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Personnalisation & Machine Learning: les tendances majeures décryptées

[Contenu réalisé en partenariat avec Kameleoon]

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A l’approche de la fin d’année, l’heure des bilans a sonné. A cette occasion, Kameleoon, plateforme d’optimisation de l’expérience utilisateur, a dévoilé la quatrième édition du baromètre de l’expérience utilisateur. Sans surprise, la personnalisation continue de gagner du terrain dans les entreprises. Ainsi, la moitié des répondants, soit près de 250 entreprises, disent faire de la personnalisation. Ce chiffre a doublé en l’espace de deux ans et se rapproche de la pratique de l’A/B testing, qui a toujours été la première pratique de l’optimisation de la conversion en France.

Dans le sillage de la personnalisation, la data continue de progresser au sein des entreprises pour mieux appréhender les besoins du consommateur. Pour autant, malgré cette soif de données, seulement entre 5% et 8% des répondants disent utiliser des algorithmes prédictifs, un phénomène qui tranche avec les années précédentes.

Le machine learning ne menace pas le marketeur

Le machine learning permet aujourd’hui d’améliorer la capacité à identifier l’appétence des visiteurs à une offre ou d’identifier la probabilité d’appartenance à des segments prioritaires. De cette manière, le machine learning aide les marques à identifier les bons visiteurs et à les mettre dans les bonnes cases.

Cependant, le machine learning n’a pas vocation à remplacer le marketeur. Et pour cause, la définition des offres et des parcours visiteurs relève avant tout de ses compétences et de ses capacités dans la mesure où la stratégie de l’entreprise est en jeu. Le marketeur possède une sensibilité et un regard que la machine n’est pas capable de reproduire.

Interview de Jean-René Boidron, Président de Kameleoon :

Kameleoon : les informations clés

Président: Jean-René Boidron
Création : 2009
Lancement commercial : 2012
Siège social : Paris
Effectif : 80 personnes répartis entre la France, l’Allemagne, la Russie et l’Espagne.

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