{"id":10195,"date":"2019-07-02T15:48:20","date_gmt":"2019-07-02T15:48:20","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/fr\/?p=10195"},"modified":"2021-01-05T21:48:47","modified_gmt":"2021-01-05T21:48:47","slug":"display-lhyper-pertinence-en-5-exemples","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/blog\/display-lhyper-pertinence-en-5-exemples\/","title":{"rendered":"Display : l’hyper-pertinence en 5 exemples"},"content":{"rendered":"

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Chaque shopper est unique, avec, sur l\u2019instant, des attentes bien pr\u00e9cises. Personnalisez vos contenus en fonction des pr\u00e9f\u00e9rences et des comportements de chacun, gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle. En effet, l\u2019IA am\u00e9liore toujours plus l\u2019efficacit\u00e9 de vos annonces publicitaires, en vous permettant d\u2019analyser en temps r\u00e9el un volume massif de donn\u00e9es pour proposer au consommateur des contenus ultra-pertinents.<\/p>\n

Cet hyper-ciblage offre aux marques l\u2019opportunit\u00e9 de diffuser le bon message \u00e0 la bonne personne au bon moment. Et ce n\u2019est qu\u2019un d\u00e9but. Nombreuses sont les entreprises adeptes de l\u2019hyper-pertinence. Pourquoi ? Parce que les r\u00e9sultats sont l\u00e0 !\u00a0 Cinq marques t\u00e9moignent.<\/p>\n

Macy\u2019s<\/strong><\/h3>\n

Comme beaucoup d’e-commer\u00e7ants, Macy’s op\u00e8re dans un secteur ultra-concurrentiel. Pour tirer son \u00e9pingle du jeu, l\u2019enseigne iconique redouble d\u2019efforts pour engager ses clients dans une relation personnalis\u00e9e.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Macy’s mise sur les habitudes de consommation de chaque individu, pour une exp\u00e9rience shopping unique et personnalis\u00e9e.\u00a0 L\u2019enseigne analyse entre autres la fr\u00e9quence des visites et les pr\u00e9f\u00e9rences vestimentaires de ses clients pour leur proposer des avantages fid\u00e9lit\u00e9 ou des offres promotionnelles.<\/p>\n

Starbucks<\/strong><\/h3>\n

Tout comme Macy\u2019s, Starbucks joue la carte de la personnalisation et de la fid\u00e9lisation de ses clients, en suivant de pr\u00e8s leur fr\u00e9quence d\u2019achat, leurs pr\u00e9f\u00e9rences individuelles \u2013 des boissons \u00e0 l\u2019alimentaire \u2013 ,\u00a0 ainsi que leur utilisation de l’application mobile. La cha\u00eene propose \u00e0 chaque consommateur des promotions, des offres hyper-personnalis\u00e9es, des alertes sur les nouveaux produits susceptibles de l\u2019int\u00e9resser, mais aussi l\u2019emplacement du Starbucks le plus proche.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

R\u00e9sultat : gr\u00e2ce \u00e0 l’hyperpersonnalisation de ses annonces et de ses communications, Starbucks est parvenu \u00e0 convertir certains de ses clients en vrais fans, \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer de l\u2019engagement et \u00e0 nouer une v\u00e9ritable relation.<\/p>\n

Ikea<\/strong><\/h3>\n

Les nouvelles technologies n’ont plus de secrets pour la franchise su\u00e9doise :\u00a0 Ikea repousse les limites de l’hyper-pertinence avec son application mobile Ikea Place. <\/em>Les utilisateurs visualisent chez eux, en r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, les meubles qu\u2019ils ont l\u2019intention d\u2019acheter. Il leur suffit de scanner la pi\u00e8ce et de choisir le produit qui les int\u00e9resse pour le voir in situ\u2026 sans quitter leur maison. Ils peuvent zoomer, d\u00e9zoomer, le regarder sous diff\u00e9rents angles et trouver ainsi l\u2019article id\u00e9al en basant leurs recherches sur des crit\u00e8res sp\u00e9cifiques.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Outre l’am\u00e9lioration de l’exp\u00e9rience d’achat, l\u2019appli permet aussi \u00e0 Ikea de collecter des donn\u00e9es essentielles pour personnaliser ses futures recommandations produits.<\/p>\n

ASOS<\/strong><\/h3>\n

ASOS r\u00e9invente ses pages d\u2019arriv\u00e9e et de navigation en fonction des int\u00e9r\u00eats de ses consommateurs. Par exemple, une utilisatrice qui recherche \u00e0 un moment donn\u00e9e une jupe sera\u00a0 automatiquement redirig\u00e9e vers la cat\u00e9gorie \u00ab femme \u00bb en retapant plus tard l’adresse URL de la page d’accueil. Orient\u00e9s vers les contenus qui les int\u00e9ressent, les shoppers se rendant fr\u00e9quemment sur le site b\u00e9n\u00e9ficient d’une exp\u00e9rience client encore plus pertinente.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Asos permet aussi aux clients ayant d\u00e9j\u00e0 param\u00e9tr\u00e9 leur taille de v\u00eatement de visualiser l’information enregistr\u00e9e sur toutes les autres pages produits visit\u00e9es, pour une exp\u00e9rience shopping des plus fluides, rapides et agr\u00e9ables.<\/p>\n

Sephora<\/strong><\/h3>\n

Sephora<\/a> mise sur sa brillante palette de strat\u00e9gies marketing pour interagir avec ses clients \u00e0 chaque point de contact, en leur proposant des contenus hyper-pertinents que ce soit en boutique, sur les r\u00e9seaux sociaux, sur son application ou encore sur le web.\u00a0 Fond\u00e9es sur les historiques d’achats et autres donn\u00e9es comportementales, les offres propos\u00e9es sont adapt\u00e9es aux pr\u00e9f\u00e9rences personnelles de chaque beauty addict.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Les pages web ont quant \u00e0 elles \u00e9t\u00e9 con\u00e7ues pour r\u00e9pondre \u00e0 n\u2019importe quelle question ou pr\u00e9occupation des clients, \u00e0 travers des informations utiles \u00e0 la prise de d\u00e9cision.\u00a0 En parall\u00e8le, Sephora ravive l\u2019\u00e9clat de ses boutiques physiques avec une touche de digital, pour une exp\u00e9rience omnicanal et hyper-pertinente des plus r\u00e9ussies.<\/p>\n

L\u2019hyper-pertinence : mode d\u2019emploi<\/strong><\/h3>\n

En proposant des annonces publicitaires hyper-pertinentes, les entreprises am\u00e9liorent consid\u00e9rablement la fid\u00e9lit\u00e9 de leurs clients, augmentent le panier moyen et d\u00e9veloppent la notori\u00e9t\u00e9 de leur marque. Comment\u00a0? Gr\u00e2ce au Deep Learning.<\/p>\n

Les mod\u00e8les Deep Learning permettent de traiter de larges volumes de donn\u00e9es \u2013 bien au-del\u00e0 des capacit\u00e9s cognitives du cerveau humain.\u00a0 Capables de d\u00e9tecter des comportements d’achat parmi une masse d’informations, les mod\u00e8les Deep Learning sont capables de pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision (et rapidit\u00e9) les besoins futurs de chaque utilisateur. Les annonces r\u00e9sultant de ces analyses sont adapt\u00e9es et personnalis\u00e9es, favorisant l’engagement et la conversion.<\/p>\n

Pour la premi\u00e8re fois dans l\u2019histoire du marketing, le one-to-one n\u2019est plus un mythe. Dans cette nouvelle \u00e8re publicitaire, les shoppers d\u00e9couvrent de nouveaux articles plus que jamais susceptibles de les int\u00e9resser, et red\u00e9couvrent des produits consult\u00e9s par le pass\u00e9.<\/p>\n

Envie d\u2019en savoir plus ? D\u00e9couvrez notre ebook \u00ab L\u2019IA au service du display : le guide ultime<\/a> \u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

  Chaque shopper est unique, avec, sur l\u2019instant, des attentes bien pr\u00e9cises. Personnalisez vos contenus en fonction des pr\u00e9f\u00e9rences et des comportements de chacun, gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle. 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