Comment le machine learning accélère la segmentation visiteurs

Les entreprises collectent de plus en plus de données et d’informations sur leurs visiteurs. Cependant, elles sont incapables d’analyser cet amoncellement de données sans outils adéquats. Kameleoon, éditeur d’algorithmes prédictifs et plateforme de personnalisation, s’est penché sur le sujet et apporte une solution.

L’entreprise vient notamment de publier un livre blanc « Laissez l’I.A activer vos données« , qui explique comment utiliser le machine learning pour mieux exploiter les données visiteurs et effectuer une segmentation plus fine, en temps réel.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Également appelé apprentissage automatique, le machine learning est une composante de l’intelligence artificielle.

Il repose sur des algorithmes qui apprennent et renforcent en continue leur connaissance d’un sujet en analysant des données. Ces algorithmes traitent la volumétrie et la complexité d’un jeu de données (ou dataset) et peuvent prédire un résultat ou une action. De nombreux exemples de technologies dirigées par des algorithmes nous entourent au quotidien : chatbots, logiciels de reconnaissance faciale, objets connectés…

Les volumes de données qu’ils peuvent analyser en temps réel vont bien au-delà de ce que permettent les capacités humaines. Selon Kameleoon, « alors que ces données ne cessent de croître, nous avons atteint un point d’inflexion où les machines intelligentes s’apprêtent à bouleverser le monde du marketing » grâce à de nouvelles possibilités.

L’apport du machine learning à la personnalisation

Nouveau challenge des marketeurs, la personnalisation est la création d’expériences sur mesure pour les visiteurs et clients d’un site, en se basant sur qui ils sont (comportement, profil…) et ce qu’ils veulent (contexte de visite…). Selon Kameleoon, « la qualité d’une stratégie de personnalisation de l’expérience utilisateur repose avant tout sur la segmentation de la donnée ».

Quand on l’injecte dans une stratégie de personnalisation, le machine learning permet

d’identifier la probabilité d’appartenance d’un visiteur à un segment à partir de l’analyse en temps réel de son comportement on-site : en traitant les données de visite, l’algorithme filtre les données parasites et capte les signaux comportementaux imperceptibles pour l’humain.
de déterminer l’appétence d’un visiteur pour les offres d’un site : l’algorithme calcule la probabilité de conversion de chaque visiteur et identifie les plus appétents envers une offre ou une action. Il peut ainsi calculer le pourcentage de chance qu’un visiteur convertisse à partir de ses actions on-site.