Hyper personnalisation et IA : 4 cas pratiques d'utilisation de la CDP pour une conversion et un ROI optimisés

La personnalisation est au cœur des enjeux marketing mais nécessite de collecter, unifier et exploiter les données clients pour une performance optimale. Les Customer Data Platforms (CDP) sont ainsi un outil essentiel pour permettre d’optimiser stratégie d'acquisition et de conversion de clients.

Quel est le rôle d’une CDP pour optimiser les coûts d’acquisition tout en bénéficiant des avancées de l’IA et du Machine Learning? 

Lors de cette session, nous vous proposons quatre cas d’usage de la CDP pour améliorer les performances de vos campagnes marketing et maximiser votre retour sur investissement :

1. Segmentation avancée de l'audience : la CDP permet de collecter et d'unifier les données clients provenant de différentes sources, telles que les sites web, les applications mobiles, les réseaux sociaux et les systèmes CRM. En utilisant ces données, il est possible de segmenter votre audience en fonction de critères comportementaux, démographiques et transactionnels, et de créer des campagnes marketing personnalisées pour chaque segment. Des cas d’usages d’entreprises de différents secteurs d'activité ayant utilisé une CDP illustrerons la pertinence de cet outil pour améliorer la segmentation client, augmenter les taux de conversion et réduire le coût d'acquisition.

2. Optimisation des campagnes d'email marketing : l'email marketing reste l'un des canaux les plus efficaces pour atteindre les clients et les inciter à effectuer un achat. La CDP permet d'améliorer les campagnes d'email marketing en fournissant une vue complète du parcours client et en utilisant des triggers automatisés pour envoyer des messages personnalisés au bon moment. Cela permet d’optimiser leurs campagnes d'email marketing et augmenter leur taux de clics et de conversion.

3. Personnalisation en temps réel : les clients s'attendent de plus en plus à une expérience personnalisée. La CDP permet d'adapter l'expérience web en temps réel en fonction des données comportementales et transactionnelles des clients. Nous verrons comment des entreprises ont utilisé la CDP pour créer des expériences clients personnalisées et individualisées.

4. Donner aux professionnel du marketing et non techniques l’accès aux solutions basées sur l'IA pour un marketing plus agile et réactif

L'analyse prédictive permet de mieux comprendre le comportement des clients, d'optimiser les campagnes marketing et de maximiser les ventes. La segmentation alimentée par l'IA aide les entreprises à créer des segments de marché personnalisés et à accroître l'efficacité des campagnes publicitaires. Enfin, les possibilités de co-pilotes LLM pour les équipes axées sur le client permettent de proposer une expérience client améliorée et une meilleure fidélisation de la clientèle.