Traditionnellement, les outils de personnalisation utilisent :
- Les données brutes de navigation, que nous appelons chez Netwave, données chaudes,
- Les données transactionnelles historiques, que nous appelons données froides,
- Les données déclaratives recueillies de manière formelle auprès du visiteur.
N’utiliser que des données historiques ou déclaratives, expose mécaniquement à un double danger :
- En premier lieu cela ne fonctionne qu’avec des users identifiés: vous ne pouvez pas savoir, en l’absence d’identification, quel est l’utilisateur connecté ; se baser sur les données historiques de Monsieur pour personnaliser le parcours de Madame peut singulièrement manquer de pertinence…
- Le deuxième risque est celui de tomber dans le piège du prédictif classique et de ne pas prendre en compte l’évolution de la situation de l’utilisateur: marié il est désormais divorcé, chômeur depuis 1 an, il vient de retrouver un emploi….etc. Ce type de changement de situation impacte significativement sa consommation et interdit de se baser sur son simple historique pour fonder la pertinence des interactions projetées.
Les systèmes les plus évolués comme Netwave :
- Mixent les données CRM et les données déclaratives avec celles issues des navigations en cours et passées;
- Confèrent un sens commercialement exploitable aux données de navigation grâce à des objets informatiques (les trackers de Netwave) qui les interprètent afin de rendre compte du contexte, du comportement, de la psychologie de l’utilisateur;
- Utilisent les données historiques qui semblent pérennes et les données historiques en les organisant dans une « sphère d’affinité » afin d’en conserver la trace;
- « Lisent » toujours une visite en donnant la priorité aux données de la navigation en cours, la sphère d’affinité ne servant qu’à comprendre plus vite si l’on a toujours à faire au visiteur habituel et s’il s’inscrit bien dans la logique de ses parcours précédents.
Les données de navigation utilisées par Netwave ne sont pas uniquement des données brutes. La plupart sont des données calculées (technologie d’analyse situationnelle) qui rendent compte du contexte, du comportement et de la psychologie de la visite en cours. Certains calculs font appel aux mathématiques différentielles, mesurant en permanence la distance qui sépare la visite en cours d’une visite « moyenne ». Les données historiques et déclaratives, elles, ne sont utilisées que pour « lire » plus vite la visite en cours, les données les plus récentes étant toujours privilégiées.
Au final :
Données froides, données chaudes, données déclaratives, contextuelles, comportementales, psychologiques… Vous pouvez utiliser toutes les données à votre disposition pour personnaliser mais vous devez toujours privilégier les données issues de la navigation en cours qui témoignent au mieux des besoins et envies de vos visiteurs à l’instant T.
Il est au final plus pertinent et moins coûteux de recalculer en temps réel, à chaque visite, la situation de votre visiteur plutôt que de ses baser sur un prédictif issu d’un simple historique ou d’un déclaratif qui ne s’applique peut être pas au user en cours de visite ou ne correspond plus à sa situation.
Jean Luc BERNARD
CEO Netwave
