10 exemples de marketing hyper-personnalisé

Les consommateurs veulent une expérience d'achat plus personnalisée que jamais. Ils veulent se sentir vus et entendus. Ils veulent que le contenu, les publicités et les interactions avec les chatbots soient totalement adaptés à eux - et non à quelqu'un qui leur ressemble . Dans cet article, nous allons explorer la différence entre la personnalisation et l'hyperpersonnalisation, et examiner 10 exemples de marques qui excellent dans les expériences client sur mesure. 

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10 exemples de marketing hyper-personnalisé

La demande d'offres personnalisées s'est accélérée pendant la pandémie. Exposés à des expériences hyperpersonnalisées de la part des leaders du commerce électronique et des jeunes entreprises de vente directe au consommateur (DTC), les attentes des consommateurs se sont intensifiées. Aujourd'hui, s'ils n'obtiennent pas l'expérience personnalisée à laquelle ils sont habitués, 44 % des consommateurs déclarent qu'ils sont susceptibles de faire affaire ailleurs.

L'enjeu est de taille. Offrir ce type d'expérience intime et hyperpersonnalisée permet non seulement d'accroître la rétention des clients et de renforcer leur fidélité, mais aussi d'augmenter le chiffre d'affaires. Selon un récent rapport de McKinsey & Company, les entreprises qui excellent dans la personnalisation génèrent 40 % de revenus en plus que leurs homologues à croissance plus lente.

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Qu'est-ce que le marketing hyperpersonnalisé et comment les marques peuvent-elles l'exploiter pour stimuler la croissance de leur activité ?

Dans cet article, nous examinerons la différence entre la personnalisation et l'hyperpersonnalisation, ainsi que dix exemples de marques qui excellent dans la personnalisation de l'expérience de leurs clients. 

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Quelle est la différence entre le marketing hyperpersonnalisé et le marketing personnalisé ?

Il y a quelques années, les marques pouvaient se contenter d'une simple personnalisation. L'ajout du prénom d'un abonné dans des courriels promotionnels ou l'utilisation d'annonces de reciblage pour suivre les gens et leur rappeler le produit qu'ils ont failli acheter.

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Ce niveau élémentaire de personnalisation ne suffit plus. La fidélisation des consommateurs étant en jeu, les marques doivent aller au-delà des buyer personas qui contiennent des données démographiques de base. Elles doivent utiliser l'IA, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour tirer des données comportementales et en temps réel qui offrent une expérience client individualisée. 

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Marketing personnalisé : Les marques ont traditionnellement rendu leurs campagnes de marketing plus pertinentes en utilisant les données des clients pour segmenter les audiences en fonction des goûts, des aversions et des activités qu'elles partagent.

Le problème de cette approche est qu'elle n'est pas assez ciblée. Vous avez peut-être vu ce mème circuler en ligne.

Leurs caractéristiques démographiques étant les mêmes, Ozzy Osbourne et le Prince Charles seraient regroupés dans le même segment de clientèle. Mais pouvez-vous imaginer qu'Ozzy reçoive le même message que Charles ? Il n'y a aucune chance que ce contenu trouve un écho chez les deux - et c'est là la limite de la personnalisation traditionnelle. 

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Marketing hyperpersonnalisé : En utilisant des données uniques sur les clients, comme les données psychographiques ou l'engagement en temps réel avec une marque, les spécialistes du marketing peuvent présenter des recommandations de produits ou des codes de réduction personnalisés à une personne spécifique. 

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Il s'agit d'une approche "segmentée" qui permet aux marques de cibler une personne en lui envoyant des messages clés par le biais des canaux les plus pertinents pour elle. Des points de contact bien pensés, comme l'envoi d'une vidéo "comment faire" ou la prise de contact après l'achat, donnent aux consommateurs l'impression d'être spéciaux. 

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Et lorsqu'ils se sentent spéciaux, ils sont plus enclins à acheter à nouveau. Plus de trois quarts des consommateurs (78 %) renouvelleront leur achat et recommanderont la marque à leurs amis et à leur famille. 

Jetons un coup d'œil aux marques qui ravissent leurs clients et prennent une longueur d'avance sur la concurrence grâce à 10 exemples de marketing hyperpersonnalisé.

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1. Starbucks

Starbucks excelle dans l'hyperpersonnalisation. Avec l'aide de l'IA, la marque de café utilise des données en temps réel pour envoyer aux utilisateurs des offres uniques basées sur leurs préférences, leur activité et leurs achats passés. Avec plus de 400 000 variantes de messages hyperpersonnalisés à envoyer, les amateurs de café ont toujours l'impression que leur communication avec la marque est faite sur mesure.

2. TastryAI

TastryAI s'associe à des établissements vinicoles pour proposer à leurs clients des recommandations personnalisées en matière de vins. Les consommateurs répondent à un simple questionnaire de 20 secondes et l'ensemble de l'assortiment de la cave est classé et adapté à l'individu grâce à des systèmes d'intelligence artificielle complexes. Le client évalue et commente ensuite le vin, et TastryAI continue d'affiner ses recommandations.

La fondatrice de TastryAI, Katerina Axelsson, a déclaré: "Une question peut être : "Que pensez-vous de l'odeur de l'herbe fraîchement coupée ?" L'IA "sait" déjà quels composés ou groupes de composés sont responsables de cette sensation. Lorsque la réponse à cette question est connue, l'IA a appris l'existence de nombreux composés que vous pouvez aimer ou ne pas aimer.

Cette approche hyperpersonnalisée du vin incite les clients à revenir. En effet, ceux qui utilisent les recommandations de Tastry sont 20 % moins susceptibles de faire leurs achats chez un concurrent.

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3. Évasions secrètes

L'agence de voyage Secret Escapes adapte son site web en fonction du mot-clé tapé par l'utilisateur et de la publicité payante sur laquelle il clique. 

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Par exemple, si quelqu'un tape le mot clé "retraites spa" dans Google et clique sur une annonce d'Évasions secrètes avec le même titre, il sera dirigé vers une page de renvoi personnalisée. Le texte et l'imagerie sont mis à jour pour refléter son intention. 

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Ce niveau d'hyperpersonnalisation a entraîné une augmentation de 26 % des inscriptions pour la marque. 

4. L'Occitane 

L'équipe de commerce électronique de L'Occitane a remarqué qu'un segment d'utilisateurs brésiliens visitait le site web entre 22 heures et 5 heures du matin. 

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Partant de l'hypothèse que ces personnes avaient potentiellement des problèmes de sommeil, une incrustation apparaît pendant ces heures, présentant le spray de brume d'oreiller de la marque. Ce produit a été conçu pour favoriser un sommeil réparateur.

5. Filet

Thread, détaillant en ligne basé au Royaume-Uni, est une marque de technologie de la mode avec une proposition unique. Elle propose aux utilisateurs un styliste personnel gratuit qui leur envoie chaque semaine des courriels contenant des recommandations de produits basées sur leurs styles préférés, leur morphologie, leur budget et leurs commentaires sur les vêtements qu'ils ont déjà portés.

Pour ce faire, le détaillant en ligne utilise un algorithme d'apprentissage automatique appelé "Thimble". Tout d'abord, les stylistes passent par une étape de présélection au cours de laquelle ils retirent des partenaires de Thread tout ce qu'ils ne recommanderaient pas personnellement. Ils suggèrent ensuite quelques articles individuels et des tenues complètes, mais c'est ensuite "Thimble" qui prend le relais.

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Les courriels hyperpersonnalisés de Thread améliorent l'expérience d'achat et aident les utilisateurs à surmonter le paradoxe du choix auquel ils sont confrontés sur la plupart des autres sites de mode. 

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6. PetPlate

La marque d'aliments pour animaux de compagnie PetPlate comprend un encart coloré et personnalisé souhaitant la bienvenue au chien d'un nouveau client dans "la famille PetPlate". Cet encart fournit des instructions d'alimentation personnalisées, les coordonnées du service clientèle et des détails sur la façon de bénéficier d'une réduction lorsque vous recommandez un ami.

Un exemple d'encart destiné à un nouveau client dont le chien s'appelle Daisy comprend une référence à "elle" dans les directives d'alimentation, ainsi que des instructions pour lui donner 1/2 contenant de 8 oz de nourriture deux fois par jour, des friandises au besoin et deux suppléments par jour. Depuis que ces instructions ont été incluses dans les premières commandes, PetPlan a constaté une diminution de 20 % des demandes de renseignements de la part des clients concernant les directives en matière d'alimentation. 

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7. Prose

La personnalisation commence dès le début du parcours client pour la marque de soins capillaires personnalisés DTC Prose. Lorsqu'un utilisateur arrive sur le site Web, il est invité à remplir un formulaire de consultation en ligne.

Cette consultation permet de recueillir des données clés sur leur mode de vie, leurs habitudes alimentaires, leur situation géographique, leur niveau de stress, etc. Ensuite, à l'aide d'un algorithme exclusif conçu en interne, Prose utilise ces informations pour créer des produits individualisés qui répondent aux besoins et aux préoccupations du client en matière de soins capillaires. Chaque produit est présenté dans un flacon portant le nom du client. 

8. MandM Direct

Le détaillant en ligne de vêtements à prix réduits MandM Direct avait l'habitude de s'appuyer sur des recommandations standard basées sur des règles pour guider les visiteurs de son site web tout au long de leur parcours d'achat.

Depuis la mise en œuvre des recommandations de produits alimentées par l'IA en 2021, les changements suivants ont été apportés : 

• Chaque client se voit proposer moins d'articles sur la page d'accueil, tous choisis pour lui.
• Les clients se sentent "vus" sur la page de détail du produit, avec des informations spécifiques fournies (couleur, taille, prix) qui correspondent à leurs préférences.
• Des recommandations de produits personnalisées sont faites dès que quelqu'un ajoute un article à son panier.

Depuis la mise en œuvre de recommandations de produits hyperpersonnalisées, MandM Direct a constaté une augmentation de 2,4 % de son chiffre d'affaires global et de 11,4 % du taux de clics sur les recommandations de produits. 

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9. ILIA

Deux des moyens utilisés par la marque de produits de beauté ILIA pour accroître l'engagement et la fidélité de ses clients sont l'envoi d'e-mails personnalisés et la mise en place d'une expérience de marque après l'achat. 

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Lorsqu'un client effectue un achat, il est dirigé vers une page de suivi de l'expédition qui contient des vidéos éducatives sur l'entretien et l'utilisation du produit, des FAQ sur l'expédition, des informations sur le programme de parrainage et d'autres informations sur la mission d'ILIA. Le trafic de retour provenant des pages de suivi actualisées d'ILIA est supérieur de 25 % à la moyenne du site. 

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La marque envoie également des courriels personnalisés pour informer les clients du moment où ils doivent commander à nouveau un produit et de la durée de vie moyenne de ce produit. 

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10. Amazonie

Nous ne pouvions pas parler de marketing hyperpersonnalisé sans mentionner le leader incontestable de la personnalisation : Amazon.

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Chaque fois qu'un client arrive sur la page d'accueil d'Amazon, il a l'impression qu'elle a été conçue spécialement pour lui. Cette impression est due à un algorithme basé sur l'analyse prédictive et le filtrage collaboratif basé sur les articles. Le filtrage collaboratif analyse les articles achetés par un utilisateur et l'historique d'achat des autres personnes ayant acheté le même produit afin de fournir des informations sur les produits "fréquemment achetés ensemble" dans les listes de produits.

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Mais le filtrage collaboratif ne s'arrête pas là. Amazon va encore plus loin en reliant l'historique des achats aux données de navigation. Si un utilisateur achète un produit pour chien, Amazon ne se contentera pas de lui suggérer des produits pour chien à l'avenir. Son algorithme pourrait examiner l'historique de navigation de l'utilisateur, constater qu'il regarde des films Pixar sur Prime et lui recommander des jouets pour chiens sur le thème de Toy Story à l'avenir. Ce moteur de recommandation représente 35 % du chiffre d'affaires total d'Amazon. 

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La dernière chose que nous devions mentionner était la stratégie de marketing par courriel hyperpersonnalisé d'Amazon. Si vous arrêtez de chercher un produit sur leur site, vous êtes susceptible de recevoir un courriel peu après avec des recommandations de produits pertinents.

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Amazon utilise des données telles que le nom de l'utilisateur, sa requête de recherche, le temps moyen passé à chercher, l'historique de ses achats, le montant moyen dépensé et son affinité avec la marque pour créer une sélection de produits qu'il est le plus susceptible d'acheter.

Comment le Digital Asset Management (DAM) peut-il favoriser le marketing hyperpersonnalisé ?

Pour offrir des expériences hyperpersonnalisées à leurs clients, les entreprises ont non seulement besoin d'accéder à des données, mais aussi à du contenu. Beaucoup de contenu. Mais créer et déployer manuellement des centaines de variantes d'une ressource est une entreprise colossale. 

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C'est pourquoi il est essentiel de passer d'une stratégie de personnalisation manuelle à une stratégie programmatique. Grâce à une plateforme DAM, les entreprises peuvent rationaliser la production et la gestion du contenu dans un centre unique. 

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Associé à la diffusion de médias et à l'expérience numérique, ce système permet aux entreprises d'adapter automatiquement le contenu en fonction du contexte et du comportement de l'utilisateur. Cela signifie que l'on ne perdra plus de temps à effectuer des tâches manuelles fastidieuses, comme changer la couleur de fond ou ajouter des sous-titres à plusieurs ressources.  

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