Le moteur de recommandation temps-réel fait partie des technologies marketing et participe aux grandes tendances actuelles du secteur, notamment la personnalisation, voire l’hyperpersonnalisation, de l’offre marketing et commerciale. Ces tendances émergent très clairement au sein des directions marketing et concernent tous les canaux de l’entreprise pour tous les contacts de l’entreprise (visiteurs, prospects, clients).
Une technologie marketing tendance
Pourtant, la personnalisation de l’offre, sa réussite et sa pérennisation, ne sont en aucun cas une pure réponse technologique. En effet, la stratégie, l’organisation et les process doivent accompagner et encadrer cette brique technologique afin de viser le résultat, la couverture des cas d’usage métier et donc l’excellence.
Nous allons donc tout d’abord décrire ce qu’est la prise de décision en temps réel et voir certains cas d’usage incontournables. Ensuite, nous passerons en revue les grandes questions à se poser lorsque l’on envisage cette démarche.
Un levier pour améliorer la performance des entreprises
Tout d’abord, l’entreprise a deux leviers principaux pour améliorer sa performance : l’augmentation de sa valeur ou la réduction de ses coûts. Cela passe au sein des systèmes opérationnels traditionnels par l’exploitation et l’analyse de la donnée disponible (le plus souvent de la donnée first party), plutôt en mode asynchrone, quant à la vie et au contexte du visiteur. Au mieux les éléments de contexte seront basés sur le comportement, le style de vie, les événements (anniversaires…) et le rebond ou retargeting (panier abandonné…).
Cependant, un des grands changements de paradigme pour l’entreprise est la prise en compte non seulement des données mais aussi des usages et du contexte temps réel qui vont profondément enrichir la connaissance que l’entreprise a de ses visiteurs. Votre client est là, tout de suite, maintenant, en direct, et devinez quoi : il ne vous attend pas !
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Faire de la recommandation au sein du SI de l’entreprise en live
La décision en temps réel permet de faire de la recommandation au sein du SI de l’entreprise en live en prenant en compte à la fois le contexte actuel du visiteur, c’est-à-dire ce qu’il vit en ce moment, et le feedback de celui-ci. L’enjeu : apprendre et améliorer les recommandations futures pour rendre l’expérience plus juste.
Quelles finalités pour les décisions prises ?
Les décisions prises peuvent viser :
- un but marketing ou commercial avec de la préconisation d’offres et de produits,
- une personnalisation sur les canaux online ou offline,
- un but de maîtrise et de détection de la fraude,
- une meilleure gestion des ressources humaines en fonction de l’activité temps réel de l’entreprise.
A ce stade cependant, le temps juridique sera toujours en retard sur le temps technologique & marketing qui lui-même court après le temps client & utilisateur.
L’importance de la contextualisation
Le contexte du visiteur et le feedback sont au cœur de la démarche et constituent une des grandes particularités de ce type de projet et d’approche. Ces éléments visent alors à prendre de meilleures décisions – en temps réel – avec une forte probabilité de réussite en fonction des objectifs visés : on parle alors de contextualisation.
Il est important de ne pas avoir d’actions marketing standards ni de sur-solliciter ses visiteurs en maîtrisant de manière accrue sa pression marketing.
Ces recommandations sont calculées et poussées au sein du SI par une brique logicielle qui est un moteur de recommandation. Celui-ci est conscient via son intégration des éléments constitutifs de la décision à prendre, à savoir par exemple du contenu ou des offres et bien sûr des éléments client permettant de cibler au mieux.
Ce type de moteur doit impérativement être considéré comme le cerveau des décisions au sein d’un (ou plusieurs) domaine(s). Il doit donc s’ouvrir à plusieurs canaux, comme pourrait l’être un outil d’e-merchandising, clairement dédié au web, et ce, même si la tendance évolue sur ce point.
Le processus du moteur de recommandation
Le moteur de recommandation suit un processus très logique qui peut se décrire comme suit dans les grandes lignes.
Tout d’abord, le système requiert une décision car un visiteur, dans un certain contexte, est en interaction avec la marque (appel Call center, ouverture d’un email, ouverture d’une page web sur le site e-commerce de l’entreprise…).
Les moteurs de recommandation en temps réel les plus évolués du marché vont passer par une série d’étapes. Celles-ci ont pour but de proposer la meilleure recommandation, le plus vite possible et en accord avec l’objectif que le marketeur a fixé lors de la configuration de son outil de recommandation. Cet objectif est donc la traduction de la stratégie marketing appliquée au moteur de recommandation.
Les étapes du moteur de recommandation
- Le moteur applique les règles d’éligibilité permettant ainsi de pré-trier l’audience et les éléments à proposer.
- Le moteur de recommandation dénombre les offres via les règles marketing établies et ses algorithmes.
- Le moteur doit ensuite arbitrer entre les différentes offres possibles, puis proposer sa recommandation au système consommateur.
La grande subtilité du moteur de recommandation se situe donc dans l’équilibre entre les règles métiers et le machine learning.
Configurer son moteur de recommandation en temps réel
Ci-dessous quelques exemples schématisés des étapes de choix de recommandation par un moteur temps réel avec différentes configuration et équilibre règle/ Machine Learning.
Le moteur peut ainsi être entièrement configuré via des règles marketing :
Ou, à l’inverse, entièrement basé sur du machine learning (auto apprenant) :
Un équilibre peut se mettre en place :
Jusqu’à des cas complexes avec plusieurs règles cohabitant avec le Machine Learning :
Les grands cas d’usage marketing
Des cas d’usage vont ainsi concerner la personnalisation des offres marketing, telles que :
- Recommander la/les bonne(s) offre(s) pour le visiteur sur les bannières web
- Recommander la/les bonne(s) offre(s) pour le conseiller en fonction de son interlocuteur sur les canaux offline type call center
D’autres vont plutôt concerner la personnalisation des attributs d’une communication marketing, tels que :
- Recommander le bon sujet de l’email pour le client/prospect
- Recommander le/les bon(s) contenu(s) pour le client/prospect au sein du design des emails
Des cas d’usage peuvent également concerner la personnalisation des produits et des associations de produits présentées au client au travers des canaux online et offline.
Cadrer la mise en place d’un moteur de recommandation en temps réel
Plusieurs questions sont essentielles dans une démarche de mise en place d’un moteur de recommandation en temps réel. Parmi celles-ci, on trouve les questions suivantes :
Quels sont les objectifs ?
- Augmentation de la marge ou du chiffre d’affaire généré
- Augmentation du nombre de visites en magasin/agence
- Augmentation du taux de clic sur les sites / emails
- Diminution du temps de traitement sur le call center
- …
Comment mesurer la réalisation de ces objectifs ?
- Vente (de produits, de services,…)
- Validation de formulaires
- Taux de visite
- …
Quelles offres faut-il proposer pour atteindre ces objectifs ?
- Définition d’une offre, d’un contenu
- Processus
- Urbanisation / Architecture
- Organisation (nouvelles compétences dans l’entreprise)
J’espère qu’à travers ces lignes, vous repartirez maintenant avec les bonnes questions et les prémices vous permettant d’initier une réflexion sur ce type de démarche de mise en place d’un moteur de recommandation en temps réel au sein de votre entreprise.
Ce type d’outil, bien que disruptif aujourd’hui, pourrait faire partie des outils majeurs de demain. Il pourrait surtout faire partie des atouts différenciant qui offriront aux compagnies un avantage compétitif, peut-être même sans égal. De son côté, la technologie, telle que la Customer Data Platform, est maintenant mature. Elle peut désormais permettre aux entreprises la personnalisation du marketing en temps réel.
Cette démarche a par exemple été entreprise par le Crédit Mutuel de Bretagne, capable désormais de prédire les besoins des clients grâce à l’analyse prédictive.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la mise en place d’un moteur de recommandation en temps réel, vous pouvez nous contacter.
Commentaire (1)
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