Dans l'ensemble, les consommateurs se sont habitués à être ciblés par une marque ou un annonceur via de multiples points de contact. Cette acceptation s'accompagne d'une exigence croissante : tous ces points de contact doivent s'enchaîner de manière fluide. Cela va de soi du point de vue du consommateur, bien sûr. Par exemple, un client potentiel voit une publicité en faisant défiler son fil d'actualité ou en regardant une vidéo en streaming, se rend dans un magasin physique ou sur un site en ligne pour effectuer un achat, puis discute avec le service client ou un conseiller pour obtenir de l'aide. Ce consommateur s'attend raisonnablement à ce que, lorsqu'il passe d'un canal à l'autre, l'expérience avec la marque reste unique et cohérente.

Assurer ce niveau de cohésion a toujours constitué un obstacle majeur pour les marques. Grâce à l'introduction de systèmes d'audience basés sur l'IA, les marques peuvent résoudre ce problème en reliant en temps réel les données, les comportements, l'environnement et les créations. L'intégration de l'orchestration, de l'observabilité des données et de la personnalisation permettra aux marques d'élaborer des stratégies et de les mettre en œuvre avec succès sur l'ensemble des canaux.

Orchestration unifiée

Une approche omnicanale efficace nécessite que tous les segments soient rattachés à un profil client unique, véritable source de vérité. Les moteurs d'orchestration basés sur l'IA s'imposent rapidement comme un maillon essentiel de la gestion omnicanale de l'audience, précisément parce qu'ils permettent cette approche. Ils sont capables de gérer la cadence, la stratégie et la mise en œuvre des points de contact potentiels pour chaque client potentiel. En servant de pilier à la gestion omnicanale, l'orchestration par l'IA permet un routage et une adaptation des segments plus rapides, offrant un meilleur retour sur investissement publicitaire et constituant un véritable facteur de différenciation concurrentielle.

Adaptation en temps réel

Une approche omnicanale ne doit pas être statique. Se contenter d'analyser un utilisateur pour lui attribuer une cohorte et un cycle de vie en fonction d'un point de contact spécifique n'est pas une stratégie efficace. Les modèles d'IA permettent désormais d'orienter le comportement de manière dynamique. Les signaux en temps réel d'un utilisateur, tels que l'utilisation d'une application ou une visite récente en magasin, sont continuellement intégrés par les modèles d'IA en temps réel et peuvent aider à déterminer quel canal doit être privilégié pour offrir la meilleure expérience possible. En substance, l'IA élimine le décalage entre une information et l'action logique qui s'ensuit.

Qualité des données et observabilité

La qualité des données constitue un obstacle majeur dans la gestion omnicanale. Les flux de données peuvent subir des dérives ou des interruptions – par exemple, en raison d’un problème de latence entre un point de service et le cloud. Ces retards ou ces incohérences potentielles dans les données peuvent conduire à des décisions erronées et nuire aux efforts de personnalisation, comme le fait de proposer une offre à un utilisateur après qu’il a déjà effectué un achat.
Les systèmes d'audience basés sur l'IA offrent désormais aux marques et aux annonceurs un niveau d'observabilité inégalé. Ces outils surveillent l'actualité et l'exhaustivité des données utilisateur sur plusieurs systèmes, notamment les points de vente, les applications et les sessions d'assistance. Une couche de confiance mieux informée dans les données permet des boucles de rétroaction intelligentes capables de détecter tout éventuel échec de la personnalisation.

Passage du hors ligne au en ligne

Les systèmes d'audience basés sur l'IA permettent de relier l'activité en magasin aux audiences numériques, facilitant ainsi le reciblage omnicanal. La fréquentation des magasins physiques, les scans d'applications en magasin et les historiques d'achats hors ligne permettent aux marques et aux annonceurs de recibler les clients et de leur proposer des offres ou des interactions personnalisées. Plusieurs détaillants ont déjà commencé à déployer des supports médiatiques intelligents en magasin, tels que des écrans ou des rayons numériques, qui s'intègrent et se synchronisent avec des plateformes publicitaires externes, offrant ainsi aux utilisateurs une expérience authentique, cohérente et fluide, de l'offline vers l'online.

Orchestration créative par l'IA

L'IA permet non seulement d'affiner et d'adapter automatiquement le moment et le lieu où les utilisateurs sont ciblés, mais elle permet également aux modèles d'IA générative de produire des variantes créatives explicitement adaptées aux caractéristiques et au contexte de l'utilisateur. Grâce à une orchestration unifiée, la génération de contenu s'aligne parfaitement sur la logique utilisateur. Plus précisément, le « contenu » affiché évolue en fonction du « lieu » et du « moment », tout en préservant la cohérence du message et du ton. Les marques peuvent ainsi porter la personnalisation à de nouveaux niveaux sans sacrifier la cohérence du message sur l'ensemble des canaux.

Point à retenir

Les systèmes d'audience basés sur l'IA transforment la manière dont les marques mettent en œuvre la personnalisation omnicanale. En harmonisant les données, en améliorant la visibilité et en permettant une adaptation en temps réel des contenus et des comportements, les marques peuvent enfin offrir les expériences fluides et adaptées au contexte que les consommateurs attendent, tout en générant une croissance mesurable de leur chiffre d'affaires.

Prochaines étapes

Les systèmes de gestion d'audience basés sur l'IA révolutionnent la gestion omnicanale, offrant ainsi un avantage concurrentiel aux marques qui les adoptent rapidement. Les marques qui souhaitent optimiser leurs systèmes actuels en vue d'y intégrer l'IA devraient :

Identifier et résoudre les éventuelles incohérences au niveau des données et des points de contact, puis élaborer un plan visant à les intégrer afin d'assurer une orchestration unifiée en temps réel.
Envisagez d'investir dans des outils et des solutions offrant le niveau d'observabilité des données nécessaire pour identifier les éventuels angles morts.

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