La collecte de données comportementales des utilisateurs, telles que les affinités, les intérêts, les données démographiques, les données d’achats antérieurs et toute autre information disponible centrée sur l’utilisateur peut avoir un impact positif significatif sur l’expérience utilisateur et la croissance de l’entreprise. Il s’agit d’un domaine en évolution dynamique, qui implique des algorithmes d’apprentissage automatique complexes et des capacités d’exploration de données.
L’utilisation de données comportementales pour des publicités et/ou du contenu personnalisés nécessite des capacités d’exploration de données approfondies.
L’exploration de données est un terme utilisé pour expliquer le processus d’analyse des mégadonnées dans le but de trouver des modèles, des corrélations et des idées intéressants. C’est une analogie de la méthode d’extraction de données solides comme le roc d’une montagne massive. Dans le monde en ligne, l’exploration de données est utilisée pour trouver des modèles de comportement des utilisateurs en analysant leur comportement en ligne passé.
Bien que l’on puisse penser qu’il s’agit d’une technologie hors de portée, le fait est que les outils d’analyse comportementale et de ciblage sont devenus beaucoup plus accessibles aujourd’hui et plus précieux – maintenant plus que jamais. En fait, le ciblage comportemental nous entoure. Il est couramment utilisé par les annonceurs en ligne pour diffuser des publicités personnalisées et augmenter la pertinence et l’efficacité de leurs campagnes hors site. Un exemple classique est le reciblage d’annonces sur des segments de visiteurs qui avaient déjà visité le site Web en fonction de critères comportementaux spécifiques. Un autre bon exemple serait les capacités de Lookalike Audiences de Facebook. La fonctionnalité Lookalike Audiences permet aux annonceurs de cibler automatiquement les personnes sur Facebook qui sont très similaires à l’audience initiale, qui a été sélectionnée par l’annonceur comme un public cible très pertinent pour son entreprise.
L’analyse comportementale et les capacités prédictives gagnent en popularité.
De nombreux sites Web comprennent aujourd’hui que pour augmenter l’expérience utilisateur, l’engagement et le taux de conversion, ils doivent engager les utilisateurs de manière plus personnalisée. Jusqu’à 94% des spécialistes du marketing internes conviennent que la personnalisation du site Web est essentielle au succès actuel et futur (source). Prédire les futurs modèles de comportement du public cible peut avoir un impact impressionnant sur les résultats, et c’est exactement là que les moteurs de personnalisation de sites Web sont utiles.
Conclure des informations précieuses à partir d’un processus d’exploration de données complet et automatisé, puis les emballer dynamiquement pour des modules de recommandation personnalisés est l’un des moyens les plus courants et les plus efficaces d’exploiter les données comportementales. À titre d’exemple, les sites de commerce électronique utilisent cette technique pour proposer des recommandations de produits personnalisées à leurs visiteurs.
Avec l’explosion des mégadonnées, avant de prendre de grandes décisions, les spécialistes du marketing doivent savoir comment obtenir efficacement des informations précieuses et éviter tout biais.
L’une des principales conclusions de l’étude « The State of Always-On Marketing Study » menée par Razorfish en collaboration avec Adobe est que 76 % des spécialistes du marketing n’utilisent pas les données comportementales dans l’analyse de segmentation et l’exécution du ciblage. De plus, très peu sont capables de fournir des analyses et des expériences en temps réel en termes de technologie, d’exécution créative et d’intégration des données. Choisir les bons outils de ciblage comportemental, ainsi qu’un plan stratégique marketing mature, est la clé du succès.
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