L’expérience utilisateur est toujours plus agréable lorsque le produit que nous consultons nous permet de trouver facilement du contenu correspondant à nos centres d’intérêt. En effet, les recommandations et la personnalisation nous permettent d’accéder directement à des éléments susceptibles de nous intéresser.

Les contenus numériques sont de plus en plus nombreux (newsletters, articles, notifications, podcasts…) mais notre temps et notre concentration sont limités, il est donc primordial pour les éditeurs/marques de nous proposer des contenus en adéquation avec nos attentes ou du moins, susceptibles de l’être.

En naviguant sur un site web ou une application mobile, les utilisateurs sont très exigeants et n’hésitent pas à aller voir la concurrence s’ils ne trouvent pas ce qu’ils cherchent.

La personnalisation des contenus n’est plus une stratégie marketing différenciante, elle devient peu à peu la norme dans tous les secteurs comme le streaming musical (cf l’article de Marine Dupin sur la personnalisation chez Deezer), le e-commerce, les plateformes de streaming vidéos, les médias…

Pourquoi souhaite-t-on offrir une expérience personnalisée à nos utilisateurs ? 

La personnalisation des contenus peut répondre aux trois objectifs décrits ci-dessous :

  • Améliorer la rétention : conserver et fidéliser les utilisateurs actuels est évidemment primordial pour une marque ou un produit. Il est important de respecter les habitudes de l’utilisateur et de le “bichonner” avec des contenus qu’il aime.
  • Générer de la conversion : très classique mais tellement efficace, les recommandations personnalisées permettent d’augmenter fortement la conversion. L’exemple du e-commerce est le plus flagrant avec le fameux “Vous aimerez aussi…”
  • Développer la réactivation des utilisateurs inactifs : lorsqu’un utilisateur n’a pas visité le site web depuis un certain temps, il est possible de chercher à le réactiver, par exemple en lui envoyant un courrier électronique personnalisé avec des offres sur les produits qu’il a déjà consultés, ou en lui indiquant que des articles traitant de sujets qui l’intéressent sont disponibles.

Quelle stratégie adopter pour mettre en place la personnalisation ?

  • Collecter et analyser de la data : il est primordial de récupérer des données utilisateur dans le cadre d’une stratégie de personnalisation. On peut classifier ces informations en deux types de données :
    • les « cold data » : il s’agit des informations concernant l’identité du user telles que les catégories socioprofessionnelles, le sexe, l’âge ou encore l’historique des achats.
    • les « hot data » : ce sont toutes les informations créées à partir de la visite en cours. Nous appelons également ces données les « données d’intention » car elles sont très révélatrices de l’intention du visiteur lorsqu’il utilise un produit. Ce sont les données les plus importantes pour personnaliser l’expérience de manière pertinente, car elles se concentrent sur le comportement réel du visiteur.

Pour aller plus loin sur la collecte et le traitement de données utilisateurs, vous pouvez jeter un coup d’oeil au concept de Content Modeling.

  • Créer des segments : grâce à la connaissance de ses utilisateurs, il est possible de mettre en place des typologies de profils, des personas en fonction de leurs envies et de leurs habitudes.
  • Exploiter les données : une fois les segments mis en place, il est alors possible de proposer une expérience très personnelle selon leurs envies mais aussi en adéquation avec leurs habitudes.

En d’autres termes, la personnalisation offre la possibilité de contextualiser les messages, les offres et les interactions avec chaque visiteur en fonction de son profil et de son parcours sur l’application ou le site web.

Personnalisation des contenus

Source concurred.com blog – What is Content Personalization?

La difficulté est de trouver l’équilibre entre une expérience personnalisée et une garantie de respect de la vie privée. Le challenge est donc de respecter la protection et l’utilisation des données des internautes. C’est un enjeu majeur pour tous les acteurs du web, avec des normes de plus en plus contraignantes et un public de plus en plus vigilant sur ces sujets.

Dans cet article nous allons aborder le cas du client chez lequel j’ai le plaisir d’exercer un rôle de Product Owner : Radio France <3.

Radio France - un média de service public :

La personnalisation des contenus chez Radio France

Avant de rentrer dans le vif du sujet, il est essentiel de contextualiser et de présenter l’organisation et ses produits en quelques points : 

  • Radio France est le premier groupe radiophonique de France avec 15 millions d’auditeurs quotidiens.
  • Le groupe rassemble 7 chaînes ayant chacune une identité propre et une complémentarité répondant aux attentes du public.
    • les chaînes dites “parlées” : France Inter, France Culture, France Bleu, France Info.
    • les chaînes “musicales” : FIP, Mouv’, France Musique.

  • Chaque chaîne propose un site web et une application mobile avec des fonctionnalités bien distinctes.
  • Radio France propose des programmes sur tous les supports et investit dans le développement d’une offre facilement accessible partout et par tous sur les ondes mais aussi sur les sites internet, les applis, les enceintes connectées…
  • 4,6 millions de français utilisent les supports numériques au quotidien (+2 millions sur les 2 dernières années).
  • x 10 dans le trafic sur les sites et applications dans les 5 dernières années – accélération dans les deux dernières années (+87%).
  • Premier producteur de podcasts, Radio France accompagne ses publics sur tous les nouveaux formats, grâce à son expertise de l’audio, pour s’adresser au plus grand nombre sur l’ensemble des territoires. Plus de 80 millions d’écoutes de podcasts en moyenne par mois (près de x 3,5 en 5 ans).

2,5 milliards d’écoutes sur tous les supports au cours des 12 derniers mois

La personnalisation et la recommandation au service de l’offre de Radio France :

La stratégie numérique de Radio France repose notamment sur un pilier fort pour les années à venir : recentrer tout le catalogue au sein d’une plateforme commune, déclinée sur une application mobile et un site web.

Comme nous avons pu l’évoquer dans le point précédent, le contenu généré est très riche et le regroupement des différentes chaînes vers une plateforme unifiée représente un véritable challenge. 

En effet, les utilisateurs de chaque produit vont migrer vers une plateforme centralisant de multiples offres. Chaque chaîne a ses spécificités et sa propre identité, l’utilisateur de l’application mobile de Mouv’ va être sensiblement différent de celui qui écoute France Inter le matin depuis son bureau. En tant que groupe radiophonique de service public, la mission est d’offrir un contenu gratuit pour tous, les personas sont donc très variés.

L’objectif est double pour cette migration : 

  • fidéliser les auditeurs pour maintenir mais aussi accroître les écoutes.
  • amener les utilisateurs à découvrir de nouveaux contenus grâce à la transversalité du catalogue au sein de ces plateformes.

Les équipes Produit, techniques, métiers, UX et design ont la lourde tâche d’embarquer les features clés d’une chaîne et les faire cohabiter avec les features des autres chaînes. Il faut ajouter à cela les nouvelles fonctionnalités demandées qui seront implémentées sur ces plateformes.

Le travail sur la recommandation et la personnalisation permet de proposer à l’utilisateur une expérience flexible et évolutive avec les intérêts de l’utilisateur.

Radio France et la personnalisation des contenus

Les fonctionnalités clés :

La stratégie de personnalisation et de recommandation de contenu s’articule autour de trois axes : 

  • Le compte utilisateur : 

Il permet de stocker des informations sur les habitudes, les goûts et centres d’intérêt de l’auditeur. Cela a également pour avantage d’apporter une expérience synchronisée entre supports webs et mobiles.

  • Les éléments déclaratifs : 

L’utilisateur ajoute des contenus spécifiques à ses favoris comme des émissions, podcasts ou titres musicaux qui sont stockés dans le compte utilisateur. 

  • Les éléments contextuels : 

Un algorithme de recommandation est alimenté par les programmateurs de chaînes et les préférences des utilisateurs pour pousser des contenus suggérés à la fin de la lecture d’un contenu.

Les features mises en place :

Ci-dessous des règles mises en place pour faire découvrir de nouveaux contenus tout en respectant les attentes de l’auditeur : 

  • Grâce à la définition de profils utilisateurs (une quinzaine ont été définis) :  les recommandations sont poussées selon les profils (par exemple, le fan d’émission de bandes retrouvera plus souvent des contenus relatifs à des émissions de bande.
  • Quand un utilisateur écoute plus de 5 « émissions à la demande » l’algorithme lui propose une nouvelle émission que d’autres utilisateurs au profil similaire ont déjà écouté.
  • Lier une émission best seller avec une émission ayant une audience plus limitée.  

Pour conclure :

Grâce aux données récoltées et aux outils disponibles, de nombreuses autres options peuvent être mises en place pour apporter une expérience personnalisée aboutie, l’évolution vers cette expérience reste cependant très progressive dans le but de ne pas déstabiliser les habitudes des utilisateurs et garder la maîtrise complète du respect de la vie privée de ses auditeurs.

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Steevens Nathan

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