Comment la data aide-t-elle à la personnalisation ?

La personnalisation est partout et grâce à la data. Dans cet article, nous allons vous présenter quelques cas dans votre quotidien où de la personnalisation vous est présentée. 

Google Maps 

Vous cherchez un restaurant ? Google Maps va vous proposer les restaurants avec lesquels vous êtes les plus affinitaires en fonction de vos usages passés. Vous allez plutôt d’habitude dans des japonais bon marché lorsque vous allez au restaurant ? Alors en changeant de ville, c’est ce que Maps vous proposera, selon votre position géographique. 

Avec la fonction GPS, si vous avez l’habitude de préférer une route plutôt qu’une autre, alors elle vous sera proposée plus régulièrement. 

Netflix et consorts

Nous en avons parlé plus longuement dans notre article dédié à Netflix : Netflix personnalise votre expérience sur sa plateforme à tous les niveaux. En effet Netflix va vous proposer des genres qui vous correspondent, les titres qui vous correspondent associés à ces genres et va même proposer affiches différentes selon les personnes. C’est l’une des premières entreprises qui a été capable de proposer une personnalisation aussi poussée. 

De manière générale, les plateformes de divertissement vont proposer des algorithmes de personnalisation pour vous proposer des titres basés sur votre comportement passé : 

• Côté musique par exemple, Deezer, Spotify et Youtube Music vont proposer des titres en fonction de vos écoutes passées. 
• Côté audio, des plateformes comme Audible ou Apple/Google podcasts vont vous proposer des audios basés sur vos écoutes passées. 
• Côté applications et jeux mobile comme le Google Play Store ou l’Apple Store, on va proposer des applications et jeux basées sur l’usage passé et qui sont censés vous correspondre.

Bien sûr, vous avez sûrement de nombreux contre-exemples à la pertinence des personnalisations qui ont pu vous être proposées. Mais je pense que vous avez aussi pu découvrir des éléments affinitaires avec ce que vous avez l’habitude de connaître et qui ont pu vous intéresser. 

Côté marketing : personnalisation de l’expérience client

Le marketing est un terrain de jeu de la personnalisation et se fait à plusieurs niveaux : 

• La plupart des publicités que vous voyez sur internet vous sont personnalisées. Elles sont proposées à vous parce qu’un algorithme a jugé qu’elles étaient pertinentes pour vous 
• A l’aide de vos habitudes d’achat et des données récupérées par exemple dans les cartes de fidélité ou en ligne, les entreprises vont être en capacité de vous proposer des offres personnalisées : réduction, produit qui vous convient le mieux.
• Un service client utilisant la data connaîtra les réponses qui ont déjà été apportées et pourra apporter les réponses les plus adaptées en fonction de ce contexte précédent. 

Les données utilisées pour faire cette personnalisation

Voici la liste des données qui sont souvent utilisées pour faire ce type de personnalisation : 

• Géolocalisation : la position géographique. Par exemple, pour vous proposer le cinéma adapté pour aller voir le dernier film d’auteur ou blockbuster, il va être important de connaître votre position. 
• Profil : Âge, Genre mais aussi revenus, couleur préférée ou encore nombre d’animaux de compagnie sont autant d’exemples de données de “profiling” utilisées pour faire de la personnalisation
• Historique de navigation : Si j’ai vu ou acheté ou mis dans ma wishlist tel et tel produit alors je serai potentiellement intéressé par ce produit 
• Données transactionnelles : Si j’ai acheté tel produit à telle fréquence à tel prix et à tel endroit
• Données qualitatives : Avoir répondu à un questionnaire peut aussi être une source supplémentaire de données

Pour conclure, le consommateur bénéficie d’une protection assez importante à la sur-personnalisation et à ce que les marques ont le droit de faire ou non sur cette personnalisation. Cette protection s’appelle la RGPD (règlement général sur la protection des données) et encadre quelles données ont le droit d’être collectées à quelle fin.

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