La génération AI s’approche de l’hyper-personnalisation à grande échelle

La génération AI s'approche de l'hyper-personnalisation à grande échelle

Les spécialistes du marketing en ligne rêvent depuis longtemps de transmettre le message marketing parfait à un acheteur spécifique au moment idéal pour conclure une vente.

Il y a encore 20 ans, les spécialistes du marketing pouvaient établir des « règles commerciales » – si ceci, alors cela – ou diviser les acheteurs en segments pour délivrer des messages ou des recommandations personnalisés.

Ce qui a changé, c’est l’émergence de l’intelligence artificielle générative, qui a considérablement étendu la personnalisation en automatisant et en adaptant les tâches à forte intensité de main-d’œuvre ou peu pratiques.

Hyper-personnalisation

Combinez l’IA générative avec des tas de données en temps réel et un mécanisme de livraison (e-mail, SMS, chat) et vous obtenez une hyper-personnalisation.

Une équipe marketing peut désormais élaborer un aperçu détaillant les principaux arguments de vente, les différenciateurs de la marque et le ton de la voix de l’entreprise. L’IA peut alors produire des messages uniques et optimisés par acheteur.

De plus, les logiciels permettant d’hyper-personnaliser ces messages deviennent abordables, même pour les petits et moyens commerçants.

Illustration d'une personne devant un ordinateur avec des illustrations d'écran en arrière-plan

Mélangez les données des acheteurs avec l’IA générative, et les spécialistes du marketing pourraient être sur le point de diffuser des messages hyper-personnalisés.

3 problèmes résolus

Prenons l’exemple qui a déclenché cet article.

BackStroke, une plate-forme de messagerie générative d’IA, a annoncé un outil qui produit des e-mails marketing de commerce électronique complets, y compris la mise en page, les images, la copie, les lignes d’objet et les pré-en-têtes.

Même si ce n’est pas le cas atteindre en temps réel individualisation, le nouvel outil répond à trois des principaux problèmes associés à l’hyper-personnalisation.

Saisie de données

L’hyper-personnalisation nécessite beaucoup de données.

Les équipes marketing de commerce électronique ont généralement accès aux données démographiques et comportementales des acheteurs, voire de tiers, mais n’ont pas les compétences techniques, le temps ou l’argent nécessaires pour les utiliser de manière significative.

BackStroke, par exemple, est profondément intégré à Klaviyo, l’un des meilleurs fournisseurs de services de messagerie pour la collecte de données de commerce électronique. Blueshift fournit des services similaires et s’intègre de la même manière à Shopify et Magento.

BackStroke et Blueshift reconnaissent tous deux que les spécialistes du marketing en ligne ont besoin d’aide pour collecter les données sur les acheteurs requises par l’hyper-personnalisation. Avant de pouvoir générer des e-mails personnalisés, l’IA doit savoir ce qui est important pour les acheteurs.

Compréhension et utilisation des données

Un autre problème courant lié à l’hyper-personnalisation est la compréhension et l’utilisation des données des acheteurs une fois collectées. BackStroke, Blueshift et d’autres sociétés d’IA générative organisent les acheteurs en groupes ou développent des profils d’acheteurs individuels.

Pensez-y de cette façon. Les spécialistes du marketing peuvent créer manuellement de nombreux segments d’e-mails : par sexe, clients réguliers, acheteurs périmés, etc. Un spécialiste du cycle de vie assidu peut gérer manuellement 20 de ces segments. Pourtant, l’IA peut en générer 10 fois plus.

Ainsi, BackStroke, Blueshift et autres peuvent constamment affiner les segments de changement à mesure que l’IA en apprend davantage sur les acheteurs et leurs intentions d’achat.

Création de contenu

Enfin, les mots et les images nécessaires à l’hyper-personnalisation constituent un obstacle.

Imaginez un spécialiste du cycle de vie du commerce électronique composant, testant et optimisant des séquences d’e-mails de trois messages chacune pour 10 segments d’acheteurs. Cela fait 30 messages à composer. Tester les lignes d’objet peut nécessiter trois variantes par message, soit 90 e-mails au total.

En peu de temps, la maintenance et l’optimisation des messages deviennent ingérables. Et c’est l’un des problèmes d’hyper-personnalisation auxquels les plateformes d’IA générative s’attaquent. Au lieu de conserver 90 ou 900 versions de messages, les spécialistes du marketing pourraient plutôt fournir un cadre pour l’IA, qui produit et optimise ensuite l’ensemble de la campagne.

L’IA pour les PME

Depuis octobre 2024, il n’est plus possible d’envoyer des messages uniques à grande échelle à chaque client ou prospect. Mais la croissance rapide de l’IA générative signifie qu’une telle hyper-personnalisation est sur le point de se produire. Les innovations en matière d’apprentissage automatique et de traitement des données améliorent progressivement la capacité de l’IA à adapter les messages aux individus, promettant un marketing plus précis et plus efficace.

De plus, le coût d’utilisation de l’IA est en baisse. Il est probable que les commerçants en ligne des PME pourront bientôt accéder à des outils de personnalisation autrefois accessibles uniquement aux vendeurs d’entreprise.

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