L’IA décisionnelle : une avancée majeure pour l’engagement client et la personnalisation individuelle

Le marketing fourmille de mots à la mode, les plus en vogue actuellement étant « intelligence artificielle » et « personnalisation ». Il est facile de comprendre pourquoi. Le secteur s’approche de plus en plus de l’objectif de marketing individualisé, grâce aux nouvelles technologies qui rendent ce rêve possible. Néanmoins, ces innovations font l’objet d’un certain battage médiatique, d’autant plus que l’intelligence artificielle (IA) prend de plus en plus d’ampleur dans notre vie professionnelle.

Prétendre que « l’IA décisionnelle révolutionne la façon dont les marketeurs personnalisent l’expérience client » peut sembler présomptueux, surtout que ce type de discours accompagne systématiquement chaque nouvelle technologie. Ce qui fait la différence, ce sont les détails pratiques et tangibles. Le nouvel outil BrazeAI Decisioning Studio™ s’appuie sur des agents d’apprentissage par renforcement capables d’expérimenter des stratégies de façon autonome et de tirer des enseignements des comportements de vos clients. En personnalisant chaque interaction entre la marque et ses clients, ces agents favorisent des relations durables et améliorent significativement les performances de l’entreprise.

Prochaine meilleure action :un modèle de personnalisation moins personnel qu’il n’y paraît

L’intelligence artificielle n’a rien de nouveau pour les marketeurs. Depuis plusieurs années, la plupart des grandes marques s’appuient sur l’apprentissage automatique pour personnaliser leurs campagnes de fidélisation et d’engagement client. Nombreuses sont les campagnes à utiliser des modèles de type « prochaine meilleure action », qui indiquent aux marketeurs l’action suivante à mener auprès de chaque client. Le concept de « prochaine meilleure action » désigne tout algorithme capable d’analyser les données clients et de recommander une action en fonction de celles-ci.

En pratique, les modèles de « prochaine meilleure action » commencent le plus souvent par analyser les données brutes des clients et en déduisent des indicateurs comme « le nombre d’achats au cours des 90 derniers jours » ou « la valeur moyenne des dix dernières commandes ». Ces données servent ensuite à alimenter plusieurs modèles prédictifs, qui évaluent la probabilité que chaque client accomplisse certaines actions, comme effectuer un nouvel achat, se désabonner ou acheter dans une catégorie précise. Ces scores sont ensuite utilisés par des règles métier pour générer la recommandation finale.

La « prochaine meilleure action »ne trouve pas toujours l’action la plus pertinente

Bien que des modèles d’IA comme la « prochaine meilleure action » aient été révolutionnaires en leur temps, leurs limites apparaissent aujourd’hui clairement. Imaginons qu’un modèle de prochaine meilleure action recommande une certaine paire de chaussures comme produit le plus pertinent pour un client. Qu’est-ce que cela veut dire ? Il est fort probable que le client ait obtenu un score d’affinité élevé pour la catégorie « chaussures », c’est-à-dire que, selon son historique d’achats, son prochain achat le plus probable sera une paire de chaussures. Les règles métier précisaient ensuite que les clients ayant un score d’affinité élevé pour une certaine catégorie de produits devaient recevoir d’autres messages concernant cette même catégorie.

Cette approche présente plusieurs inconvénients. Tout d’abord, le fait qu’un client ait déjà acheté des chaussures ne garantit pas que l’action la plus pertinente consiste à lui en proposer à nouveau. Ensuite, alors que la plupart des entreprises cherchent à diversifier les catégories d’achat de leurs clients, cette approche traditionnelle de « prochaine meilleure action » s’enferme dans un cercle vicieux, en recommandant sans cesse les mêmes produits déjà achetés. Enfin, même si cette approche de « prochaine meilleure action » génère des recommandations adéquates, quoique sous-optimales, sur les produits à promouvoir, elle ne parvient pas à déterminer comment inciter le client à interagir avec un e-mail, une notification push ou un message texte. Elle n’identifie pas le moment, le canal, la fréquence ni le message créatif les plus susceptibles de motiver ce client à effectuer son prochain achat.

Avec la prise de décision par l’IA, la « prochaine meilleure action » s’étend désormais à tous les aspects de la relation client : message, canal, moment, offre.

Si les modèles de « prochaine meilleure action » sont capables, dans une certaine mesure, d’identifier le bon produit pour un client, l’IA décisionnelle,elle, incite réellement le client à agir. La prise de décision par l’IA s’appuie sur des modèles d’apprentissage par renforcement pour adopter ce que nous appelons la prochaine meilleure approche du marketing relationnel.

La prise de décision par l’IA représente une nouvelle manière d’aborder la personnalisation, fondée sur l’apprentissage par renforcement. La prise de décision automatisée ne se limite pas à recommander la meilleure offre de produit : elle détermine également le canal, le moment, la fréquence, le message, le visuel ou toute autre dimension pouvant favoriser la conversion de chaque client.

Un agent de décision automatisée apprend de son environnement en choisissant une action parmi plusieurs possibilités. Lorsqu'il obtient des résultats positifs, il reçoit des récompenses, en tire des enseignements, et ajuste ses choix d'actions en fonction de ce qu'il a appris.

Les agents d’IA expérimentent en continu leurs actions et stratégies en arrière-plan, éliminant ainsi le besoin de recourir à des tests manuels. Le modèle peut ainsi apprendre et se perfectionner en permanence, tout en s’adaptant à l’évolution des marchés et des comportements des clients. En s’appuyant sur l’ensemble des données first-party disponibles pour chaque client, l’IA décisionnelle permet une personnalisation véritablement individualisée, au niveau de la personne plutôt qu’à celui du segment.

L’avenir de l’engagement client

La prise de décision par l’IA redéfinit la façon dont les marketeurs personnalisent leurs communications. En utilisant des données first-party complètes pour créer des expériences pertinentes à l’échelle individuelle, BrazeAI Decisioning Studio™ aide les marketeurs à augmenter l’engagement et à générer des résultats significatifs.

Braze façonne l’avenir du marketing basé sur l’IA, où les agents d’IA permettent aux marketeurs de devenir les chefs d’orchestre de fonctionnalités intelligentes et modulables. En incitant les clients à effectuer des actions favorisant la conversion, la prise de décision par l’IA aide les marketeurs à personnaliser leurs campagnes et à obtenir des résultats probants.

Si vous souhaitez en apprendre davantage, nous vous invitons à visiter la page de BrazeAI Decisioning Studio™ dès aujourd’hui.

Déclarations prospectives

Ce billet de blog contient des «  déclarations prospectives » au sens des dispositions de la « sphère de sécurité » de la loi PSLRA (Private Securities Litigation Reform Act) de 1995, y compris, mais sans s'y limiter, des déclarations concernant les performances et les avantages attendus de Braze et de ses produits et fonctionnalités, y compris, sans s'y limiter, BrazeAI Decisioning Studio™. Ces déclarations prospectives sont basées sur les hypothèses, attentes et convictions actuelles de Braze et sont soumises à des risques, incertitudes et changements de circonstances substantiels qui peuvent faire en sorte que les résultats, performances ou réalisations réels soient matériellement différents des résultats, performances ou réalisations futurs exprimés ou sous-entendus par les déclarations prospectives. Des informations supplémentaires concernant les facteurs pouvant influencer les résultats de Braze sont disponibles dans le rapport annuel de l’entreprise, sous la forme d’un formulaire 10-Q pour le trimestre fiscal clos le 31 juillet 2025, déposé auprès de la Commission des valeurs mobilières et des bourses (SEC) des États-Unis le 5 septembre 2025, ainsi que dans les autres déclarations publiques de Braze auprès de la SEC. Les déclarations prospectives de cet article de blog ne représentent que l’opinion de Braze à la date de publication, et Braze ne saurait être tenu de les mettre à jour et n’a pas l’intention de le faire, sauf obligation légale.