Concevez des expériences digitales sur mesure grâce aux données personnalisées (custom data)

Lorsque vous lancez une campagne de personnalisation pour optimiser l'expérience digitale de vos visiteurs vous espérez toujours atteindre le meilleur retour sur investissement possible. 
Pour cela, la qualité du ciblage de vos visiteurs est cruciale : plus le ciblage est fin et précis, plus votre campagne sera efficace.

Nativement, Kameleoon collecte plus de 45 critères de ciblage qui peuvent être utilisés pour créer des campagnes de personnalisation. Mais une fonctionnalité particulièrement puissante de Kameleoon vous permet d’aller encore plus loin, en activant des “données personnalisées” (ou des custom data). Que sont ces données personnalisées ? Et quels champs d’action et d’analyse vous ouvrent-elles ?
 

1 Qu’est-ce qu’une donnée personnalisée ?

Pour paramétrer des expériences personnalisées, qu’elles soient manuelles ou prédictives, vous devez vous appuyer sur des données visiteurs précises et segmenter votre cible en fonction de critères variés. Ainsi, Kameleoon collecte 3 types de données que l’on qualifie de “chaudes”, liées directement au contexte de la visite en cours sur le site :

• des données comportementales (fréquence des visites, parcours de navigation,...)
• des données contextuelles (jour, météo, géolocalisation…)
• des données techniques (device, navigateur, provenance…)

En parallèle, Kameleoon vous permet de fournir des données personnalisées complémentaires, issues de sources externes, telles qu’un data layer, des DMP, des CRM ou de services web personnalisés. Il peut s’agir de l’âge ou du sexe du visiteur, du montant de son dernier panier ou bien encore de sa souscription à un programme de fidélité. En général, ces données dépendent beaucoup des spécificités de votre entreprise. Par exemple, si vous gérez un site de vente entre particuliers comme Vinted, vous pouvez qualifier de donnée personnalisée le fait qu’un visiteur soit principalement “acheteur” ou bien “vendeur”.

 Une fois injectées sur la plateforme et croisées aux données collectées par Kameleoon, les données personnalisées vous livrent des informations encore plus précises. Ces données vont vous permettre de segmenter vos cibles selon la spécificité de vos enjeux business et d’analyser en profondeur les résultats de vos expérimentations. Deux usages à connaître, que nous vous détaillons dans la suite de cet article.
 

2 Affiner le ciblage de vos campagnes de personnalisation

Grâce aux données personnalisées, vous pouvez cibler vos visiteurs selon des critères très pointus et leur proposer une expérience encore plus pertinente. Voici quelques exemple d’utilisation efficace des données issues de vos sources au sein de Kameleoon : 

Délivrer un code promo à un nouvel acheteur

Grâce aux données stockées dans votre CRM, vous avez la possibilité connaître la date du dernier achat de chaque visiteur et le nombre d’achats déjà effectués. Vous pouvez donc identifier vos nouveaux acheteurs et, en créant une donnée personnalisée dans Kameleoon, vous en servir pour envisager la meilleure stratégie. Dans ce cas précis, il peut être intéressant de réactiver vos nouveaux clients au delà d’une certaine date après leur premier achat en leur offrant un code promotionnel dédié. Grâce à cette donnée personnalisée, vous optimisez donc votre opération promotionnelle en l’adressant directement à la bonne cible, et sans détériorer vos marges.

Maximiser les ventes flash en ciblant les visiteurs appétents à une certaine catégorie de produits

Pour optimiser le succès de vos ventes flash, vous pouvez également utiliser les données personnalisées, en segmentant les visiteurs selon la typologie de produits consultés au cours de leurs dernières visites. 

Votre objectif est de pousser les produits de la vente flash aux visiteurs susceptibles d'être intéressés. Si vous disposez de  la catégorie de produit consultée dans votre datalayer GTM, il suffit de créer une donnée personnalisée avec :

• une portée à la "visite";
• un type "Liste";
• la méthode d'acquisition "Google Tag Manager";
• et de préciser le nom de la variable contenant la catégorie de Produit (par exemple, ici product_category).

Kameleoon stocke alors automatiquement toutes les catégories de produits vues par un visiteur.
sous la forme d’une liste dans une donnée personnalisée. Il ne vous reste plus qu'à créer un segment Kameleoon utilisant cette donnée personnalisée, en précisant la valeur de la catégorie “Produit à cibler” !

3 Identifier de nouvelles opportunités de business via vos reportings

Vous pouvez également analyser bien plus finement les résultats de vos personnalisations ou de vos A/B tests en utilisant des données personnalisées pour les segmenter. Sur la page de résultats d’une expérience, vous avez en effet la possibilité de filtrer ou ventiler les résultats selon une donnée personnalisée associée à l’expérience. 

Par exemple, si vous souhaitez étudier l'impact d'une campagne promotionnelle sur votre chiffre d'affaires, les données personnalisées vous permettront d’identifier les visiteurs qui ont effectivement utilisé le code promotionnel lors du paiement.

Sur la page de résultats de la campagne, en regardant l’impact de la campagne sur l'objectif "Transaction" lié à la réalisation d'un achat, vous pouvez ventiler les résultats selon cette donnée personnalisée. Cela vous permet de déterminer la proportion d'acheteurs du site ayant utilisé le code promotionnel, d'en valider la pertinence et le véritable intérêt business.

Cette même donnée personnalisée peut ensuite être utilisée pour cibler les visiteurs ayant déjà réalisé un achat en utilisant le bon de réduction pour de futures campagnes promotionnelles. Ceux-ci seront reconnus grâce à la donnée personnalisée précédemment créée, ce qui peut s'avérer plus profitable que de cibler l’ensemble des visiteurs.

Autre exemple : par le biais d'une donnée personnalisée, il est facile de savoir si un visiteur est détenteur ou non de la carte de fidélité d'un site web. Ventiler les résultats d'une campagne promotionnelle sur cette donnée personnalisée permet de vérifier le comportement des visiteurs "fidèles". Selon les avantages liés à leur carte de fidélité, il se pourrait que lors de promotions, leur comportement diffère de celui des autres visiteurs. Vous pouvez donc identifier de nouvelles opportunités de campagnes en analysant les résultats obtenus auprès des visiteurs fidèles.

4 Les autres usages des données personnalisées

Segmenter dans Kameleoon Insights

Les données personnalisées sont des objets communs à tous nos modules. Vous retrouverez cette capacité d’analyse dans Kameleoon Insights afin de ventiler les données d’un segment selon les données personnalisées. 

Utiliser la donnée personnalisée comme clé de réconciliation cross-devices

Dans le cas d'expérience cross-devices, une donnée personnalisée peut être utilisée comme clé de réconciliation pour afficher une  variante similaire d'un test à un visiteur connecté, et ce, quelque soit le device utilisé. Elle peut également être utilisée pour réconcilier dans le reporting les résultats d'un même visiteur connecté.

Orienter le machine learning 

Notre moteur d'intelligence artificielle Kameleoon Predict s'appuie notamment sur les données personnalisées pour prédire l'intention d'achat des visiteurs. Vous pouvez même nous indiquer les données personnalisées qui vous semblent les plus intéressantes pour alimenter nos algorithmes de machine learning.

Les données personnalisées sont donc essentielles pour créer des expériences sur mesure avec la plateforme Kameleoon, et ce, à tous les stades de votre processus expérimentation.

A présent, à vous de jouer pour perfectionner vos personnalisations et délivrer des expériences irréprochables à vos visiteurs