Diegem – Les plus grandes marques s'appuient d'ores et déjà sur la science des données pour personnaliser les expériences et répondre aux besoins de leurs clients. Elles développent de plus en plus souvent des modèles statistiques et des algorithmes en interne pour adapter les expériences. Pourtant, rares sont celles qui tirent pleinement parti des technologies d'intelligence artificielle.

Dans ce contexte, Adobe (Nasdaq : ADBE) a annoncé sa volonté d'ouvrir ses fonctions d'optimisation par la science des données et les algorithmes dans Adobe Target, le moteur de personnalisation d'Adobe Marketing Cloud. Les marques pourront intégrer leurs propres modèles de données et algorithmes dans Adobe Target afin de proposer la meilleure expérience possible à leurs clients. Adobe a par ailleurs annoncé de nouvelles fonctionnalités Adobe Target pilotées par Adobe Sensei, son framework d'intelligence artificielle et de machine learning, pour améliorer les recommandations aux clients et la précision du ciblage, optimiser les expériences et automatiser la diffusion d'offres personnalisées.

« Les consommateurs sont devenus si exigeants que l'hyper-personnalisation n'est plus seulement une possibilité pour les marques ; c'est un impératif », affirme Aseem Chandra, Vice-Président en charge d'Adobe Experience Manager et d'Adobe Target. « Les marques les plus avancées développent déjà des algorithmes propriétaires. En les intégrant à Adobe Target, elles pourront s’appuyer sur leurs compétences et sur les performances des outils d'intelligence artificielle et de machine learning d'Adobe pour anticiper les besoins des clients et y répondre avant même qu'ils ne les expriment, renforçant ainsi la valeur commerciale et la fidélisation. »

L’intégration d’algorithmes propriétaires à une plateforme marketing de renom est une grande première sur le marché. Les marques peuvent associer leurs connaissances du secteur aux puissantes fonctions de machine learning et d'intelligence artificielle d'Adobe Sensei dans Adobe Target pour proposer des expériences client individualisées à très grande échelle. Ainsi, un établissement financier pourra intégrer dans Adobe Target son propre algorithme d'identification des clients les plus susceptibles de répondre à une offre, afin de tester le trafic en direct par rapport au modèle et proposer la meilleure offre possible à chaque client.

Par ailleurs, Adobe a dévoilé de nouvelles fonctionnalités pour Sensei dans Adobe Target permettant d’offrir aux clients des expériences encore plus personnalisées :

- Personnalisation en un clic : avec la nouvelle fonction de ciblage automatique, les marketeurs peuvent rapidement diffuser un nombre illimité de variantes d'expériences client personnalisées sur leurs différentes propriétés digitales (sites web, applications, interfaces utilisateur IoT, etc.). Le ciblage automatique utilise Adobe Sensei pour identifier la meilleure expérience pour chacun et optimise cette dernière à mesure que le consommateur effectue des actions supplémentaires. Par exemple, une chaîne hôtelière pourra mettre en avant ses établissements situés dans les régions tropicales auprès d'un membre de son programme de fidélité, dont l’historique de réservations et les interactions sur l'application mobile indiquent qu’il préfère les climats chauds. Ce type de démarche favorise les interactions et contribue à fidéliser la clientèle.

- Recommandations personnalisées : la nouvelle technologie de recommandation d'Adobe Target permet aux marques d'exploiter les intentions des consommateurs pour identifier avec une précision accrue le contenu et les produits susceptibles de les intéresser par la suite. À l'aide de techniques reposant sur le traitement du langage naturel, les recommandations personnalisées convertissent les opérations effectuées par un consommateur en signaux semblables à des mots. Ces signaux sont regroupés par points communs et utilisés pour proposer une expérience client plus personnalisée. Par exemple, un commerçant saura si un client a visionné sa vidéo sur les techniques de lavage écologique et acheté des feuilles assouplissantes biodégradables. Il pourra alors lui recommander des lessives écologiques. D'après les premiers tests effectués, ces avancées en sciences des données sont 60 % plus efficaces que d'autres algorithmes.

- Offres automatisées : les marques peuvent s'assurer que la meilleure offre, parmi des centaines possibles, sera automatiquement diffusée auprès de la bonne personne, au bon moment. Ainsi, un établissement financier pourra automatiquement personnaliser ses offres de crédit immobilier, de carte bancaire ou de services de paiement de factures en ligne en fonction d'éléments propres à chaque personne : itinéraire de navigation, état des comptes, termes recherchés, etc. Avec ce système, la meilleure offre est systématiquement proposée à l'étape du parcours client la plus appropriée.

- Ciblage précis : grâce à l'étroite intégration avec Adobe Analytics Cloud, les marketeurs peuvent opérer un ciblage précis en s'appuyant sur l'analytique comportementale et les données d'audience pour affiner la segmentation. Par exemple, Adobe Target peut personnaliser au maximum les expériences proposées aux prospects par une marque automobile, en exploitant les informations issues d'Adobe Analytics Cloud qui montrent que la majorité de ces consommateurs utilisent leur smartphone pour se renseigner sur la prochaine voiture qu'ils achèteront.

Composant d'Adobe Marketing Cloud, Adobe Target tire parti des algorithmes d'intelligence artificielle et de machine learning depuis plus de dix ans. Des marques aussi prestigieuses qu'AT&T, Lenovo, Marriott ou Sprint font appel à cette solution. Des expériences hautement personnalisées sont offertes sur les différents canaux en ligne : web, terminaux mobiles, e-mails, etc. Avec Adobe Experience Manager et Adobe Campaign, les marketeurs peuvent facilement gérer et diffuser du contenu personnalisé. L'intégration avec Adobe Analytics Cloud et Adobe Advertising Cloud garantit des interactions hyper-personnalisées avec les clients.

Adobe est le seul leader cité dans le rapport « The Forrester Wave™ : Transformation Intelligence Platforms » du 2ème trimestre 2017, et a obtenu les meilleurs scores possibles sur neuf critères, notamment le ciblage comportemental et les tests en ligne.