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SUCCESS STORY

AI Target Optimizer : L‘Intelligence Artificielle au service de l‘hyper-personnalisation et de la performance en CRM

Comment IKKS optimise les performances de son programme CRM tout en maîtrisant la fréquence

Le challenge

Confrontée à la diversité de son catalogue, la marque IKKS faisait face à un défi de ciblage pour ses envois d’emails. La marque souhaitait optimiser les performances de son programme CRM tout en maîtrisant la fréquence.

Numberly a donc mis en place le dispositif AI Target Optimizer afin de répondre aux objectifs suivants :

  1. Optimiser le ciblage des campagnes emails en augmentant leur pertinence
  2. Augmenter le taux de conversion sur les campagnes email centrées sur un seul produit
  3. Réduire la fréquence de messages sur les contacts de la marque
  4. Trouver de nouvelles cibles intéressées par les produits mis en avant

La solution

Le dispositif AI Target Optimizer est un algorithme d’Intelligence Artificielle qui calcule les individus présentant le plus d’intérêt vis-à-vis d’une communication donnée. Cet algorithme vise à sélectionner la cible la plus appétente pour un produit spécifique. En parallèle, afin de comparer les performances de l’algorithme, cette cible a également été définie manuellement en fonction des critères de segmentation marketing.

 

Concrètement, comment fonctionne AI Target Optimizer ?

  1. L’algorithme détermine la typologie de produits liée à l’email qui doit être envoyé
  2. En se basant sur les achats antérieurs du consommateur, il identifie les tendances conduisant à l’achat de cette catégorie
  3. L’IA évalue pour chaque individu de la base ses probabilités d’achat pour la catégorie donnée.

 

Les avantages du dispositif

  • Améliorer l’expérience client, en réduisant la fréquence et la fatigue liée à la sollicitation, sans pour autant diminuer les performances grâce à un ciblage de meilleure qualité
  • Augmenter le volume de conversion grâce à des recommandations de ciblage précises, visant des individus potentiellement difficiles à cibler par des méthodes traditionnelles de segmentation
  • Réduire l’impact environnemental des campagnes en limitant les émissions carbone liées aux envois d’email

Les résultats

Nous obtenons d’excellents résultats en effectuant la comparaison entre la cible définie par l’algorithme AI Target Optimizer et celle définie manuellement :

Volume de cible

divisé par 3 pour un même volume de conversions

+200 %

de taux de conversion sur la campagne

40 000 nouveaux

contacts fortement appétents ciblés, non présents dans la cible définie manuellement

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