L'IA aidera à mettre fin à l'habitude des cookies de commerce électronique

Google a tenté de prendre de l’avance sur les cookies Web en 2020, annonçant que son navigateur Chrome cesserait de les prendre en charge en 2022. Cela a été repoussé à 2023, mais la fin des cookies Web approche, et pour les experts en recommandation – le point de personnalisation – c’est amende. Les innovateurs déchiffrent le code sur l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour lire l’intention d’achat à partir de quelques points de données révélateurs, convertissant les navigateurs en acheteurs simplement en découvrant ce qu’ils pensent. Alexandre Robicquet, co-fondateur et PDG du moteur de recommandation bien nommé Crossing Minds, a déclaré à Karen Webster de PYMNTS que dans une quête de conversions, les opérateurs se sont longtemps appuyés sur la stratégie d’optimisation des moteurs de recherche (SEO) à l’ancienne  : « Que puis-je obtenir de ce genre de monde hors-la-loi de cookies qui existait auparavant pour que je commence à comprendre qui est cette personne ? » Le problème est que ce regroupement de sosies en cohortes est « généralement extrêmement préjudiciable car cela vous donne l’impression que vous n’êtes pas spécial », a déclaré Robicquet. « Cela vous donne l’impression de vivre la même expérience que 33 000 autres personnes », a-t-il poursuivi. « Il y a généralement une tonne de choses qui donnent l’impression que ces expériences ne sont pas pour moi, c’est pour qui vous pensez que je suis. ». Comme l’a dit Robicquet, il est plus utile de connaître l’historique récent de navigation et d’achat d’une personne que de connaître son âge et sa localisation. Il a ajouté que ces points de données améliorés améliorent considérablement le résultat des plates-formes de recommandation en tant que service. Il a peint une situation hypothétique où un magasin, en ligne ou hors ligne, accueille un nouveau client – ​​puis un génie apparaît offrant deux types d’informations sur cet étranger pour effectuer une vente. « Je peux vous dire où ils vivent, leur tranche d’âge, leur sexe, des choses sur la personne, [or] Je peux vous dire les trois premières pièces qu’ils regardent et celle qu’ils ont à la maison », a poursuivi Robicquet. Il ne faut pas être un expert pour comprendre que ce que les consommateurs achètent et possèdent est plus révélateur. « Tout le monde paierait pour ces informations, et pourtant 99% des Fortune 500 ont subi un lavage de cerveau pour penser que vous devez avoir une tonne d’informations sur vos utilisateurs pour comprendre qui ils sont », a-t-il déclaré. « La réponse est non; ce n’est pas vrai. « Au lieu de vous concentrer sur l’acquisition d’autant de données intrusives sur votre lieu de résidence, qui vous êtes et tout, pourquoi ne vous concentrez-vous pas sur les trois premiers clics de ce qu’ils regardent et sur quoi ils passent du temps ? Vous vous retrouvez avec une tonne de commentaires implicites, complètement anonymisés, qui vous donnent une idée de ce pour quoi cette personne est ici. Les recommandations alimentées par l’IA suppriment l’idée de la vieille école de donner des données aux sites Web juste pour le plaisir de les utiliser, transformant ainsi l’engagement numérique. « Les gens pensaient que s’ils vous donnaient [a free online service], la seule façon pour vous de les rembourser est de donner vos données ou quelque chose qu’ils peuvent vendre », a-t-il déclaré. « C’est révoltant. Nous sommes en 2022. Vous ne devriez pas avoir à payer avec vos informations personnelles, vous ne devriez pas avoir à payer avec votre temps et votre attention.

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Un pas au-delà de la recherche

et nous vous renverrons les 10, 20, 64 éléments que vous devriez probablement présenter ou afficher à vos utilisateurs. » Webster a souligné que le même consommateur peut se comporter très différemment selon le type d’articles et de fournisseurs qu’il recherche, ce qui est une faiblesse clé des cookies. Décrivant le commerce contextuel, où les recommandations « basées sur la session » brillent le mieux, Robicquet a déclaré que l’état actuel des recommandations avait besoin d’une mise à niveau – mal. « Il y a une mise en garde que la plupart des services font cela – en fait, je pensais que c’était révoltant dans une certaine mesure, où les gens vous disent, ‘Nous fournissons des recommandations pour les nouveaux utilisateurs’ ou, ‘Nous fournissons des recommandations sans cookies, «  » mais ils ne le font vraiment pas, a-t-il dit. Il y a eu « une prise de conscience autour de l’importance de la personnalisation en ligne », a poursuivi Robicquet. « La plupart des entreprises qui fournissent des recommandations n’utilisent plus jamais les mots « recommandation personnalisée ». Vous montrer les plus populaires, vous montrer les plus récents, vous montrer la même chose que les autres est toujours considéré comme une recommandation, mais trop d’entreprises tombent dans le piège de supposer que celles-ci sont personnalisées. Appelant à un nouveau lexique autour de la personnalisation pour l’ère du Web3, il a ajouté que l’intérêt de plates-formes comme Crossing Minds est d’utiliser de manière proactive des signaux en temps réel, et non des données démographiques. « Commencez à chérir vos données de première partie », a-t-il déclaré. « Par définition, la première partie est la vôtre. C’est ce qui s’est passé sur votre site Web. Chérissez un clic, appréciez un parchemin. Toutes ces choses sont absolument essentielles. Après cela, l’idée est que si vous commencez à nous envoyer ces données.. et si vous commencez à nous envoyer votre catalogue d’articles et ce qui rend chacun de ces articles unique – quelle est l’image, quel est le matériau, quelle est l’histoire derrière – alors nous peut commencer à construire des modèles qui apprennent de ces modèles.

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Faire le Tech Cha-Cha

Faire passer les moteurs de recommandation au niveau supérieur avec l’IA a des implications au-delà de ce qu’il faut acheter. Estimant que 3 milliards d’heures sont perdues chaque année en raison du paradoxe du choix de ce qu’il faut regarder à la télévision, des recommandations plus intelligentes pourraient mettre fin à de nombreuses querelles nocturnes. « Vous savez absolument que vous voulez regarder un film, [but] le temps moyen pour un utilisateur de choisir un film sur Netflix est de 19 minutes », a déclaré Robicquet. Cela devient plus long en ajoutant des partenaires et des amis, et un moteur de recommandation en temps réel pourrait sauver beaucoup de relations avec le streaming seul. Concédant qu’il pensait que le commerce sans biscuits serait plus avancé deux ans après le début de la pandémie, Robicquet a déclaré que c’était là et qu’il fallait un certain réalignement de la perception pour s’imposer. Comparant la technologie et la politique à un cha-cha – deux pas en avant, un pas en arrière – il a déclaré  : « Je pense que dans trois ans, les gens commenceront à se rendre compte qu’il existe des alternatives à ce qui leur a été proposé jusqu’à présent, à la fois sur la solution base pour les affaires et du côté de l’expérience. Les gens vont commencer à en demander plus en matière de personnalisation et de numérisation dans le commerce électronique. »

NOUVELLES DONNÉES PYMNTS  : 57 % DES CONSOMMATEURS PRÉFÈRENT LA VÉRIFICATION D’IDENTITÉ AVANCÉE APRÈS L’AVOIR ESSAYÉE

Sur :Cinquante-sept pour cent des consommateurs qui ont utilisé des méthodes avancées de vérification d’identité telles que la reconnaissance vocale lorsqu’ils ont contacté le service client disent qu’ils recommenceraient. Le rapport Consumer Authentication Experiences a interrogé près de 3 800 consommateurs américains pour savoir comment offrir des expériences de vérification innovantes aide les entreprises à fournir un service client de qualité supérieure sur tous les canaux.

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