Des campagnes de marketing numérique hyper personnalisées

3 exemples de campagnes marketing hyper personnalisées

La création d’expériences client personnalisées est devenue pour les entreprises une stratégie gagnante pour susciter l’intérêt des clients pour leurs marques et produits. Dans notre univers numérique marqué par une grande richesse de contenus et de canaux, cela revient à fournir à chaque utilisateur une expérience de contenu unique qui correspond à ses centres d’intérêt à travers tous les points de contact marketing (e-mails, réseaux sociaux, web, etc.). Comment les marques peuvent-elles contextualiser leurs ressources rich media pour différents clients ? Et comment y parviennent-elles à grande échelle ? Nous avons sélectionné 3 exemples réussis de campagnes marketing personnalisées dont vous pouvez vous inspirer.

Bien que la personnalisation soit devenue, depuis plusieurs années, une tendance et un moteur du marketing, elle se décline sous de nombreuses formes et, avec le temps, s’est montrée de plus en plus centrée sur l’individu. Cette stratégie représente un outil à la fois puissant et indispensable pour initier, convertir et construire une relation avec les clients. Les stratégies marketing actuelles s’étendent bien au-delà des modes d’utilisation conventionnels, tels que la segmentation de liste, l’utilisation du prénom d’un client dans un e-mail promotionnel ou l’affichage de publicités pertinentes sur un site web. Pour fournir une expérience client véritablement personnalisée à chaque individu, les entreprises imaginent des moyens plus innovants d’adapter l’expérience en ligne. Ils recourent par exemple à « l’hyper-personnalisation », une approche de personnalisation marketing qui associe les données clients, l’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation afin d’afficher les contenus les plus pertinents à chaque utilisateur.

Qu’est-ce que l’hyper-personnalisation ?

L’hyper-personnalisation, également appelée marketing « one-to-one », consiste à tirer parti de toutes les formes de données clients, telles que l’emplacement, le comportement en ligne et les préférences utilisateur, afin d’afficher des contenus pertinents et des messages personnalisés aux clients, et ce, à grande échelle. Ce type de personnalisation atteint un niveau de précision qui permet aux marques de susciter plus facilement l’attention du client. En identifiant ses centres d’intérêt et ses besoins, il devient notamment possible non seulement de proposer des recommandations de produits personnalisées, mais aussi d’adapter le contenu, tel que le titre ou l’image accompagnant le produit, afin d’attirer un utilisateur spécifique. Par conséquent, l’hyper-personnalisation ne se limite pas au fait d’afficher le bon produit au bon moment, mais aussi dans le cadre du bon contexte et d’une approche parfois créative, en proposant une association de contenus qui attirera efficacement l’utilisateur en raison de sa pertinence spécifique vis-à-vis de lui.

Bien qu’il existe de nombreux exemples de campagnes marketing personnalisées réussies, nous en avons sélectionné trois qui illustrent le véritable pouvoir des données clients et de la technologie pour créer des expériences de contenu exceptionnelles.

3 exemples de campagnes hyper personnalisées

Deutsche Bahn : l’association des mondes du programmatique et de la créativité

La compagnie ferroviaire allemande, la Deutsche Bahn, est un excellent exemple de la manière dont les marques peuvent répondre avec créativité aux intérêts et aux problématiques des clients. Leur campagne marketing lancée sur les réseaux sociaux, « No Need to Fly », a incité des Allemands à réserver des billets pour voyager dans leur pays, plutôt que de choisir un vol onéreux vers une destination lointaine. À l’aide d’un algorithme d’IA, la société a identifié les destinations recherchées par les clients lorsqu’ils planifient leur voyage ainsi que des photos de régions allemandes ressemblantes. Ils ont alors présenté côte à côte ces destinations internationales emblématiques et leur équivalent allemand, et utilisé les données clients collectées sur les réseaux sociaux, tels que Facebook et Instagram, pour cibler des passionnés de voyage. 

Grâce au ciblage géographique et à l’IA, la société a été en mesure de connaître la localisation actuelle d’un utilisateur et l’aéroport de destination le plus proche qu’il a recherché, pour ainsi fournir en temps réel un comparatif des prix des deux destinations. Avec la production de milliers de variantes dynamiques et personnalisées de ses publicités, la campagne marketing No Need to Fly a été couronnée de succès, entraînant une augmentation de 850 % du taux de clics et de 24 % des recettes de la Deutsche Bahn. Sans surprise, les voyageurs ont choisi le billet de train, moins cher, pour la destination qui semblait presque identique au paysage exotique qu’ils recherchaient au départ. 

Deutsche Bahn : exemple de campagne marketingNetflix : des recommandations personnalisées aux images de produits personnalisées 

Netflix est célèbre pour son puissant moteur de recommandations. Il n’est donc guère surprenant de la voir figurer dans cet article. La société de diffusion de vidéo en ligne s’efforce de fournir à ses utilisateurs une expérience client unique en recommandant des séries TV et des films susceptibles de les intéresser en fonction de leur historique de visionnage et des classements. Elle améliore en permanence son moteur de recommandations à l’aide de données et d’algorithmes d’apprentissage automatique afin d’enrichir son mécanisme de personnalisation. Un exemple significatif illustrant ce processus est dans le nombre des miniatures, ou thumbnails, créées par Netflix pour un film ou une série TV donnée. 

Pour une même série TV, Netflix crée plusieurs images de prévisualisation et affiche celle qui est la plus susceptible d’attirer un utilisateur spécifique, augmentant ainsi considérablement l’intérêt de ce dernier et le taux de clics. L’efficacité de ce type de marketing hyper personnalisé a été démontrée par le succès retentissant de Stranger Things, pour lequel on a tiré parti des données pour présenter différentes illustrations mettant en valeur le même titre, mais pour différents abonnés Netflix. Par exemple, une personne pouvait recevoir une image montrant un acteur connu, tandis qu’une autre voyait la capture d’écran d’une scène d’action ou d’horreur, selon les genres ou les thèmes des films qu’elle regarde habituellement sur Netflix. 

Ces images personnalisées sont un parfait exemple de la manière dont les marques peuvent optimiser l’expérience client à l’aide de données les concernant, en proposant davantage que des recommandations uniquement basées sur un public aux goûts et aux caractéristiques similaires, mais plutôt sur les centres d’intérêt et les préférences uniques d’un individu. 

Image produit personnalisées pour la série Netflix Stranger ThingsO2 : la création de publicités marketing accompagnées de messages personnalisés

L’opérateur de télécommunication britannique O2 est un autre exemple de marque ayant recours au marketing hyper personnalisé. La société exploite des données client afin de fournir des publicités personnalisées contenant des messages adaptés à chacun. Sur les réseaux sociaux, les clients peuvent notamment recevoir une publicité marketing affichant la même image, mais avec une offre quelque peu différente. Par exemple, un utilisateur dont le contrat a pris fin ne recevra pas le même message qu’une personne dont le contrat est bientôt terminé ou qui a récemment changé de téléphone. La société applique également ses campagnes marketing personnalisées à des vidéos publicitaires, générant ainsi plus de 1 000 versions d’une même vidéo à l’aide de messages modifiés en temps réel en fonction de l’appareil et de l’emplacement de l’utilisateur. Comparées aux vidéos classiques, ces publicités personnalisées augmentent de 128 % le taux de clics. 

En modifiant le contenu visionné par les clients de manière dynamique, que ce soit en utilisant les mêmes images tout en adaptant le message ou l’offre, comme dans le cas d’O2, ou en proposant différentes images pour la même offre, comme le fait Netflix, le résultat est le même : une augmentation de vos conversions en temps réel par la création d’expériences spécifiquement personnalisées au contexte de vos clients. 

Optimisation du marketing personnalisé à grande échelle 

Comme nous l’avons vu, les marques proposant une expérience utilisateur adaptée au moyen d’un marketing hyper personnalisé dans le but d’accroître les ventes ou de renforcer l’intérêt des clients donnent une toute nouvelle dimension aux données et contenus. Dans chacun de ces cas, nous constatons l’importance d’une expérience de contenu personnalisée, jouant sur un mode de communication créatif, sur le message affiché ou sur une combinaison des deux, pour attirer les utilisateurs plus efficacement. 

Mais la création de ces expériences uniques en temps réel à travers tous les points de contact nécessite un certain investissement en termes de données, d’outils et de contenus. Afin de rationaliser et de développer vos efforts de personnalisation, vous devrez passer d’une stratégie de personnalisation manuelle à programmatique. C’est là que le Digital Asset Management (DAM) et le Digital eXperience Management (DXM) entrent en jeu. Les plateformes de DAM permettent d’héberger l’ensemble de vos fichiers de médias et de vos contenus dans un pôle centralisé, et de relier l’intégralité de votre écosystème marketing. Le DXM permet quant à lui d’assurer que le contenu fourni est personnalisé en temps réel grâce à une adaptation contextuelle basée sur des données, et même sur l’IA. Dans le cadre d’une stratégie d’hyper-personnalisation, ces technologies vous aideront à réaliser les tâches fastidieuses en vous épargnant la création manuelle de centaines de variantes d’une même ressource grâce à une adaptation dynamique et automatisée des contenus pouvant varier en fonction de chaque contexte utilisateur (emplacement, préférences, comportement, etc.). 

Pour en savoir plus sur la manière dont les systèmes de DAM et DXM sont utilisés de manière unique pour aider les marques à atteindre leurs objectifs de personnalisation, consultez notre récent article : Optimiser vos stratégies de personnalisation avec un logiciel de DAM.

Comment mettre vos contenus au service de l’expérience client ?


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