La personnalisation est devenue un enjeu majeur pour digitaliser la communication commerciale des grandes enseignes. Chez Bonial, nous voyons deux pré-requis fondamentaux pour obtenir une bonne expérience utilisateur: les données produits et prix, et la donnée utilisateur.
La première présente une apparente facilité, mais donne bien souvent du fil à retordre aux grands retailers. Comment obtenir, à tout moment et pour tout magasin du parc, une donnée propre répertoriant les offres et promotions valables, rigoureusement catégorisées et “parsées” (c’est-à-dire comportant les bonnes données rangées dans les bons champs). Parfois, les PIM (Product Information Management) peuvent y aider ; à défaut, on peut utiliser tout ou partie de flux récupérés chez certains partenaires. Mais bien souvent, il sera plus rapide et plus sûr de repartir des données les plus fiables disponibles, par exemple du prospectus papier dont on extrait les offres individuelles.
La donnée utilisateur, quant à elle, peut provenir de plusieurs sources. L’historique de CRM reste une source irremplaçable, lorsqu’elle peut être exploitée, soit parce que l’utilisateur est loggé (ce n’est hélas pas toujours le cas), soit lorsque l’on est capable de l’identifier en utilisant des technologies de CRM-onboarding. A défaut de ces informations, on pourra tout à fait exploiter des données de navigation précédentes, qui sont déjà riches quant aux intentions d’achat et habitudes de consommation : quels sont les produits les plus cliqués, les plus ajoutés au panier (même non convertis), les plus longtemps regardés ? Notons enfin, en préambule, que son exploitation pour les besoins de personnalisation nécessitera souvent le consentement de l’utilisateur recueilli dans le cadre du RGPD ; mais les différentes études consommateurs montrent que, lorsque la personnalisation est bien exécutée, les consommateurs l’accueillent positivement et sont même enclins à donner leur “opt-in” pour cet objectif.
Une fois les données proprement récoltées et organisées, la question est de savoir avec quel algorithme ou avec quelle méthode les traiter. Il est recommandé d’en expérimenter plusieurs, sous forme d’A/B testings successifs, pour comparer leurs performances respectives. L’algorithme de personnalisation sur Bonial a ainsi fait l’objet de nombreux changements depuis son introduction en 2017, avec des modifications parfois totalement contre-intuitives, fruits de nombreuses itérations. Autre particularité : il comporte aussi une option dite de “fall-back” : si la personnalisation “à l’utilisateur” n’est pas possible, soit parce que nous recevons sa 1ère visite ou n’avons pas obtenu son consentement RGPD, nous proposons alors une personnalisation “au magasin”. Cette dernière consiste à afficher, en “extraits” de chaque prospectus, les produits ou promotions les plus populaires du catalogue, dans la région de l’utilisateur. Cette méthode ne donne pas d’aussi bons résultats que la personnalisation à l’utilisateur, mais reste infiniment meilleure (du point de vue du temps d’engagement avec le contenu) qu’une expérience sans aucune personnalisation.
Une fois la bonne méthode de personnalisation validée, nous recommandons d’appliquer ces principes sur l’ensemble des points de contact du plan media. Bien entendu, il convient de commencer par les supports propriétaires (owned media), c’est à dire les apps et sites web de l’enseigne. Mais nous conseillons également de l’exiger auprès des différents partenaires media, pour obtenir, autant que faire se peut, une expérience de qualité sur l’ensemble de la chaîne publicitaire.