Plus vous en savez sur vos utilisateurs et vos clients, plus vous avez de chances de déployer des stratégies efficaces pour personnaliser l’expérience client.
Les informations personnelles, les données comportementales sur les préférences et les habitudes d’achat, les intérêts et les données psychographiques, comme nous le savons, sont la base d’une stratégie de profilage efficace, mais que peut-on savoir sur les utilisateurs qui interagissent avec les propriétés numériques et non numériques d’une marque ou avec ses campagnes ADS ?
Une statistique ressort de manière significative: en Italie, seuls 1,8 % des visiteurs, en moyenne, choisissent de divulguer leurs données et de laisser leurs coordonnées sur un site web ou de commerce électronique.
Cela signifie que plus de 98 % des utilisateurs interagissent de manière anonyme, un chiffre important qui représente un grand défi mais aussi une énorme opportunité. En effet, même lorsqu’ils sont anonymes, les utilisateurs, lors des différentes occasions d’interaction avec la marque, libèrent des informations précieuses (zones géographiques à partir desquelles ils se connectent, appareils utilisés, contenus consultés, etc.) qui peuvent encore être utilisées pour enrichir les profils et donner lieu à des activités ultérieures de personnalisation et de profilage progressif.
C’est ici qu’interviennent les processus d’enrichissement des données qui, comme l’indique l’expression elle-même, visent à enrichir le profil de l’utilisateur, qu’il soit connu ou anonyme.
Stratégie d’enrichissement des données: pourquoi est-elle si importante?
On entend par « enrichissement des données » le processus par lequel les données et les informations concernant l’utilisateur sont enrichies et mises à jour.
L’objectif, on le devine, est de créer un profil complet de l’utilisateur mis à jour en temps réel, cette vision unifiée du client qui, comme on le sait, est à la base de toute stratégie efficace d’amélioration de l’expérience client.
Face à la disparition annoncée des cookies tiers, les activités d’enrichissement des données ont pris le devant de la scène, en particulier en ce qui concerne les profils d’utilisateurs anonymes.
Comme nous le savons, les audiences profilées au moyen de données de première partie représentent un atout important pour les spécialistes du marketing, les annonceurs et les éditeurs, mais leur taille limitée rend souvent nécessaire l’adoption de logiques différentes afin d’atteindre une portée et une performance numériquement pertinentes.
Une stratégie d’enrichissement des données devient donc fondamentale tant pour les utilisateurs anonymes que pour les utilisateurs connus : dans le premier cas, elle permet d’enrichir les données et les informations à partir des contextes de navigation, plutôt qu’à partir de modèles probabilistes, tandis que dans le second cas, elle peut être déployée avec des activités de profilage progressif au moyen de formulaires, d’enquêtes, de sondages, pour ne donner que quelques exemples.
Si l’on veut s’attarder sur les types de données qui peuvent être enrichies, il s’agit essentiellement de:
- les données démographiques;
- les informations géographiques;
- les données comportementales;
- les données transactionnelles;
- les données de contact;
- données psychographiques.
Une stratégie d’enrichissement des données vous permet de connaître votre public de manière toujours plus détaillée.
Pour les marques et les entreprises, cela se traduit non seulement par la possibilité d’offrir une meilleure expérience client, mais aussi et surtout par l’opportunité de mettre en œuvre des stratégies axées sur les données plus efficaces et plus opportunes.
Enrichissement des données avec Blendee
Le système Marketing Operating System de Blendee permet un enrichissement efficace des données.
Cet enrichissement est rendu possible par le moteur de la plateforme d’audience et la fonctionnalité de profilage de l’audience par l’IA.
En particulier, l’activité d’enrichissement des données est basée sur un système incrémental à trois niveaux.
Premier Niveau
Le premier niveau part de l’analyse du contexte de référence dans lequel se déplace un utilisateur. Dans ce cas, il s’agit principalement d’utilisateurs anonymes pour lesquels l’objectif d’une activité d’enrichissement des données réside précisément dans la possibilité d’enrichir leur profil.
En suivant les utilisateurs dans les campagnes de publicité média en dehors des propriétés numériques d’une marque ou en suivant les utilisateurs anonymes à l’intérieur des propriétés numériques, les algorithmes d’intelligence artificielle de Blendee permettent de détecter le contexte dans lequel se trouve l’utilisateur et d’associer à cet utilisateur certaines caractéristiques liées à des informations qualitatives et quantitatives dérivées du contexte lui-même.
Dans ce premier niveau, le moteur de l’Audience Platform utilise l’analyse sémantique des contenus et leur classification au moyen de différentes taxonomies telles que les taxonomies de premier et de second niveau de l’IAB.
Deuxième Niveau
Le deuxième niveau ajoute à la quantité d’informations collectées lors de la première phase, des informations démographiques (sexe et âge) obtenues grâce à des modèles statistiques qui nous permettent de les attribuer à un utilisateur anonyme naviguant sur le site grâce à des modèles probabilistes basés sur différents niveaux de confiance.
Terzo Livello
Le troisième niveau permet de compléter les informations précédentes par des informations sur les utilisateurs connus, c’est-à-dire des données qu’ils ont publiées et que la marque possède. Il s’agit d’informations démographiques mais aussi de données qui peuvent concerner les habitudes de consommation ou les centres d’intérêt. Dans ce cas, le comportement des utilisateurs connus est combiné avec des comportements similaires au sein d’audiences anonymes pour en déduire des caractéristiques sociodémographiques sur les membres de ces audiences également.
De l’enrichissement des données aux activités de création d’audience, l’étape est courte : précisément sur la base des caractéristiques attribuées lors d’une activité d’enrichissement des données, l’A.I. Audience Profiling de Blendee permet d’analyser les caractéristiques et, sur la base de celles-ci, de procéder à la création de différents types d’audience.
L’enrichissement des données est une stratégie puissante qui permet d’acquérir un avantage concurrentiel et d’offrir aux clients des expériences personnalisées et réellement pertinentes.
