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La boîte à cookies est vide : comment l’IA va combler la fin des cookies tiers
Initialement prévue pour 2022 et plusieurs fois repoussée, la fin des cookies tiers semble désormais imminente.
La décision de Google de les supprimer définitivement de ses navigateurs d’ici 2024[1], démontre une prise de conscience en matière de protection des données, mais peut entraîner des conséquences potentiellement désastreuses pour de nombreuses entreprises. Selon McKinsey, certains annonceurs dépendent des publicités ciblées pour plus de 80 % de leurs revenus[2]. Lorsque cette capacité sera supprimée, leurs revenus pourraient considérablement diminuer.
Dans un monde sans cookies tiers, les marques doivent alors réfléchir d'urgence aux stratégies marketing nécessaires pour s’adapter à ce nouveau contexte. Cependant, abandonner les efforts de personnalisation serait une grossière erreur, car les consommateurs sont devenus extrêmement réceptifs aux propositions sur mesure et recherchent de plus en plus des expériences client engageantes.
Heureusement, les avancées en matière d’intelligence artificielle permettent de répondre à ces attentes.
Place à la conversation
Les marques devraient se concentrer sur la manière naturelle que les humains ont d'interagir, c'est-à-dire par le biais de la conversation. Les conversations en langage naturel, que ce soit avec un conseiller ou un chatbot, offrent un cadre où les consommateurs sont volontiers disposés à partager des informations les concernant, car ils se sentent en confiance et dans un environnement propice à l’échange.
Si les internautes interagissent beaucoup avec des chatbots intelligents, ils révèlent leurs intentions, leurs besoins de consommation. Les entreprises peuvent alors utiliser ces données « zéro-party », fournies intentionnellement par les consommateurs, pour personnaliser l'expérience de chaque client et affiner le parcours d'achat afin de générer plus de conversions.
Les transcriptions de ces conversations représentent l'un des moyens de collecter ces données, mais il existe de nombreuses autres sources. La barre de recherche, par exemple, recueille de nombreuses requêtes et permet de récupérer des indications précieuses sur l'identité du client, sur ses besoins, et son appartenance à un profil particulier de consommateur. Il en va de même pour les données d'enquête ou les commentaires sur les produits, et même les paramètres de notification des internautes apportent des éclairages au sujet de leurs désirs, attentes et préoccupations.
Remplacer les données third-party, par la donnée « zero-party »
Ces données « zero-party » constituent un carburant indispensable pour la personnalisation et évitent aux marques de se baser sur des déductions et suppositions,et ainsi s’appuyer sur des informations précises apportées volontairement par les internautes.
Cette approche analyse le comportement de l'utilisateur, ses habitudes de recherche, ses choix de navigation, ses ajouts au panier, ses comparaisons, sa consommation de contenu, et utilise l'IA pour adapter son expérience en temps réel. Au fur et à mesure que les comportements de navigation des internautes évoluent, la personnalisation évolue également. Au lieu de partir d'une hypothèse et de segmenter les utilisateurs dans une cohorte de personnalisation, grâce aux avancées de l’intelligence artificielle, il est aujourd’hui possible de proposer des recommandations réactives et instantanées.
Les cookies sont morts, vive la personnalisation !
Dans un avenir sans cookies, le marketing des entreprises est en train de chercher de nouveaux moyens de personnaliser les expériences client et l'IA y joue un rôle central.
Les chatbots basés sur l’IA générative peuvent accueillir, guider et conseiller les clients par le biais d'un dialogue naturel. Ils établissent une relation de confiance avec leurs utilisateurs et s'appuient sur des données non confidentielles. Cette approche permet de passer d’une personnalisation statique en une expérience dynamique, toujours adaptée en temps réel à chaque consommateur, ouvrant ainsi la voie à un dialogue plus équilibré et respectueux des données privées, ainsi bénéfique tant pour les marques que pour leurs audiences.
[2] Source : McKinsey & Company, 2021
Par Jimmy Barens, Senior Vice President Global Sales Engineering
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