L'essor de l'hyperpersonnalisation dans le retail en région EMEA

Voici quelques exemples d'hyperpersonnalisation utilisés par les retailers pour améliorer l'expérience client :

Le phygital au service des expériences personnalisées

Une nouvelle tendance se développe, celle des expériences personnalisées dans le digital et en magasin physique. Une célèbre chaîne de supermarchés britannique a lancé un projet innovant dans un de ses magasins en utilisant 207 capteurs pour recueillir des données en temps réel. L'objectif est d'améliorer l'expérience client et employés en détectant des problèmes tels que les débordements et les ruptures de stock afin de maîtriser le flux de clients. Le magasin a également été équipé de plusieurs caméras, exploitant la puissance de l'intelligence artificielle et de la technologie de vision par ordinateur. Ces caméras suivent les clients en intégrant les données issues de leur application mobile afin d'établir des profils complets de leurs comportements et de leurs préférences en magasin. Pour résumer cette combinaison de technologies, Gartner déclare : "Les mauvaises expériences dans les environnements physiques empêcheront les détaillants de créer des expériences immersives précieuses dans n'importe quel autre type d'univers."

Une multinationale française spécialisée dans les soins et la cosmétique propose à ses clients, via son application, de prendre rendez-vous pour une consultation en magasin et de vérifier la disponibilité des produits sur la base de leurs échantillons virtuels. Son programme de fidélisation compte plus de 25 millions de membres, prouvant qu'il est possible de combiner les canaux en ligne et physiques pour offrir un parcours client sans couture.

Une hyperpersonnalisation démographique

La chaîne de supermarchés britanniques mentionnée affine également ses offres pour qu'elles soient basées sur la démographie et puissent être davantage personnalisées. L'idée est de tenir compte de la localisation des clients, de leurs habitudes d'achat dans le magasin, des rayons qu'ils fréquentent. Aussi, elle a récemment lancé un programme de fidélité qui s'appuie sur la gamification : elle propose des récompenses via des chasses au trésor par le biais de son application.

En termes de marketing personnalisé basé sur l'analyse comportementale, une grande multinationale de vêtements de sport se distingue par son approche innovante avec l'organisation de courses à pied. En collectant des données à partir d'applications de sport et en suivant les habitudes des utilisateurs (durées et horaires de course), l'entreprise crée des expériences personnalisées pour des profils d'utilisateurs spécifiques dans ses magasins physiques. Pour ce faire, elle procède à une analyse approfondie de l'utilisation des applications et des chaussures préférées des coureurs, en intégrant de manière transparente les données de l'écosystème provenant d'applications de sport et d'e-commerce aux informations disponibles en magasin. Cette compréhension granulaire permet à l'entreprise de programmer des événements tels que des courses à des heures correspondant à l'engagement des utilisateurs.

Marketing hyperpersonnalisé : adapter le contenu à des publics variés

À l'ère de l'hyperpersonnalisation, il n'est pas rare de voir des campagnes marketing adaptées aux préférences et aux profils individuels, voire aux origines ethniques. Il s'agit de concevoir des publicités qui trouvent un écho profond auprès du public cible, en allant jusqu'à adapter les profils aux caractéristiques de la région. Ainsi, une personne originaire d'une région spécifique du monde reçoit un contenu adapté à son contexte culturel. Les progrès technologiques, notamment l'IA, différents outils de modélisation, l'édition vidéo et la retouche d'images permettent de créer des publicités personnalisées.

Pour intégrer avec succès l'hyperpersonnalisation dans une stratégie d'entreprise, plusieurs éléments clés sont indispensables. Tout d'abord, une solide infrastructure de données est nécessaire pour permettre la collecte et l'analyse des données clients provenant de différentes sources. Ces données servent de base à la compréhension des préférences et des comportements individuels. Des compétences en analyse avancée ainsi qu'en machine learning sont capitales pour identifier des informations exploitables des données collectées, ce qui permet de créer des expériences personnalisées.

Il est donc crucial de comprendre les typologies de clientèle et leurs besoins respectifs, car l'hyperpersonnalisation implique d'adapter le contenu, les produits et les services à des données démographiques spécifiques. Les entreprises doivent donner la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données afin de gagner la confiance de ses clients. Une culture centrée sur le client, qui donne la priorité à la personnalisation et cherche de manière continue à améliorer son expérience client, est fondamentale pour assurer le succès d'une stratégie d'hyperpersonnalisation.