par exemple, une augmentation anormale des sessions ou un pic de trafic organique sur le site web, identifiés par l’analyse de séries chronologiques. Pour répondre à des questions complexes sur les données clients et optimiser les stratégies de marketing et de vente, il est essentiel de choisir le bon algorithme en fonction de la quantité, de la qualité et du type de données disponibles. La meilleure approche peut varier en fonction des besoins spécifiques de l’entreprise et du contexte d’application.

Algorithmes de prédiction et de détection pour l’entreprise.

Les méthodes d’analyse qui démontrent la plus grande efficacité et le plus grand impact dans le contexte commercial sont : la classification, la régression, le clustering et une combinaison de NLP et de clustering.

Classification

Les modèles de classification estiment la probabilité qu’un individu appartienne à une classe particulière. Ils sont particulièrement utiles pour prendre des décisions basées sur des données prédictives. Par exemple, pour déterminer si un utilisateur s’abonnera à une newsletter, l’algorithme estime la probabilité d’abonnement en fonction de variables telles que le comportement de navigation, le type d’appareil utilisé, le navigateur, la taille de l’entreprise dans laquelle il travaille et la dernière visite sur le site. Si la probabilité est élevée, l’algorithme classe l’utilisateur comme un inscrit probable. De plus, l’algorithme identifie les variables les plus influentes du modèle, fournissant des informations essentielles pour l’optimisation des stratégies marketing.

Régression

Cette analyse permet d’estimer la valeur d’une variable pour un individu sur la base de données historiques. Par exemple, en analysant le comportement passé d’un utilisateur et en le comparant à celui d’utilisateurs similaires, il est possible de prédire combien de produits il achètera au cours des six prochains mois. Là encore, il s’agit d’algorithmes prédictifs.

Clustering

Le clustering est une technique d’apprentissage automatique non supervisée qui regroupe les individus en grappes (clusters), de sorte que ceux d’un même groupe soient aussi semblables que possible les uns aux autres et aussi différents que possible des autres groupes. Cette division est utile pour des actions marketing ciblées. Les algorithmes de clustering ne font pas de prédictions mais mettent en évidence des caractéristiques intrinsèques aux individus, permettant d’identifier, par exemple, des clients économes ou premium en fonction de leurs caractéristiques, de leur comportement, de leurs intérêts et de leurs transactions passées.

NLP + Clustering

En combinant les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) et le clustering, un ou plusieurs intérêts peuvent être attribués à chaque client ou utilisateur. Par exemple, en analysant les pages vues sur un site comportant des milliers de pages thématiques, on peut éviter d’obtenir une liste interminable d’intérêts en regroupant les pages en macro-catégories. Chez Bytek, ce processus commence par un algorithme NLP qui analyse et comprend le contenu des pages, suivi d’un algorithme de clustering qui regroupe les pages par sujet, facilitant ainsi l’identification des intérêts des utilisateurs pour les actions marketing.

Mise en œuvre d’algorithmes de prédiction et de détection en entreprise

Les algorithmes analysés constituent les piliers fondamentaux pour l’élaboration de stratégies efficaces, non seulement pour le marketing et les ventes, mais pour l’ensemble de l’entreprise. Des exemples spécifiques d’application de ces algorithmes dans des contextes commerciaux concrets sont présentés dans les paragraphes ci-dessous.

Analyse des points d’abandon dans les processus d’onboarding.

En utilisant les données first-party pour alimenter les algorithmes de scoring et de churn (attrition), une institution financière ou d’assurance disposant d’un processus entièrement numérique peut identifier les points de friction dans les processus d’onboarding. Cette analyse permet d’activer des stratégies d’engagement et de récupération ciblées, améliorant ainsi considérablement les taux de conversion dans les processus d’acquisition de clients.

Le scoring aide à déterminer la probabilité de conversion d’un utilisateur, tandis que l’algorithme de churn prédit si l’utilisateur est sur le point de quitter le parcours d’onboarding. Ceci est particulièrement utile pour les institutions financières ou d’assurance qui opèrent via des entonnoirs d’onboarding numériques. Un utilisateur qui entre dans le processus d’onboarding et reçoit un score de propension élevé, basé sur son comportement et celui d’autres utilisateurs convertis, est considéré comme un client potentiel précieux ayant une forte probabilité d’activer un compte courant ou de demander conseil.

Si le taux de churn augmente pendant le parcours de navigation de l’utilisateur, cela indique une probable insatisfaction de ce dernier, qui pourrait être due à des difficultés pour trouver des documents ou à d’autres problèmes. Dans ce scénario, les algorithmes d’intelligence artificielle signalent que le client est trop important pour être perdu, permettant d’activer des stratégies de reciblage, d’email marketing, de personnalisation de l’expérience client, de marketing mobile et d’autres tactiques pour réduire le taux de churn et ramener l’utilisateur dans l’entonnoir de conversion.

Alerte sur le risque de churn client

Une autre étude de cas significative concerne la mise en œuvre d’un algorithme de churn axé sur les clients existants par une marque opérant dans le secteur de la vente au détail avec une présence à la fois physique et numérique.

Grâce à l’utilisation des technologies d’intelligence artificielle, l’entreprise analyse et interprète les données comportementales des acheteurs, en les classant dans des clusters spécifiques. Cette approche permet de développer et d’exécuter des stratégies de fidélisation ciblées, adaptées au profil et aux besoins de chaque cluster, dans le but de prévenir et de combattre efficacement le churn.

Pour la chaîne de vente au détail, il est essentiel de retenir les Top Clients, c’est-à-dire ceux qui effectuent des achats fréquents, sont fidèles depuis de nombreuses années et n’ont jamais cessé de fréquenter les magasins physiques et numériques. Dans le cas où un tel client cesse de fréquenter les magasins pendant une période prolongée, le taux de churn augmente et l’entreprise reçoit une notification d’anomalie. À ce stade, la marque peut intervenir en envoyant des e-mails personnalisés et en déclenchant des actions de vente directe. La capacité à réaliser ces opérations à grande échelle pour des milliers de clients rend l’investissement dans l’intelligence artificielle hautement évolutif et rentable.

Prompt Engineering avec les First Party Data

Dans le monde de l’IA générative, les modèles calculent statistiquement la probabilité qu’un mot soit proche d’un mot précédent. Une agence marketing qui vise à maximiser l’efficacité de l’IA générative doit créer des expériences utilisateur qui reflètent fidèlement les valeurs, les objectifs et l’audience de la marque cliente. Cette approche stratégique permet de développer des solutions innovantes et personnalisées, garantissant que chaque campagne est parfaitement alignée avec l’identité de la marque et résonne de manière authentique auprès de sa base de clients, en tirant le meilleur parti du potentiel offert par la technologie.

Pour y parvenir, il est essentiel de développer des prompts qui intègrent les valeurs de l’entreprise cliente, les valeurs des utilisateurs cibles, leurs intérêts, le cluster auquel le message ou l’image est destiné, le ton de l’entreprise ou celui de l’audience cible. Ce processus vous permet de créer du contenu capable d’engager efficacement le public cible, car il sera parfaitement aligné avec ses attentes et ses valeurs.

De cette façon, vous exploitez véritablement l’IA générative en l’instruisant avec des informations tirées de modèles qui ont extrait le maximum des données first-party disponibles, telles que les clusters cibles, le ton, les valeurs et les intérêts.

Personnalisation omnicanale

Dans le secteur des produits de grande consommation (FMCG), un leader de l’industrie vise à créer du contenu hautement personnalisé pour chaque canal de communication dans lequel il investit. Cette stratégie garantit que le message promotionnel est optimisé pour atteindre et engager efficacement le public cible, améliorant ainsi l’efficacité de la communication et maximisant le retour sur investissement sur chaque plateforme utilisée.

L’objectif principal est de mettre en œuvre une personnalisation omnicanale efficace, rendue possible par l’utilisation de données first-party et de l’intelligence artificielle générative. Par exemple, en analysant les performances historiques des canaux, si YouTube s’avère performant avec des vidéos courtes pour la marque, cette information est utilisée pour créer des prompts vidéo spécifiques. De même, si les publications avec images sont plus performantes sur Facebook, les informations sur le format et les données générées par l’IA, telles que les meilleurs clients et leurs intérêts thématiques et produits, sont intégrées dans le prompt. Ce processus permet de produire du contenu adapté à l’audience cible, à la marque et au canal de choix, garantissant un impact maximal de la campagne.

En l’absence de données first-party ou de modèles efficaces, l’utilisation de l’IA générative risque de produire un contenu générique avec de faibles performances et peu d’adhésion aux besoins de l’entreprise.

De plus, il est essentiel de choisir des solutions logicielles et des plateformes connectées à l’écosystème externe, telles que les plateformes publicitaires (ADV), les CRM et les sites web d’entreprise. Sans ces connexions, vous risquez d’avoir des modèles efficaces qui restent confinés à des tableaux de bord, offrant des analyses intéressantes mais pas réellement exploitables.

La Bytek Prediction Platform vise à résoudre ce problème en combinant des données first-party centralisées et intégrées avec des algorithmes propriétaires de prédiction et de détection. Les informations obtenues sont transformées en attributs intelligents exploitables sur diverses plateformes marketing grâce à des modules de connexion, garantissant ainsi une efficacité maximale des campagnes.