Hyper-personnalisation web

Ce mardi, dans le cadre de l’événement Business+ Ecommerce Lab 2026 – Ecommerce stratégique : IA, logistique et expérience pour mieux vendre, je participe à une table ronde où j’essaierai d’apporter ma vision de cette histoire de personnalisation fondée sur le marketing digital.

Quelque chose qui n’est pas nouveau, mais que j’applique dans des projets depuis plus de dix ans, comme tu vas le voir maintenant. Mais il est vrai que l’IA permet une échelle énorme au niveau de l’utilisateur moyen, difficile à atteindre auparavant. Ça, oui, ça a changé.

Ci-dessous, je te laisse ma réponse à chacun des grands points que nous avons abordés pendant la discussion.

Quelles capacités organisationnelles et technologiques sont indispensables pour passer de la simple collecte de données à leur activation intelligente en temps réel sans générer de problèmes opérationnels ? (gouvernance des données, alignement marketing-IT…)

En général, ce n’est ni une question d’organisation ni une question technologique, mais plutôt une question de vision. De analyser quelles données nous avons et ce que l’on peut en faire.

Un site web ou une application normale génère des milliards de données. Certaines, tu les collectes d’une manière (serveur), d’autres autrement (Google Analytics ou CRM) et d’autres, directement, tu ne les collectes pas. Parce que cela ne t’intéresse pas ou parce que cela ne t’est pas venu à l’esprit, ce qui arrive le plus souvent.

Donc ce n’est pas un problème d’outils, mais, comme je le dis, principalement une question de vision. Et la première chose, c’est d’en avoir une.

À partir de là, marketing, IT et business doivent se parler:

• Décider ce qu’il faut collecter.
• Pour quoi faire.
• Comment cela va être exécuté techniquement.
• Comment la donnée va être activée.
• Et une chose qu’on oublie souvent : comment le succès de l’action va être mesuré.

Et voilà.

Plus loin, je donne plusieurs exemples de personnalisation et je réponds à ces quatre questions pour chacun d’eux, mais avant je veux que tu retiennes une idée :

Le temps réel total n’existe pas.

Et ce n’est pas grave, parce que beaucoup de ces activations et personnalisations n’ont pas besoin de millisecondes, mais de logique et de cohérence.

Comment utilise-t-on l’analytique avancée (modèles prédictifs, machine learning, scoring) pour anticiper les comportements d’achat et ne pas seulement y réagir ? (abandon de panier, tarification dynamique…)

La première chose est de différencier l’analytique du reporting. Le reporting fait partie de l’analytique et se pratique dans toutes les entreprises de taille moyenne. Mais l’analytique, c’est plus que ça. Et l’analytique avancée, encore bien plus.

Voir qu’un utilisateur abandonne le checkout n’est pas de l’analytique avancée. Ce n’est même pas de l’analytique, à mon avis. C’est un événement qui devra déclencher une action, comme un popup exit-intent ou l’envoi d’un email automatique. Et là, on parlerait plutôt de CRO.

Autre chose quand on entre dans des modèles qui attribuent une probabilité à un utilisateur / client :

• Probabilité d’achat.
• Probabilité d’abandon.
• Probabilité de churn.

Contrôler et attribuer ces scores permet d’agir avant que l’événement ne se produise, avec de meilleures chances de succès que si l’action arrive ensuite.

Par exemple, un score de propension à l’achat qui active des offres ou des contenus spécifiques peut très bien fonctionner. Idem avec le pricing dynamique: ajuster les prix en fonction de la demande, du stock et du comportement a un impact direct s’il est intégré au business.

Dans les deux cas, le plus difficile est de différencier les « signaux » qui poussent un utilisateur à l’achat, du reste de ce que son comportement nous laisse. Une fois détectés, les activer est relativement facile.

De plus, d’après mon expérience, les règles simples bien exécutées -comme celles fondées sur les biais- fonctionnent mieux que d’autres algorithmes plus complexes et alambiqués.

Où se situe l’équilibre entre une segmentation vraiment activable et la complexité analytique qui paralyse l’exécution ? (automatisation, coût, omnicanalité…)

Ici, je crois aller à contre-courant. Je le dis parce que je vois des projets qui commencent avec une segmentation simple puis la compliquent, jusqu’à finir avec des centaines de microsegments qui n’apportent pas grand-chose.

Dans ce sens, j’aime utiliser des segments issus de méthodologies éprouvées comme RFM et ne pas trop m’en éloigner. Je pense qu’elle est très bien pensée et permet d’attaquer des groupes d’utilisateurs qui se différencient vraiment entre eux.

Évidemment la langue et/ou le pays, il faut les prendre en compte, surtout pour les pièces et les copies, plus que pour le comportement en lui-même, même si cela compte aussi.

Comment garantir une expérience hyper-personnalisée cohérente sur tous les points de contact —web, email, social, paid media, service client— sans casser la cohérence de marque ?

À l’époque, j’avais déjà parlé de ce que supposait l’omnicanalité par opposition à la multicanalité. L’hyper-personnalisation complique encore beaucoup plus cela. C’est pourquoi je pense qu’il ne faut pas devenir fou.

Un exemple : chez Lowi, quand nous sommes passés de l’offre mobile à la fibre, nous avons découvert qu’il y avait plus de 100 cas de clients différents au moment de faire de l’upselling (une ligne, plusieurs lignes, identiques ou différentes, entreprises, particuliers…). C’était manifestement ingérable.

Qu’a-t-on fait ? Nous avons choisi d’offrir une expérience raisonnablement bonne pour tous. Les cas les plus fréquents ont été davantage soignés, mais les plus étranges ont tous été regroupés sous une expérience acceptable, pas la plus optimale.

Avons-nous mal fait ? Sous le prisme de l’hyper-personnalisation, on pourrait penser que oui, mais traiter un par un chaque cas de la manière la plus optimale aurait supposé un investissement en ressources BEAUCOUP plus important que les bénéfices supposés. Ça ne compensait pas.

C’est pourquoi, de mon point de vue, la cohérence et l’omnicanalité gagnent toujours sur la personnalisation. Parce que si le système n’est pas parfaitement huilé, un utilisateur peut recevoir un message par email, un autre sur le web et encore un autre en boutique, ce qui crée beaucoup plus de friction que si tu n’essayais pas de personnaliser quoi que ce soit. 

Le défi est de personnaliser de manière cohérente. Et ce n’est pas toujours possible.

En plus, il y a une composante de marque qu’on ignore souvent. Tout ne doit pas être hyper-personnalisé. Certains messages doivent être les mêmes pour tout le monde parce qu’ils construisent le positionnement. L’équilibre consiste à combiner les couches : base de marque cohérente plus personnalisation contextuelle, voilà ce qui est compliqué.

Quelles métriques prouvent que l’hyper-personnalisation a réellement un impact sur la conversion, le panier moyen et la fidélisation, et comment calcule-t-on son ROI de manière rigoureuse ?

Eh bien, à ces niveaux, les entreprises qui envisagent l’hyper-personnalisation, sont censées avoir déjà très bien optimisé tout ce qui vient avant. Et donc, il n’y a pas de grands bonds, mais de petites hausses.

Donc, puisque tu es déjà à un niveau élevé, les changements se font avec prudence et, comme tu dois expérimenter, les tests A/B sont tes amis.

Et prépare-toi à voir beaucoup de tests qui n’obtiennent pas d’amélioration de la conversion ou qui manquent de signification statistique.

C’est normal.

Cela vaut pour le web ou l’app. Maintenant, s’il s’agit de passer de l’absence d’email marketing automatisé à la mise en place de flux bien segmentés et RFM, là les choses changent. Et on pourra bien voir des hausses à deux chiffres de la conversion et du chiffre d’affaires du canal.

En plus de cette hausse, deux autres KPIs l’accompagneront très probablement :

• Taux de récurrence client.
• Chiffre d’affaires global.

La raison n’est autre que l’effet de répétition de la publicité: tu réussiras à être beaucoup plus présent dans la tête de ton client, ce qui est la meilleure chose qui puisse t’arriver.

Quant au ROI, bon, si tu me connais tu sais que je ne suis pas très partisan de cette métrique sauf quand on parle de vendre des produits digitaux ou de la formation. Je te mentirais donc si je te donnais un chiffre, parce que je ne le connais pas et qu’il ne m’inquiète pas. Dans la personnalisation, comme dans presque tout sur le canal online, il suffit de faire les choses bien, petit à petit et avec bon sens.

Exemples de personnalisation qui peuvent te donner des idées

Ce sont quelques cas que nous avons exécutés dans des projets, sur différents canaux et formats.

Flux complet : canaux + web

C’est, jusqu’à présent, le plus gros travail de personnalisation auquel j’ai participé. Et c’était un projet très ambitieux qui couvrait :

• Le site web.
• Les landing pages.
• L’espace client.
• Toutes les campagnes et tous les canaux marketing.
• Le call center (l’agent voyait exactement la même chose que le client).

Le parcours complet de l’utilisateur, depuis le moment où il nous voyait (display) ou nous recherchait (SEM), jusqu’à la souscription ou l’appel au call center.

Et quand je dis le site web, ce n’est pas un petit message ici et un autre là. Non. C’est que tout le site web était personnalisé :

Bref, un énorme projet, parce que tu vas maintenant voir toutes les variables que nous pouvions prendre en compte, qui, vu le secteur, sont très différentes des habituelles.

Variables

• Opérateur depuis lequel l’utilisateur navigue :
• Client de l’entreprise.
• D’une autre société du groupe
• De la concurrence.
• Services souscrits.
• Dispose d’une couverture fibre.
• Dispose d’une couverture ADSL.
• Visite de landing pages de tarifs.
• Services qui l’intéressent.
• Nombre de visites du site web.
• Visite de l’espace client.
• S’il est client, s’il est engagé.
• Insertion de keywords dynamiques : les mots-clés exacts que l’utilisateur emploie en SEM, nous les lui montrons sur le site web.
• Si l’utilisateur vient de comparateurs (Idealo, Rastreator).
• Campagne display vue : elle est répliquée sur le site web.

Comme tu le vois, disposer de tout ce type de données n’est pas habituel dans n’importe quel projet web.

Mesure

Exercice complexe :

• Mesure avant et après l’exercice de personnalisation.
• Google Analytics.
• AdServer.
• Analyse avancée sur mesure.

CRM

Je te laisse ici une liste de tous les emails personnalisés que nous envoyions à l’époque chez Yo pongo el hielo :

Email marketing pour ecommerce.

Ajouter ces emails segmentés, avec l’email quotidien, a été un game-changer dans le projet. Les deux variables que je mentionnais avant, récurrence et chiffre d’affaires, ont explosé.

Variables

Beaucoup, même si moins qu’avant :

• Sexe.
• Âge et anniversaire.
• RFM (nombre de commandes, date et montant).
• Produits achetés.
• Catégorie préférée.
• Deuxième catégorie préférée.
• Produits vus par l’utilisateur.
• Produits les plus vus par d’autres utilisateurs sur le site web.

Et quelques autres que j’oublie sûrement.

Mesure

Serveur d’email :

• Délivrabilité.
• Nombre d’emails envoyés.
• Désabonnements.

Google Analytics :

• Trafic des liens tagués.
• Revenus.

Ecommerce

Module avec les derniers produits vus par l’utilisateur

Simple et efficace. Ce module rappelle à l’utilisateur les produits qu’il a vus récemment, de sorte que nous le relançons avec quelque chose qui, a priori, attire déjà son attention.

Variables

Produits vus par l’utilisateur.

Mesure

Événement GA4.

Réseaux sociaux

Pièces personnalisées pour des audiences chez Lowi (différents personnages, équipes de football…). Cela n’a pas vraiment changé les résultats, donc l’effort ne compensait pas.

Variables

Centres d’intérêt et données sociodémographiques, si je me souviens bien.

Mesure

Plateforme de Facebook Ads (ce n’était pas encore Meta).

Conclusions

La personnalisation n’est pas une question d’outils, mais d’analyse et de savoir quoi faire avec les données. Sans cela, tu accumules des données – même pas de l’information – avec lesquelles tu ne fais rien.

Un autre mythe à faire tomber est que le temps réel est surévalué. Dans la plupart des cas, l’important n’est pas la vitesse ni l’immédiateté, mais la logique business derrière.

Dans l’analytique, il est plus utile d’avoir celle qui te permet d’agir plus tôt avec tes clients, que celle qui t’explique ce qui s’est déjà passé.

Un autre point important est que compliquer la segmentation est souvent une erreur. Mieux vaut peu de segments bien différenciés (utilise RFM) que beaucoup de segments peu exploitables parce qu’ils se ressemblent trop.

D’autre part, tout ne peut pas être personnalisé. Si tu casses la cohérence entre les canaux marketing ou de vente, tu dégrades l’expérience.

À certains niveaux, l’hyper-personnalisation ne change pas le business d’un coup, elle aide plutôt avec de petites hausses.

En définitive, je te dirais que si tu veux personnaliser, pense à moins de complexité et plus d’exécution.