Nous vivons aujourd’hui à l’ère de l’hyperpersonnalisation, où chaque interaction marketing peut être taillée sur mesure pour un individu spécifique. 

En tant que professionnel de la stratégie, je constate chaque jour comment l’explosion des données (Big Data) et les avancées de l’intelligence artificielle (IA) transforment notre façon de communiquer avec les consommateurs. 

L’hyperpersonnalisation désigne une forme de personnalisation poussée à son paroxysme, à l’échelle individuelle et en temps réel, parfaitement adaptée au contexte de chaque client ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE).

Grâce aux nouvelles technologies d’analyse de données et au machine learning, il devient possible de proposer le bon produit au bon moment via le bon canal, réalisant ainsi le « Graal » du marketeur (L’hyper-personnalisation: pour qui et comment? — Veille et Tribune > Marques — E-marketing.fr).

Cette tendance n’a rien d’un simple effet de mode : elle répond à des besoins concrets. Les consommateurs, saturés de sollicitations génériques, réclament des expériences plus pertinentes et personnalisées.

Des entreprises pionnières comme Netflix (avec sa page d’accueil unique à chaque utilisateur) ou Spotify (avec ses recommandations musicales personnalisées) ont su créer un avantage concurrentiel en offrant des expériences quasi-uniques à chacun de leurs clients (L’hyper-personnalisation: pour qui et comment? — Veille et Tribune > Marques — E-marketing.fr). En parallèle, les capacités technologiques des entreprises ont été démultipliées par le machine learning et le Big Data (L’hyper-personnalisation: pour qui et comment? — Veille et Tribune > Marques — E-marketing.fr), rendant l’hyperpersonnalisation non seulement possible, mais de plus en plus courante dans le marketing digital.

Cependant, cette révolution soulève également des questions cruciales. Comment tirer parti de l’hyperpersonnalisation pour créer de la valeur tant pour l’entreprise que pour le consommateur ? Quelles technologies sous-jacentes sont mobilisées — de l’IA aux cookies de navigation — et comment fonctionnent-elles ? Quelles sont les limites éthiques et réglementaires à ne pas franchir, notamment en matière de RGPD et de respect du consentement, dans un contexte où la frontière entre personnalisation utile et intrusion dans la vie privée peut être ténue ? À travers cet article, je vais explorer ces questions, m’appuyant sur des sources fiables et des exemples concrets pour illustrer les bénéfices de l’hyperpersonnalisation, mais aussi ses défis.

Bénéfices et opportunités de l’hyperpersonnalisation

L’attrait de l’hyperpersonnalisation est alimenté par de fortes promesses pour les entreprises comme pour les consommateurs. De mon point de vue, elle peut constituer un véritable gagnant-gagnant : mieux satisfaire le client tout en améliorant la performance de l’entreprise. Examinons d’abord les avantages du côté des marques, puis du côté des consommateurs.

Pour les entreprises : engagement, fidélisation et croissance à la clé

Pour les entreprises, l’hyperpersonnalisation ouvre des opportunités considérables en matière d’engagement client, de fidélisation et de croissance du chiffre d’affaires. En adressant un message ou une offre ultra-pertinente à chaque individu, une marque maximise ses chances de capter l’attention et de convertir le prospect en client. « L’hyper-personnalisation permet d’atteindre plus efficacement l’objectif ultime de chaque entreprise : engager le client avec sa marque », résume Laurence Niclosse, experte en transformation digitale ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE). En pratique, cela signifie que la marque peut proposer “le bon produit au bon moment” (ce que certains appellent la Next Best Action) et via le bon canal, créant ainsi une relation privilégiée avec le client ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE). Cette relation presque intime répond au besoin de reconnaissance du client tout en optimisant les ventes de l’entreprise ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE).

Les chiffres confirment l’impact positif de la personnalisation avancée sur la performance. D’après une étude du Boston Consulting Group, les marques qui utilisent les technologies digitales avancées pour personnaliser l’expérience client voient leurs revenus augmenter de 6 % à 10 % — soit deux à trois fois plus vite que celles qui ne le font pas (Profiting from Personalization). Une autre analyse estime même qu’une hyperpersonnalisation bien exécutée peut apporter un retour sur investissement marketing jusqu’à 8 fois supérieur à la normale, avec une hausse des ventes de plus de 10 % (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI). En d’autres termes, personnaliser finement ses campagnes n’est pas qu’un luxe marketing : c’est un levier direct de croissance du chiffre d’affaires.

Au-delà des ventes immédiates, l’hyperpersonnalisation renforce la loyauté de la clientèle. Offrir à chaque client l’impression que la marque le connaît personnellement contribue à nouer une relation sur le long terme. Ainsi, 47 % des consommateurs se disent plus enclins à rester fidèles à une entreprise qui personnalise leurs expériences (Une étude marketing montre les bénéfices de la personnalisation client). De même, 36 % des clients seraient plus satisfaits de leur achat lorsque l’offre est personnalisée (Une étude marketing montre les bénéfices de la personnalisation client). De mon expérience, un client satisfait et compris est non seulement plus fidèle, mais peut devenir un ambassadeur de la marque, recommandant celle-ci à son entourage. Cela rejoint l’idée évoquée par le président de l’AFRC (Association française de la relation client) : la personnalisation bien menée recrée la relation de confiance du petit commerçant de quartier, qui connaissait les goûts et les habitudes de chacun de ses clients (Une étude marketing montre les bénéfices de la personnalisation client). Avec les outils numériques modernes, même une multinationale peut espérer reproduire cette touche personnelle à grande échelle.

Enfin, il ne faut pas négliger les bénéfices internes pour l’entreprise. Des employés en contact client (par exemple les conseillers en magasin ou en centre d’appels) se sentent souvent plus efficaces et motivés quand ils disposent d’outils de personnalisation qui satisfont le client. 89 % des entreprises interrogées dans une enquête estiment que la personnalisation améliore la relation client et crée de la valeur économique pour l’entreprise (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners) (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners). Mieux, 94 % de ces entreprises pensent que la personnalisation a un impact positif sur leurs collaborateurs responsables de la relation client, en augmentant leur estime de leur travail et leur motivation (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners). Lorsque les clients sont satisfaits, les équipes commerciales ou support en retirent aussi de la fierté et de l’engagement, ce qui in fine profite à l’entreprise (baisse du turnover, meilleure qualité de service, etc.).

Pour les consommateurs : une expérience sur mesure et enrichie

Du point de vue du consommateur, l’hyperpersonnalisation vise à rendre l’expérience d’achat ou de navigation plus utile, fluide et agréable. En tant que consommateur moi-même, j’apprécie lorsque les marques me facilitent la vie en me proposant exactement ce dont j’ai besoin au bon moment, plutôt que de me noyer dans des offres non pertinentes. Les bénéfices pour le client peuvent être résumés en quelques points clés : gain de temps, pertinence accrue des recommandations, sentiment d’être reconnu et valorisé, et parfois même des économies ou avantages personnalisés.

D’abord, la personnalisation fait gagner du temps au client en réduisant le bruit informationnel. Au lieu de parcourir des catalogues interminables ou de recevoir des publicités génériques, le client se voit présenter des contenus filtrés selon ses centres d’intérêt. D’après une étude, 71 % des consommateurs ressentent de la frustration face à une expérience d’achat impersonnelle, et 91 % d’entre eux seraient susceptibles d’aller voir ailleurs (chez une autre marque) s’ils ne reçoivent pas d’offres pertinentes correspondant à leurs attentes (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners) (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners). Cela montre à quel point nous autres clients attendons des marques qu’elles fassent l’effort de nous connaître. Lorsque c’est le cas, l’expérience est perçue beaucoup plus positivement. En fait, 80 % des consommateurs se disent plus enclins à acheter auprès d’une entreprise qui offre des expériences personnalisées (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI). À l’inverse, recevoir trop de messages non ciblés peut vite être perçu comme de l’offre polluante. Trois consommateurs sur quatre déclarent recevoir trop d’e-mails promotionnels de la part des marques, au point que 69 % ont déjà arrêté de suivre une marque sur les réseaux sociaux en raison de sollicitations jugées excessives ou hors de propos (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI) (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI). L’hyperpersonnalisation adresse directement ce problème en ne montrant au client que ce qui a de bonnes chances de l’intéresser, ce qui allège la pression publicitaire ressentie.

Ensuite, une expérience hyperpersonnalisée donne au client le sentiment d’être compris et valorisé par la marque. Beaucoup de consommateurs apprécient la considération qu’implique une offre sur mesure (Une étude marketing montre les bénéfices de la personnalisation client). Par exemple, un client fidèle qui reçoit une recommandation de produit parfaitement alignée avec ses besoins du moment se sentira reconnu dans son unicité, plutôt que traité comme un numéro parmi d’autres. Cette dimension émotionnelle est importante : la personnalisation peut créer une connexion quasi-affective avec la marque, proche de la relation qu’on a avec un conseiller de confiance. En ce sens, l’IA et les données sont utilisées pour recréer un lien humain à grande échelle — paradoxalement, c’est la technologie qui redonne une dimension humaine à la relation client en la personnalisant (Une étude marketing montre les bénéfices de la personnalisation client).

Autre bénéfice concret : la personnalisation peut améliorer la décision d’achat du client en le guidant vers les produits ou services qui ont le plus de valeur pour lui. Sur une plateforme de streaming vidéo par exemple, un algorithme qui recommande un film dans le genre favori de l’utilisateur au moment où celui-ci cherche quoi regarder lui évite de longues recherches et augmente ses chances de passer une bonne soirée. De même, sur un site e-commerce, recevoir des suggestions pertinentes (tels des accessoires utiles pour un produit qu’on vient d’acheter) enrichit l’expérience tout en rendant service. L’hyperpersonnalisation, en offrant “exactement ce que je cherche”, m’aide en tant que client à prendre des décisions plus éclairées et satisfaisantes (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI) (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI). Elle peut même permettre de découvrir des produits que je n’aurais pas trouvés moi-même, mais qui correspondent à mes goûts — un phénomène de découverte assistée qui est très apprécié des utilisateurs de services comme Netflix ou Spotify.

Enfin, il est intéressant de noter que beaucoup de consommateurs sont prêts à partager certaines données personnelles pour bénéficier de ces expériences personnalisées, à condition que cela se fasse de manière transparente et contrôlée. Une étude indique que 83 % des consommateurs acceptent de partager leurs données dans le but d’une personnalisation, mais uniquement si les entreprises sont transparentes sur l’usage de ces informations et que l’utilisateur garde la main sur ses données (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners). Autrement dit, les clients voient bien la valeur qu’ils peuvent tirer d’une offre sur mesure (pertinence, gain de temps, avantages exclusifs, etc.), mais ils veulent en conserver le contrôle. J’y reviendrai dans la partie éthique, mais cela souligne déjà que pour exploiter pleinement les bénéfices de l’hyperpersonnalisation, une entreprise doit instaurer une relation de confiance avec sa clientèle, basée sur un échange de valeur clair : des données contre du service personnalisé.

Les technologies impliquées dans l’hyperpersonnalisation

Réaliser une hyperpersonnalisation à grande échelle, en temps réel et de façon fiable, nécessite un arsenal technologique sophistiqué. Dans mon activité, je m’appuie sur trois piliers technologiques principaux pour mettre en place ce type de marketing de précision : l’intelligence artificielle (et plus spécifiquement le machine learning), le Big Data et les outils de suivi de l’activité en ligne tels que les cookies. Chacun joue un rôle spécifique dans la collecte, l’analyse et l’exploitation des données clients pour créer ces expériences sur mesure.

Intelligence artificielle et machine learning : le cerveau de la personnalisation

L’intelligence artificielle (IA) est au cœur de l’hyperpersonnalisation moderne. Ce sont les algorithmes d’IA, et notamment de machine learning (apprentissage automatique) et de deep learning, qui permettent d’analyser des masses de données clients et de prendre des décisions en temps réel sur le contenu à présenter à tel ou tel individu. Comme l’explique Laurence Niclosse, « les algorithmes et l’intelligence artificielle sont au cœur de cette capacité à hyperpersonnaliser la relation entre le client et la marque » ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE). Ils peuvent détecter des motifs cachés dans les données, repérer des “signaux faibles” (par exemple, un changement subtil dans le comportement d’achat qui présage d’un nouveau besoin), et adapter instantanément l’offre en conséquence ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE).

Concrètement, comment cela fonctionne-t-il ? Les systèmes d’IA de marketing ingèrent toutes sortes de données sur le client : son historique d’achats, sa navigation web, ses interactions avec le service client, ses réactions aux campagnes précédentes, etc. Ils peuvent aussi intégrer des données contextuelles comme la localisation, l’heure de la journée, ou même la météo et les tendances du moment ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE). À partir de là, des modèles prédictifs calculent quelle serait l’interaction idéale avec ce client : quel produit ou contenu a le plus de chances de l’intéresser maintenant, via quel canal de communication, et même avec quel ton ou quelle image l’accrocher. On parle parfois de stratégie de segment-of-one, c’est-à-dire d’adapter le marketing au niveau de l’individu plutôt que de se baser sur des segments de population larges (Hyperpersonalisation in Marketing | Target Internet) (Hyperpersonalisation in Marketing | Target Internet).

L’IA rend possible ce que le marketing traditionnel ne pouvait pas accomplir manuellement : traiter un volume gigantesque d’informations en un éclair pour décider d’une action personnalisée. Par exemple, Amazon utilise des algorithmes de deep learning capables d’anticiper quel produit un client est susceptible d’acheter ensuite, en se basant sur des centaines de variables (produits consultés, panier d’achat, achats passés, produits souvent achetés ensemble, etc.) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?). De même, des plateformes comme Netflix ou YouTube s’appuient sur des IA qui apprennent de chaque minute de visionnage ou d’écoute pour affiner constamment leurs recommandations. Hyperpersonnaliser, c’est finalement appliquer de l’intelligence (artificielle) sur de la donnée pour délivrer la bonne interaction client, au bon moment.

Un aspect clé rendu possible par l’IA est l’automatisation en temps réel. Les systèmes peuvent ajuster l’expérience à la volée, en fonction de ce que le client est en train de faire maintenant. Par exemple, une application mobile de e-commerce peut observer en direct le comportement d’une utilisatrice — disons qu’elle parcourt la catégorie “pulls en laine” et utilise des filtres de taille et de marque — et en déduire une intention d’achat élevée. L’IA peut alors automatiquement déclencher une notification personnalisée du type : « Promo flash : -20% sur les pulls en laine que vous regardez » envoyée quelques minutes plus tard (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners) (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners). Ce niveau de réactivité, impensable sans machine learning, permet de saisir chaque opportunité au moment le plus opportun. Dans mon expérience, ce couplage d’analyse et d’action instantanée est ce qui distingue vraiment l’hyperpersonnalisation d’un marketing simplement segmenté ou statique.

Big Data : le carburant des algorithmes

Pour que l’IA puisse apprendre et prendre des décisions pertinentes, il lui faut de la donnée en abondance. C’est ici qu’intervient le Big Data, c’est-à-dire la capacité à collecter, stocker et traiter de gigantesques volumes de données variées, à grande vitesse. L’hyperpersonnalisation exploite toutes les données disponibles sur un client afin d’en avoir une vision la plus complète possible, souvent appelée vue client 360° ou single customer view (Hyperpersonalisation in Marketing | Target Internet). Cette vue unifiée compile les informations provenant de tous les points de contact (magasins physiques, site web, application mobile, réseaux sociaux, service client, etc.) en un référentiel unique, mis à jour en temps réel.

Le Big Data se caractérise par les fameux “5V” : Volume, Vitesse, Variété, Véracité, Valeur. Dans un contexte d’hyperpersonnalisation, ces caractéristiques prennent tout leur sens. Volume et Variété : les entreprises collectent des données démographiques (âge, genre, localisation), des données comportementales (clics, parcours sur le site, achats, navigation), des données psychographiques (centres d’intérêts déduits, préférences, valeurs) et bien d’autres ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE). À cela peuvent s’ajouter des données externes comme la météo, l’actualité ou les tendances du marché, utiles pour contextualiser les offres ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE). Vitesse : ces données sont produites en continu et doivent idéalement être analysées en temps réel ou quasi-réel pour adapter l’expérience instantanément. Véracité : l’entreprise doit s’assurer de la qualité et de la fiabilité de ces données, car des données erronées aboutiraient à des recommandations à côté de la plaque. Valeur : enfin, tout l’enjeu est de tirer de la valeur de cette masse d’information — l’IA doit extraire des informations exploitables pour atteindre l’objectif de personnalisation souhaité, sans se perdre dans la complexité des modèles ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE).

Dans la pratique, les entreprises s’équipent de technologies spécialisées pour gérer ce Big Data. On parle notamment de plateformes de données clients (CDP — Customer Data Platform) ou de data lakes, qui centralisent les données brutes, et de solutions analytiques capables de traiter ces données massives. Il y a quelques années, on a beaucoup parlé des DMP (Data Management Platforms) pour la personnalisation marketing, mais certaines entreprises ont été déçues par ces outils, les transformant en « coquilles vides » faute de stratégie claire pour les alimenter et les exploiter (L’hyper-personnalisation: pour qui et comment? — Veille et Tribune > Marques — E-marketing.fr) (L’hyper-personnalisation: pour qui et comment? — Veille et Tribune > Marques — E-marketing.fr). J’ai retenu de ces expériences qu’il ne suffit pas d’amasser des données : encore faut-il avoir les bonnes compétences (data scientists, data analysts…) pour en extraire des enseignements et piloter les campagnes. En effet, 65 % des entreprises considèrent que la gestion et la qualité des données sont une difficulté majeure dans une démarche de personnalisation avancée (L’hyper-personnalisation: pour qui et comment? — Veille et Tribune > Marques — E-marketing.fr). Le Big Data apporte la matière première, mais son exploitation requiert une gouvernance et des talents data au sein de l’organisation (L’hyper-personnalisation: pour qui et comment? — Veille et Tribune > Marques — E-marketing.fr).

Malgré ces défis, le Big Data demeure le carburant indispensable de l’hyperpersonnalisation. Sans données abondantes, pas d’apprentissage fiable pour l’IA, donc pas de personnalisation fine. C’est grâce aux progrès des infrastructures Big Data que des sociétés comme Amazon ou Facebook peuvent analyser le comportement de millions d’utilisateurs en temps réel et tirer parti de chaque interaction. Il est fascinant de voir comment, aujourd’hui, la moindre de nos actions en ligne (un clic, un swipe, une pause sur une vidéo) génère une donnée qui, agrégée à des milliards d’autres, va affiner un modèle de recommandation quelque part. En marketing, la donnée est roi, et l’hyperpersonnalisation est l’art d’exploiter ce gisement pour créer de la pertinence.

Cookies et collecte de données de navigation : un suivi en mutation

Parmi les sources de données clés pour alimenter l’hyperpersonnalisation, les cookies de navigation occupent une place historique. Un cookie est un petit fichier stocké dans le navigateur de l’utilisateur, qui permet de tracer son activité en ligne. Les cookies sont depuis longtemps le backbone (la colonne vertébrale) de la publicité digitale et de la personnalisation, car ils fournissent des informations précieuses sur le comportement web des internautes (“Succeed in a Cookie-Less World with Hyper-Personalization | Expresia DXP”). Par exemple, grâce aux cookies, un site de e-commerce peut “reconnaître” un visiteur qui revient et lui afficher la page d’accueil différemment (mise en avant de catégories qu’il a consultées, etc.). De même, des régies publicitaires tierces ont utilisé les cookies pour suivre un utilisateur de site en site et bâtir un profil de ses intérêts — c’est le principe du cookie tiers, largement utilisé pour le retargeting publicitaire et les publicités comportementales.

Cependant, nous sommes à un tournant : “La fin des cookies tiers est arrivée”, titrent certains acteurs du secteur (“Succeed in a Cookie-Less World with Hyper-Personalization | Expresia DXP”). En effet, pour des raisons à la fois techniques (les navigateurs comme Safari ou Firefox bloquent déjà beaucoup de cookies tiers par défaut) et réglementaires (le respect de la vie privée), le cookie tiers vit ses dernières années. Google Chrome, le navigateur le plus répandu, prévoit lui aussi de supprimer progressivement les cookies tiers (initialement prévu pour 2022 puis repoussé, possiblement en 2024). Ce changement représente un défi de taille pour les marketeurs digitaux, qui doivent trouver de nouvelles manières de suivre les utilisateurs et de personnaliser l’expérience sans recourir à ces traceurs omniprésents (“Succeed in a Cookie-Less World with Hyper-Personalization | Expresia DXP”).

Comment réussir l’hyperpersonnalisation dans un monde “post-cookies” ? La clé réside dans la donnée de première main (first-party data). Il s’agit des données collectées directement auprès des clients, avec leur consentement, via les canaux de la marque elle-même (site web, appli mobile, CRM, programmes de fidélité, formulaires, etc.). Ces données propriétaires deviennent le nouveau standard d’or du marketing digital dans un univers sans cookies (“Succeed in a Cookie-Less World with Hyper-Personalization | Expresia DXP”). Les entreprises sont incitées à développer des stratégies pour recueillir ces informations en direct, par exemple en proposant des contenus premium, des e-books, des webinaires ou des offres spéciales en échange d’informations (email, préférences, etc.) (“Succeed in a Cookie-Less World with Hyper-Personalization | Expresia DXP”). J’attache une grande importance à bâtir ce type de relation directe avec les clients, car non seulement cela respecte mieux leur vie privée, mais en plus les données obtenues sont souvent de meilleure qualité (puisque fournies volontairement et de manière authentique).

En parallèle, de nouvelles solutions techniques émergent pour remplacer les cookies dans le suivi du parcours client, tout en respectant la vie privée. On parle de plus en plus de technologies “privacy by design” : des méthodes de ciblage qui anonymisent les données ou fonctionnent sur l’appareil de l’utilisateur sans transmettre d’information personnelle brute. Par exemple, Google planche sur des alternatives comme l’API “Topics” (ex-FLoC) qui vise à cibler des centres d’intérêt de manière agrégée plutôt qu’individuelle. D’autres approches misent sur le ciblage contextuel (cibler la publicité en fonction du contenu de la page consultée, plutôt qu’en fonction de l’historique de l’utilisateur) pour contourner le besoin de cookies personnels. Enfin, les solutions de customer data platform internes aux marques permettent de concilier les données de navigation d’un utilisateur (lorsqu’il est identifié/authentifié) avec d’autres données first-party, sans recourir à un tiers.

Il ne faut pas oublier non plus les cookies “simples” (first-party cookies) et autres identifiants internes, qui eux restent autorisés avec consentement : ils permettent de retenir les préférences d’un utilisateur sur un site (par exemple les items dans un panier, les produits vus récemment) et d’alimenter la personnalisation du site lors de ses visites ultérieures. Par exemple, Amazon utilise largement ses propres cookies pour savoir quels articles vous avez consultés et ainsi remplir votre page d’accueil de recommandations liées à ces produits. Tant que l’utilisateur a donné son accord via le fameux bandeau cookies, ces pratiques peuvent continuer.

En résumé, les cookies ont longtemps été le pivot de la personnalisation en ligne, mais le paysage est en train de changer. Dans ma pratique, je vois clairement la transition : nous devons migrer d’un marketing basé sur des données tierces capturées en coulisses, vers un marketing basé sur la donnée consentie et directe. L’IA et le Big Data restent essentiels (peut-être encore plus, car il faudra faire plus avec moins de données externes), mais la manière de collecter ces données évolue vers plus de respect de la vie privée. Cela nous amène naturellement aux considérations éthiques et réglementaires, puisque cette mutation est en grande partie poussée par la demande de privacy des utilisateurs et par les régulations comme le RGPD.

Limites éthiques et réglementaires : attention à la ligne rouge

Si l’hyperpersonnalisation offre des perspectives enthousiasmantes, elle soulève aussi des questions éthiques et s’inscrit dans un cadre réglementaire de plus en plus strict sur la gestion des données personnelles. En tant que marketer, je dois sans cesse naviguer entre le désir d’exploiter au mieux la donnée pour servir le client, et la nécessité absolue de respecter la vie privée et le libre arbitre de celui-ci. Cette section aborde les principales limites et précautions à avoir en tête : le respect du consentement et du RGPD, la perception utilisateur (éviter l’effet “Big Brother” ou l’intrusion mal vécue), ainsi que d’autres risques comme le biais de bulle de filtres ou la discrimination.

Vie privée, consentement et RGPD : un cadre incontournable

En Europe notamment, le cadre légal est posé par le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) et par les directives e-Privacy (sur les cookies et communications électroniques). Le RGPD, entré en application en 2018, impose que toute donnée personnelle (c’est-à-dire toute information liée à une personne identifiable) soit collectée et traitée sur une base légale claire — très souvent, cela implique le consentement explicite de l’utilisateur pour des usages marketing. Le consentement doit être “libre, spécifique, éclairé et univoque” d’après le RGPD (La prospection commerciale par courrier électronique | CNIL). Cela signifie concrètement que, par exemple, une case pré-cochée “J’accepte de recevoir des offres personnalisées” n’est pas valable ; l’utilisateur doit poser un acte clair pour consentir, et on doit lui expliquer précisément à quoi il consent. De plus, il doit pouvoir retirer son consentement aussi facilement qu’il l’a donné.

Dans la pratique, ce cadre se traduit par les désormais omniprésents bandeaux de cookies sur les sites web, et par des formulaires où l’on choisit si l’on accepte ou non d’être profilé, de recevoir des newsletters personnalisées, etc. En tant qu’entreprise, il est crucial de documenter le consentement et de respecter scrupuleusement les choix de l’utilisateur. La CNIL (en France) et ses homologues européennes n’hésitent plus à sanctionner lourdement les entorses : des géants du web ont reçu des amendes de plusieurs dizaines voire centaines de millions d’euros pour non-respect des règles de consentement liées aux cookies, par exemple. Le message est clair : on ne peut plus pratiquer le tracking et la personnalisation avancée sans transparence ni permission.

Au-delà du consentement initial, le RGPD consacre aussi des droits pour l’utilisateur qui peuvent impacter les pratiques de personnalisation. Le droit d’accès et de rectification permet à chacun de demander “Que savez-vous sur moi ?” et de corriger des informations erronées, ce qui en soi est plutôt bénéfique pour une personnalisation juste (cela aide à garantir la véracité des données). Le droit à l’oubli, en revanche, peut poser un défi technique : si un client demande la suppression de toutes ses données, l’entreprise doit s’exécuter, ce qui peut être complexe quand ces données étaient disséminées dans divers systèmes de personnalisation ou utilisées pour entraîner des modèles d’IA. Laurence Niclosse souligne que beaucoup de systèmes d’information n’ont pas été construits pour supprimer l’information à une échelle individuelle, ce qui rend l’application du droit à l’effacement délicate dans certains cas ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE). Les algorithmes d’IA, notamment, apprennent à partir de données stockées parfois “sans date de péremption” — garantir qu’aucune trace d’un individu ne subsiste dans un modèle après suppression est un sujet technique encore en évolution.

Quoi qu’il en soit, en tant que responsable marketing, je m’assure que toute initiative d’hyperpersonnalisation soit accompagnée d’un examen de conformité juridique. Cela implique de travailler main dans la main avec les équipes juridiques et IT pour, par exemple : mettre en place des solutions de gestion du consentement (CMP — Consent Management Platform), minimiser les données collectées (principe de minimisation), chiffrer ou pseudonymiser les données sensibles, définir des durées de conservation raisonnables, etc. L’éthique et le légal se rejoignent sur un point central : la transparence vis-à-vis de l’utilisateur. Je crois fermement qu’il faut expliquer clairement aux clients ce que l’on fait de leurs données et quel bénéfice ils en retirent. Cette transparence est d’ailleurs attendue : les clients, rassurés par le RGPD, demandent à être informés et veulent connaître les données exploitées par les entreprises (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners). C’est en étant honnête et pédagogue sur nos pratiques de personnalisation qu’on évite la méfiance.

Perception utilisateur : quand la personnalisation vire à l’intrusion

Le second enjeu, plus subtil, est celui de la perception par les utilisateurs. Une hyperpersonnalisation mal calibrée peut vite franchir la ligne et être perçue comme intrusive voire “flippante” (creepy, comme on dit souvent). J’ai en tête l’exemple fameux de Target, chaîne de magasins américaine, qui avait utilisé un algorithme pour prédire les femmes enceintes à partir de leurs achats, et envoyer des coupons de réduction en lien avec la maternité. L’histoire raconte qu’un père de famille s’était offusqué en recevant à son domicile des publicités pour bébés adressées à sa fille adolescente — il s’avéra que la jeune fille était effectivement enceinte, ce que le père ignorait, mais que l’algorithme de Target avait deviné en croisant les données d’achats (Target predicts teen girl pregnancy — AIAAIC) (TIL How Target figured out that a teen girl was pregnant before her …). Cet épisode a fait grand bruit il y a quelques années, et demeure un cas d’école de personnalisation perçue comme intrusive. Même si l’intention marketing (aider en proposant les bons produits) était bonne, le résultat a été de provoquer un sentiment de violation de la vie privée, car la cliente n’avait pas consciemment partagé cette information sensible avec Target.

Sans aller jusqu’à ces extrêmes, de nombreux consommateurs expriment un malaise face à des publicités ou messages trop personnalisés. Une enquête de 2023 révèle que 66 % des internautes se sentent “bombardés” par la quantité de publicités en ligne, et qu’une proportion importante trouve “floue la frontière entre publicité personnalisée et atteinte à la vie privée”, ce qui engendre de l’inquiétude sur la quantité d’informations que les annonceurs possèdent sur eux (Consumers Find Over-personalized Ads Creepy and Bombarding — MartechView) (Consumers Find Over-personalized Ads Creepy and Bombarding — MartechView). En clair, la personnalisation peut se retourner contre le marketeur si elle donne au consommateur l’impression d’être traqué en permanence sans le savoir. J’entends souvent des proches me dire : « C’est bizarre, j’ai regardé tel produit en ligne et depuis je vois des pubs partout, je trouve ça un peu creepy ». Ce ressenti est réel : si l’utilisateur n’a pas le sentiment d’avoir donné son accord explicite pour être ciblé ainsi, il peut développer une méfiance, voire un rejet de la marque.

Trouver le bon équilibre est donc essentiel. Il faut personnaliser assez pour être pertinent, mais pas au point de surprendre ou d’angoisser l’utilisateur par des rapprochements trop personnels. L’une des clés est de toujours mettre en avant la valeur pour l’utilisateur. Par exemple, un système de recommandation sur un site e-commerce est généralement bien accepté car il est perçu comme un service (“découvrez aussi ces produits qui pourraient vous plaire”). En revanche, l’affichage d’une pub ultra-ciblée pour un produit que l’utilisateur n’a consulté qu’une fois peut donner l’impression qu’on le “poursuit” d’un site à l’autre, ce qui est agaçant. D’ailleurs, seulement 17 % des consommateurs pensent que les publicités personnalisées sont éthiques selon un sondage (Only 17% of consumers believe personalized ads are ethical, survey …) — cela montre l’ampleur du scepticisme ambiant vis-à-vis du tracking publicitaire.

En tant que marketeur, j’adopte quelques bonnes pratiques pour éviter cette intrusivité mal perçue. D’abord, limiter la fréquence des sollicitations personnalisées : même si l’algorithme détecte 10 opportunités de contact, il vaut mieux en sélectionner 1 ou 2 vraiment pertinentes que de harceler le client. Ensuite, laisser à l’utilisateur le contrôle : par exemple, offrir la possibilité de régler ses préférences (“je veux des recommandations sur les promos, mais pas sur tel type de produit”, ou “je préfère moins de suggestions”). Aussi, contextualiser le pourquoi du message : certaines marques commencent à indiquer dans leurs emails “vous recevez ce message car vous avez montré de l’intérêt pour X récemment”, ce qui replace la personnalisation dans un contexte compréhensible. Enfin, il peut être judicieux de mélanger un peu d’aléatoire dans les recommandations pour ne pas enfermer l’utilisateur dans une impression de prédestination totale — en d’autres termes, laisser de la place à la découverte fortuite pour éviter l’effet Big Brother. Après tout, le consommateur aime aussi être surpris et découvrir des nouveautés qu’il n’aurait pas cherchées de lui-même.

Autres risques : bulle de filtres, discrimination et implications sociétales

Au-delà de la vie privée, l’hyperpersonnalisation pose des questions plus larges sur ses impacts sociétaux. L’un des risques souvent cités est celui de la “bulle de filtres”. Popularisé par Eli Pariser, ce concept décrit le phénomène par lequel des algorithmes de personnalisation (sur les réseaux sociaux, les moteurs de recherche, etc.) enferment l’individu dans ses préférences en ne lui montrant que ce qui est conforme à ce qu’il aime déjà ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE). Autrement dit, “les algorithmes tuent le hasard” ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE) : l’utilisateur ne voit plus que des contenus filtrés en fonction de son profil, ce qui peut réduire l’exposition à la diversité d’informations et l’isolement intellectuel de chacun ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE). Par exemple, si mon fil d’actualité me montre uniquement des articles alignés avec mes opinions politiques parce que c’est ce que je clique le plus, je risque de ne jamais voir les points de vue divergents — d’où une polarisation accrue des opinions. Dans un contexte marketing, la bulle de filtres peut signifier qu’un client est toujours exposé aux mêmes types de produits et finit par ne plus explorer le reste du catalogue, potentiellement au détriment de l’expérience. Ce n’est pas qu’un problème sociétal abstrait : c’est aussi une limite pour la marque, qui peut sur-solliciter un profil dans une niche et délaisser toute une palette d’offres qui auraient pu l’intéresser si on avait entretenu un peu plus de curiosité. Il y a donc un équilibre à trouver entre hyperpersonnalisation et diversité de l’expérience proposée.

Un autre enjeu éthique est celui de la discrimination potentielle induite par la personnalisation. Par définition, personnaliser signifie traiter différemment chaque individu en fonction de ce qu’on sait de lui. Or, on peut considérer que dans certains secteurs, une personnalisation extrême peut entrer en conflit avec des principes d’équité ou d’intérêt général. Laurence Niclosse donne l’exemple des assurances : si chaque assuré a une prime calculée “sur mesure” selon son profil de risque hyper-détaillé, les plus risqués (malades, habitants de zones dangereuses, etc.) paieront beaucoup plus cher, ce qui remet en cause le principe de mutualisation qui est à la base de l’assurance ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE) ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE). C’est un cas limite, mais qui illustre un point important : la personnalisation peut renforcer des inégalités si on n’y prend garde ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE). De même, en marketing, on pourrait imaginer qu’un algorithme décide de ne plus cibler du tout certains utilisateurs jugés “peu rentables” (faible pouvoir d’achat, etc.), les excluant ainsi des offres ou des promotions. Sur un plan éthique, une telle segmentation ultra-poussée pourrait être mal perçue, d’autant plus que les critères utilisés par l’IA pourraient involontairement correspondre à des catégories sensibles (par exemple, une offre de crédit hyper-personnalisée qui, de fait, exclurait la plupart des personnes d’un certain quartier défavorisé — cela pourrait ressembler à de la discrimination géographique). Il faut donc être conscient que nos modèles de personnalisation peuvent hériter de biais présents dans les données et les perpétuer, voire les amplifier, si on n’applique pas de correctifs.

Enfin, il y a la question de la confiance et de la gestion de l’image. Une marque qui pousserait trop loin la personnalisation sans se soucier de l’éthique pourrait subir un retour de flamme en termes d’image publique. À l’ère des réseaux sociaux, un bad buzz est vite arrivé : il suffirait qu’un influenceur dénonce publiquement une pratique jugée intrusive ou discriminatoire d’une entreprise pour que celle-ci perde la confiance de sa communauté. Les consommateurs sont de plus en plus vigilants sur l’usage de leurs données et attendent des entreprises un comportement responsable. Comme le souligne la directrice d’une agence digitale, « trouver un équilibre entre des campagnes ciblées et le respect de la vie privée des utilisateurs n’est pas seulement une pratique commerciale éthique, c’est aussi essentiel pour ne pas décourager les clients potentiels » (Consumers Find Over-personalized Ads Creepy and Bombarding — MartechView). En d’autres termes, le respect des limites éthiques est non seulement un devoir, mais aussi une condition de succès sur le long terme : sans la confiance des utilisateurs, la personnalisation perd tout son bénéfice.

Études de cas et exemples concrets d’hyperpersonnalisation

Pour mieux illustrer ce que l’hyperpersonnalisation apporte et comment elle fonctionne, je vous propose maintenant de parcourir quelques exemples concrets de son application. Ces cas d’usage, tirés de secteurs variés, montrent les succès rendus possibles par l’IA et les données, mais aussi les leçons à en tirer.

Netflix et Spotify : le contenu sur mesure pour fidéliser

Lorsque l’on parle de personnalisation poussée, Netflix est souvent cité comme le modèle à suivre dans le domaine du streaming vidéo. La plateforme a bâti une partie de sa réussite sur sa capacité à recommander du contenu de manière extrêmement pertinente à chacun de ses abonnés. D’après Netflix, environ 75 % de ce que regardent les utilisateurs provient de ses recommandations personnalisées (75 Percent of Netflix Viewing Based on Recommendations). C’est énorme : cela signifie que l’immense majorité des films ou séries que je choisis sur Netflix m’ont été suggérés par leur algorithme, plutôt que découverts par moi-même via une recherche active. Netflix a atteint ce niveau en optimisant en continu l’expérience membre, mesurant des gains significatifs de satisfaction dès qu’ils améliorent la personnalisation (75 Percent of Netflix Viewing Based on Recommendations). Leur système de recommandation, affiné depuis plus d’une décennie (souvenons-nous du Netflix Prize en 2009 qui a fait avancer leur algorithme (75 Percent of Netflix Viewing Based on Recommendations)), prend en compte une multitude de facteurs : ce que j’ai regardé, ce que des profils similaires au mien ont apprécié, l’heure à laquelle je regarde (pour suggérer un contenu court tard le soir, par exemple) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?), et même les visuels des vignettes qui me plaisent le plus (ils testent différentes images d’aperçu pour un même programme afin de voir laquelle génère un clic) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?).

Le résultat, c’est que chaque utilisateur a un Netflix différent. Mon écran d’accueil n’aura rien à voir avec celui de mon voisin, car tout — de l’ordre des catégories aux miniatures mises en avant — est personnalisé selon mon profil de visionnage (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?). Cette hyperpersonnalisation du contenu a deux effets majeurs : elle augmente mon utilisation de la plateforme (puisque je trouve toujours quelque chose à me mettre sous la dent, Netflix réduit mon temps d’hésitation à choisir un programme) et elle me fidélise fortement (puisque l’expérience est tellement à mon goût qu’il serait difficile de retrouver la même pertinence ailleurs). On peut dire que Netflix a réussi à “m’habituer” à un service ultra-personnalisé, ce qui rend la concurrence plus ardue. D’ailleurs, leurs concurrents s’y sont mis aussi : Amazon Prime Video, Disney+, etc., investissent lourdement dans les systèmes de recommandation.

Spotify est un autre exemple emblématique. Le service de streaming musical a conquis ses utilisateurs avec des fonctionnalités comme la playlist “Discover Weekly” (Découvertes de la semaine) ou le “Daily Mix”, qui proposent chaque semaine ou chaque jour des morceaux choisis en fonction de mes écoutes passées. Je dois avouer que, chaque lundi, je suis impatient d’écouter ma playlist personnalisée hebdomadaire, tant Spotify a souvent visé juste dans ce qu’il me fait découvrir. Cette curation automatique est rendue possible par des algorithmes de filtrage collaboratif et d’analyses audio : Spotify sait que j’aime tel genre, que d’autres utilisateurs aux goûts proches ont écouté tel nouvel artiste, et hop, il me glisse un titre de cet artiste dans ma playlist hebdo. Le succès de cette approche est tel que Spotify a réussi à créer un rendez-vous régulier avec ses utilisateurs grâce à du contenu personnalisé — un coup de maître en termes d’engagement. L’impact sur la fidélisation est considérable : quand une application me connaît si bien musicalement, j’ai peu de raisons d’aller voir ailleurs.

Ces exemples montrent bien que l’hyperpersonnalisation de contenu n’est pas qu’un gadget : c’est devenu un standard attendu. Dans ces cas, le bénéfice pour l’utilisateur est évident (découverte de films ou musiques qu’il va aimer, sans effort) et le bénéfice pour la plateforme aussi (plus de temps passé, moins de churn). On peut parler d’un cercle vertueux. La leçon que j’en tire en tant que marketer, c’est qu’il faut sans cesse chercher à apporter de la valeur personnalisée — et que lorsque c’est fait intelligemment, les utilisateurs non seulement l’acceptent, mais en redemandent.

Amazon : l’IA au cœur de l’e-commerce personnalisé

Le commerce en ligne a sans doute été un des premiers terrains de jeu de la personnalisation poussée, et Amazon en est le champion incontesté. Dès les années 2010, Amazon a innové avec sa fameuse section “Customers who bought this also bought…” (“Les clients qui ont acheté cet article ont aussi acheté…”), introduisant le grand public aux systèmes de recommandation de produits (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?). Aujourd’hui, la personnalisation est partout sur Amazon : page d’accueil adaptée à vos centres d’intérêt, suggestions d’achats en fonction de votre historique, rappels des produits laissés dans le panier, emails de suivi personnalisés, etc. Selon une statistique souvent citée, environ 35 % des ventes d’Amazon sont générées par son moteur de recommandations (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?). Cela signifie que plus d’un article sur trois acheté sur Amazon l’est suite à une suggestion personnalisée du site — un chiffre colossal qui démontre la puissance du modèle. De plus, ces recommandations contribuent aussi à fidéliser : on estime que 56 % des recommandations personnalisées d’Amazon aboutissent à un ré-achat par le client (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?) (par exemple, recommander un consommable ou un accessoire que le client finira par acheter, le faisant revenir sur la plateforme).

Techniquement, Amazon exploite l’IA à tous les niveaux pour y parvenir. Son moteur de recommandation utilise des algorithmes de machine learning sophistiqués, nourris par le gigantesque volume de données dont dispose Amazon sur ses clients. Chaque clic, chaque recherche, chaque achat sur le site sert à affiner le profil de l’utilisateur et à prédire ses besoins. L’entreprise a notamment recours au deep learning pour analyser les séquences de navigation et anticiper le prochain produit qui pourrait vous intéresser (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?). Ils croisent les informations de produits consultés, de catégories explorées, de marques préférées, de prix regardés, et même des données comme les évaluations laissées ou les habitudes d’achat (par exemple, si j’achète régulièrement des couches pour bébés, Amazon va en déduire beaucoup de choses sur mon profil familial et adapter ses offres).

Une particularité chez Amazon est la personnalisation de la page d’accueil pour chaque client connecté. Quand je me logue, je suis accueilli par mon nom et surtout par une sélection d’éléments rien que pour moi : cela peut être une promotion sur un produit que j’ai consulté récemment, un nouvel arrivage dans une catégorie où j’ai l’habitude d’acheter, ou encore un rappel de réapprovisionnement pour un article consommable que j’achète périodiquement. Ces éléments ne sont pas figés : ils changent en permanence en fonction de mon comportement en temps réel. Si ce matin je regarde des outils de jardinage, dès cet après-midi Amazon peut me mettre en avant des tondeuses en promotion ou des livres sur le jardinage. Cette réactivité quotidienne fait qu’à chaque visite, j’ai le sentiment que le site me “comprend” et m’assiste dans ce que je cherche (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?).

L’exemple d’Amazon montre aussi une autre dimension de l’hyperpersonnalisation : la capacité à faire de la découverte de produits un processus proactif du côté de la marque. Plutôt que d’attendre que je cherche un produit, Amazon va me révéler des produits auxquels je n’avais pas pensé et qui pourraient me plaire (ce qu’ils appellent la “découverte assistée”) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?). Cela se traduit par la section “Inspiré par votre navigation récente” ou “Les clients similaires à vous achètent aussi…”. C’est une stratégie gagnante pour “pousser” des ventes additionnelles de manière subtile. Plutôt que de la pub, cela ressemble à du conseil, ce qui passe beaucoup mieux auprès du client.

En tant que professionnel, je retiens de ce cas la nécessité de tirer parti de chaque donnée disponible pour enrichir l’expérience. Amazon excelle à exploiter les données que lui fournissent naturellement ses utilisateurs (par leurs actions sur le site) sans même avoir besoin de données tierces. C’est vraiment l’illustration du pouvoir de la first-party data couplée à l’IA. Bien sûr, tout le monde n’a pas les moyens d’Amazon, mais même à plus petite échelle, on peut s’inspirer de ces principes : par exemple, un site de mode peut recommander des tenues complètes en se basant sur le vêtement que l’utilisateur regarde (cross-selling personnalisé), un site de voyage peut personnaliser sa page d’accueil selon que l’utilisateur préfère les séjours à la mer ou à la montagne (d’après ses recherches passées), etc. L’idée est d’utiliser l’IA comme un assistant commercial virtuel, qui connait chaque client sur le bout des doigts et peut lui suggérer la bonne chose au bon moment.

Vers l’hyperpersonnalisation omnicanale : l’exemple du drive chez McDonald’s

L’hyperpersonnalisation ne se cantonne pas au e-commerce ou aux plateformes en ligne. Elle s’étend désormais à l’omnicanal, c’est-à-dire à l’ensemble des points de contact, y compris physiques. Un cas récent intéressant est celui de McDonald’s qui, bien que géant de la restauration rapide physique, investit dans la personnalisation de l’expérience client. En 2019, McDonald’s a fait l’acquisition de la société Dynamic Yield, spécialisée dans les recommandations personnalisées, pour l’aider à personnaliser l’expérience drive de ses restaurants (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI) (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI). L’idée est la suivante : lorsque vous arrivez en voiture au drive, le menu affiché pourrait s’adapter en temps réel à plusieurs facteurs, par exemple la météo, l’heure de la journée, les tendances locales et votre historique de commandes si vous êtes identifié. Ainsi, par un temps froid, l’écran pourrait mettre en avant les boissons chaudes que vous aimez, ou à l’heure du petit déjeuner promouvoir un menu spécifique que vous prenez souvent. Dynamic Yield utilise des données externes (météo, trending topics) combinées au pattern de commandes du client pour recommander le produit additionnel le plus pertinent à ce moment et à cet endroit précis (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI) (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI). Par exemple, si vous commandez un menu burger à 12h30 en été, le système pourrait vous proposer automatiquement en suggestion un McFlurry, sachant que beaucoup d’autres clients l’ajoutent par temps chaud.

Ce cas est remarquable car il transpose l’hyperpersonnalisation dans un contexte offline de manière fluide grâce à la technologie. Le client n’en a peut-être pas conscience — il pense juste que l’affichage du drive est bien fait ou qu’il a envie de ce qu’on lui propose — mais derrière, il y a un algorithme qui adapte l’offre en temps réel. On est loin du menu statique identique pour tous : chaque voiture voit potentiellement un menu légèrement différent, optimisé pour maximiser la commande. Pour McDonald’s, le bénéfice est clair : une hausse probable du panier moyen grâce à des suggestions plus pertinentes (de la même manière que le suggestive selling classique du « et avec ceci ? » mais ici piloté par la data). Pour le client, l’expérience peut aussi être améliorée, car les propositions correspondent mieux à ses envies du moment (on évite de lui parler d’un McFlurry un jour de neige, par exemple).

D’autres enseignes travaillent sur ce type d’hyperpersonnalisation omnicanale : je pense aux magasins connectés qui reconnaissent le client via son appli mobile en entrant et peuvent lui envoyer des offres push en magasin en fonction de son parcours, ou aux hôtels qui personnalisent l’accueil en chambre (playlist musicale adaptée aux goûts du client, température réglée selon ses préférences connues, etc.). Tout cela grâce à l’IA qui fait le lien entre le monde digital et le monde physique. C’est très probablement l’avenir du commerce : une expérience unifiée où, quel que soit le canal, la marque me reconnaît et adapte son service.

Conclusion : l’avenir de l’hyperpersonnalisation et bonnes pratiques pour éviter l’intrusion

En conclusion, l’hyperpersonnalisation s’impose comme un horizon majeur du marketing digital. Forte de l’IA et du Big Data, elle permet d’atteindre un niveau de pertinence et de proximité avec le client naguère inimaginable, réalisant le rêve du “one-to-one marketing” à grande échelle. J’ai pu constater à travers ces exemples que les bénéfices sont tangibles : expérience client enrichie, loyauté accrue, revenus en hausse, efficacité marketing améliorée. À l’heure où les consommateurs sont plus volatils et sollicités que jamais, parvenir à “percer le bruit” en offrant exactement ce qu’ils recherchent est un atout concurrentiel décisif (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI) (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI).

Cependant, cette quête de personnalisation ne doit pas se faire au détriment de la confiance de l’utilisateur. L’avenir de l’hyperpersonnalisation devra nécessairement conjuguer innovation et éthique. Sur le plan réglementaire, nous pouvons nous attendre à un renforcement des cadres protecteurs (le successeur du RGPD, les lois locales type CCPA en Californie, etc.), et à une normalisation des pratiques de consentement éclairé. Sur le plan technique, le défi sera de personnaliser autant (voire plus) qu’aujourd’hui, mais avec moins de données personnelles directement exploitables (fin des cookies tiers, restrictions de suivi). Cela passera par le développement de technologies de personnalisation respectueuses de la vie privée — par exemple, davantage d’analyse localisée (sur l’appareil de l’utilisateur) pour ne pas centraliser toutes les données, ou l’utilisation de données agrégées et anonymisées pour entraîner les modèles (concepts de fédération de données, etc.). En un sens, je pense que la prochaine étape sera de parvenir à une hyperpersonnalisation “responsable”, où le client sera co-architecte de son expérience : il fournira volontairement ses préférences, paramétrera ce qu’il souhaite ou non personnaliser, et l’IA composera avec ces éléments plutôt que de tout inférer en secret.

Quelles sont les bonnes pratiques pour réussir dans cette voie et éviter l’effet intrusif ? D’après mon expérience, je retiens quelques règles d’or à appliquer dès aujourd’hui et à l’avenir :

• Transparence et pédagogie : Expliquer clairement aux utilisateurs quelles données sont collectées et dans quel but. Par exemple, indiquer “nous utilisons votre historique d’achat pour vous recommander des produits susceptibles de vous intéresser” et pourquoi pas montrer en option “voir mes recommandations personnalisées et pourquoi elles me sont proposées”. La transparence réduit l’effet de surprise désagréable et implique positivement l’utilisateur.
• Consentement et contrôle : Ne personnaliser que pour les utilisateurs qui l’ont souhaité, et leur donner à tout moment la possibilité de régler finement leurs préférences. Offrir un tableau de bord de confidentialité où l’on peut désactiver tel type de recommandation, ou effacer tel historique, est une excellente pratique pour instaurer de la confiance. Le client doit sentir qu’il peut reprendre la main s’il le veut — cela le rassurera, même s’il ne le fait pas activement.
• Valeur perçue avant tout : Toujours se demander “cette personnalisation apporte-t-elle une vraie valeur ajoutée au client ou est-ce purement pour mon bénéfice de marketer ?”. Si c’est juste pour augmenter le panier moyen mais que le client n’y trouve pas son compte, le jeu n’en vaut pas la chandelle sur le long terme. À l’inverse, si chaque usage des données vise à servir le client (l’aider, lui faire gagner du temps, lui faire plaisir), alors il sera plus enclin à accepter et même apprécier la personnalisation. Cette empathie est primordiale : « Les marketeurs doivent empathiser avec le ressenti des utilisateurs. Trouver un équilibre entre campagnes ciblées et respect de la vie privée est non seulement une pratique éthique, mais aussi nécessaire pour ne pas rebuter les clients » (Consumers Find Over-personalized Ads Creepy and Bombarding — MartechView).
• Mesure et modération : Surveiller les retours et les signaux faibles d’inconfort. Par exemple, si on constate qu’une campagne personnalisée provoque des désabonnements ou des commentaires négatifs sur les réseaux du style “ils en font trop”, il faut ajuster le tir immédiatement. Mieux vaut personnaliser un peu moins que de risquer de perdre la confiance durement acquise. J’applique volontiers le principe “test & learn” : tester des approches de personnalisation sur un échantillon, recueillir le feedback, et généraliser seulement si le bilan est positif. L’hyperpersonnalisation est un domaine où l’excès peut rapidement nuire.
• Sécurité des données : Last but not least, assurer une protection maximale des données collectées. Un scandale de fuite de données peut réduire à néant la confiance des utilisateurs. Investir dans la cybersécurité, le chiffrement, et se conformer aux standards les plus stricts de protection est un prérequis absolu pour un marketing basé sur la donnée. C’est aussi ça, éviter l’intrusion : s’assurer que les données intimes confiées (ou captées) ne tombent pas entre de mauvaises mains.

Pour conclure, je dirais que l’hyperpersonnalisation a un avenir prometteur si elle est pratiquée de façon éclairée. Les avancées en IA vont continuer de repousser les limites de ce qui est possible — on parle déjà d’IA capables de générer du contenu personnalisé (texte, image) en temps réel pour chaque utilisateur, ouvrant la voie à des publicités ou des sites web entièrement adaptés à chaque individu. On peut imaginer que demain, mon expérience sur une boutique en ligne sera unique, de la vitrine jusqu’au produit, pourquoi pas via de l’impression 3D à la demande pour un objet à mon goût. Mais cet avenir ne se réalisera que si les consommateurs donnent leur consentement à aller dans cette direction. Et pour cela, il faut qu’ils y trouvent leur intérêt sans sacrifier leur vie privée ou leur liberté de choix.

En tant que marketeur, j’y vois un passionnant défi : innover avec intelligence et éthique. C’est un délicat jeu d’équilibriste entre personnalisation et intrusion, que nous devons maîtriser. Les entreprises qui réussiront seront celles qui parviendront à tisser une relation de confiance durable, où le client se sentira compris mais jamais espionné, sollicité mais jamais manipulé. L’ère de l’hyperpersonnalisation est une formidable opportunité à condition d’y naviguer avec respect et transparence. À nous de mettre en place les bonnes pratiques dès aujourd’hui pour profiter de ces avancées sans perdre de vue l’essentiel : le respect de l’individu derrière chaque donnée.

Sources :

• Laurent Blassin, « L’hyper-personnalisation : pour qui et comment ? », E-marketing.fr (L’hyper-personnalisation: pour qui et comment? — Veille et Tribune > Marques — E-marketing.fr) (L’hyper-personnalisation: pour qui et comment? — Veille et Tribune > Marques — E-marketing.fr) (L’hyper-personnalisation: pour qui et comment? — Veille et Tribune > Marques — E-marketing.fr)
• Amaury Servin, « L’hyper personnalisation de la relation client », Headmind Partners (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners) (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners) (L’hyper personnalisation de la relation client — Headmind Partners)
• Enquête BCG x AFRC 2019 résumée par SiecleDigital.fr (Une étude marketing montre les bénéfices de la personnalisation client) (Une étude marketing montre les bénéfices de la personnalisation client)
• Deloitte Canada, Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI, 2020 (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI) (Connecting with meaning — Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI)
• Fabián Herrera, « Navigating the Cookie-Less World: Succeed with Hyper-Personalization », Expresia (blog), 2023 (“Succeed in a Cookie-Less World with Hyper-Personalization | Expresia DXP”) (“Succeed in a Cookie-Less World with Hyper-Personalization | Expresia DXP”)
• Portail de l’IE, « L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités », 2019 ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE) ([JdR] L’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels : risques et opportunités — Portail de l’IE)
• PCMag, « 75 Percent of Netflix Viewing Based on Recommendations », 2012 (75 Percent of Netflix Viewing Based on Recommendations)
• VWO Blog, « Deliver Personalized Recommendations the Amazon & Netflix Way », 2019 (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?) (How Does Amazon & Netflix Personalization Work?)
• MartechView, « Consumers Find Over-personalized Ads Creepy and Bombarding », 2023 (Consumers Find Over-personalized Ads Creepy and Bombarding — MartechView) (Consumers Find Over-personalized Ads Creepy and Bombarding — MartechView)
• CNIL, « La prospection commerciale par courrier électronique », 2022

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Peter Keates

Founder Onopia

Empowering Strategy and Innovation through Artificial Intelligence

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