La personnalisation dans le secteur du retail à l’ère de l’IA : comment l’IA décisionnelle transforme les relations clients

L’engagement client se trouve à un tournant décisif. Les nouvelles technologies, comme l’intelligence artificielle (IA), permettent aux marketeurs du retail d'offrir de véritables expériences personnalisées en transformant la manière dont les marques tissent des relations durables avec leurs clients.

L'IA repose sur le machine learning, que les spécialistes du marketing dans le secteur de la vente au détail utilisent déjà depuis des années pour prédire le taux de désabonnement, adapter les actions des clients et personnaliser les campagnes en fonction des données first-party et des segments ou audiences.

Mais l’IA décisionnelle, véritable révolution en matière de personnalisation individuelle, repose sur une approche fondamentalement différente. Alors que la plupart des modèles d’IA s’appuient sur le machine learning prédictif ou sur des grands modèles de langage (LLM), l’IA décisionnelle exploite l’apprentissage par renforcement pour personnaliser chaque composante des campagnes du cycle de vie client : canal, moment de la journée, fréquence, message, etc. Le modèle opère de façon autonome, apprend en continu et expérimente en permanence pour délivrer des décisions personnalisées à chaque client.

Résultat : une personnalisation individualisée à grande échelle. Découvrez, à travers des exemples, comment les marques peuvent tirer parti de l’IA décisionnelle.

Approche traditionnelle de la personnalisation dans le secteur du retail

Vous vous demandez peut-être : En quoi l’IA décisionnelle est-elle différente des précédentes approches de la personnalisation ? La plupart des modèles d’IA utilisés aujourd’hui par les marketeurs pour personnaliser les interactions reposent sur une approche dite de « prochaine meilleure action ». Imaginons qu’un commerçant lance une campagne personnalisée à destination de clients intéressés par les chaussures. Les modèles traditionnels de « prochaine meilleure action » s’appuient sur des données first-party et regroupent les clients dans des catégories telles que « achat de chaussures au cours des 90 derniers jours » ou « panier moyen des trois derniers achats de chaussures ».

Les marketeurs injectent ensuite ces variables dans un modèle prédictif, qui attribue un score à chaque client en fonction de sa probabilité de racheter des chaussures de ville plutôt que des baskets ou des sandales. Ces scores sont ensuite traduits en règles qui déterminent le type de chaussures que chaque client est le plus susceptible d’acheter.

Limites de la personnalisation basée sur la « prochaine meilleure action »

Il y a cinq ans, prédire la paire de chaussures qu’un client était le plus susceptible d’acheter représentait le summum de la personnalisation. Mais la personnalisation basée sur la « prochaine meilleure action » présente certaines limites. Le modèle prédictif a probablement recommandé une paire de chaussures parce que le client présentait un score d’« affinité » élevé pour cette catégorie, son historique d’achats l’amenant à considérer qu’il était plus enclin à racheter le même type de produit. Les clients se voient ainsi proposer une « personnalisation » qui se limite à la répétition de la dernière recommandation. Vous avez acheté une paire de chaussures de running ? Voici six autres paires de chaussures de running qui pourraient vous intéresser.

Ce n’est pas parce qu’une personne pratique la course à pied qu’elle s’intéresse uniquement aux chaussures de running. Le modèle prédictif, qui a pourtant suggéré à juste titre une nouvelle paire de chaussures de running, risque alors de s’enfermer dans une boucle itérative, en ne proposant que des produits de running, alors que ce client pourrait être intéressé par des chaussures de ville, des bottes ou d’autres catégories de chaussures pour lesquelles le modèle n’a pas été entraîné.

Mais supposons que le modèle prédictif ait toujours raison et recommande systématiquement des chaussures de running à un client uniquement intéressé par cette catégorie. Cela signifie-t-il pour autant que les campagnes sont véritablement personnalisées pour chaque client ? Et dans ce cas, est-ce que cela incitera réellement les clients à effectuer un achat ?

Nouvelle ère de la personnalisation dans le secteur du retail

La réponse à ces deux questions est non. Proposer à un client la « prochaine meilleure recommandation » ne signifie pas nécessairement répondre à ce qu’il recherche à l’instant T, car cette approche repose encore largement sur des segmentations d’audience, et non sur les préférences individuelles de chaque consommateur. Et il ne suffit pas de proposer le bon produit pour que les clients l'achètent. 

Contrairement à de nombreux modèles de personnalisation traditionnels, l’IA décisionnelle incite les clients à passer à l’action. L’IA décisionnelle utilise l’apprentissage par renforcement pour optimiser les décisions marketing tout au long du cycle de vie du client.

L’IA décisionnelle ne se limite pas à identifier la meilleure recommandation produit en fonction des préférences des clients : elle personnalise également le canal, le jour de la semaine, l'heure, la fréquence, le message, le contenu, et tout autre levier nécessaire pour favoriser la conversion au niveau individuel.

Grâce à un apprentissage et à une expérimentation continus, les agents d’IA décisionnelle affinent leurs décisions en temps réel. Ils peuvent ainsi générer des réponses véritablement personnalisées, fondées non pas sur la répétition des recommandations passées, mais sur des profils clients réels, une expérimentation autonome et continue, et l'objectif clair d’augmenter les conversions.

Avenir de l’engagement client dans le retail

L’IA décisionnelle aide les retailers à mettre en place une personnalisation véritablement individualisée. En exploitant des données first-party enrichies pour proposer des campagnes pertinentes à chaque individu, BrazeAI Decisioning Studio™ aide les marques du retail à créer des liens plus étroits et plus authentiques avec leurs clients.

Braze façonne l’avenir du marketing basé sur l’IA, où les agents d’IA permettent aux marketeurs de devenir les chefs d’orchestre de fonctionnalités intelligentes et modulables. En incitant les clients à acheter, l’IA décisionnelle permet aux marketeurs de bâtir des campagnes fondées sur une personnalisation individualisée qui génère des résultats concrets.

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