Dès que les sites Web ont acquis un caractère dynamique – par opposition aux sites statiques des premières heures du Web -, il a été possible de mettre en ?”uvre des techniques dites de personnalisation. Elles rendent ces sites plus attrayants afin de les adapter aux attentes de chaque internaute. En fonction de l’objectif ou du modèle économique de chaque site, les raisons de recourir à ces techniques peuvent être très différentes.Pour certains, il s’agit de retenir l’internaute le plus longtemps possible afin de lui présenter des publicités ou de promouvoir des produits. Pour d’autres, les sites de commerce électronique, par exemple, l’objectif sera d’accroître le montant des achats. Pour d’autres encore, il s’agira de délivrer l’information la plus pertinente afin que l’internaute visite le site régulièrement. Dans ce qui incite à la personnalisation, on peut mentionner également la réduction du churn, le Cross-selling, l’Up-selling ou les tests de campagne marketing. L’efficacité de la personnalisation a été mesurée. Ainsi, d’après la société d’études marketing Jupiter, 2 % d’augmentation du taux de conversion (transformer des internautes en acheteurs) peut générer plus de 50 % de revenus supplémentaires. Selon le cabinet McKinsey, la personnalisation augmente d’environ 15 % le panier moyen, et de 30 à 40 % le nombre d’acheteurs répétitifs.
Adapter le site pour chaque internaute
Il s’agit alors de bien comprendre l’utilisation du site qui est faite par l’ensemble des internautes afin de l’optimiser. Mais, il est aussi possible d’adapter le site Web de manière instantanée, afin de mieux répondre aux attentes de chaque internaute. Pour analyser la fréquentation d’un site, les techniques employées concernent les données liées au trafic – qui sont le plus souvent contenues dans les fichiers d’historique – produits par le serveur Web. On obtient une photographie précise : nombre de visiteurs, pages consultées, répartition et durée des connexions…Les cookies, quant à eux, reconstituent la navigation d’un internaute, c’est-à-dire les pages visitées et compilées sur l’ensemble des sessions. Les données recueillies rendent possibles des analyses sur le nombre de visites, d’acheteurs, de paniers d’achats abandonnés en cours de route, et permettent de mieux connaître le comportement de chaque internaute. Des méthodes complémentaires peuvent être utilisées, comme un identifiant combinant un nom d’utilisateur et un mot de passe ou l’adresse IP – quand cela est possible. Des balises (tags) sont également utilisables afin de cataloguer des données plus riches. L’ensemble de ces informations permettra de mieux comprendre le fonctionnement du site. WebTrends a été un des pionniers dans ce domaine, mais on peut citer aussi Analog, e-Stat, Logmetrix, NetGenesis ou Weborama.
Filtrage et moteurs de règles
Pour ajouter de la personnalisation à un site Web, il faut collecter des informations sur les internautes, soit de manière explicite par le biais de questionnaires proposés lors de l’inscription au site ou à l’occasion d’une demande particulière, soit de manière implicite en analysant la navigation. Il est souhaitable d’ajouter à ces données d’autres, issues des systèmes centraux. Une banque, par exemple, possède tout l’historique d’un client (événements personnels, comptes, demandes de crédit, données financières…).La technique de filtrage la plus simple s’appuie sur des catégories ou des groupes existants : tranches d’âge, catégories de revenus, catégories socioprofessionnelles… Beaucoup plus élaboré, le filtrage sur le contenu consiste à attribuer des notes à des produits dans différentes catégories. Pour un film par exemple, les catégories peuvent être définies de la manière suivante : action, humour, policier… Chaque film peut ainsi être défini par un ensemble de points dans un espace à n dimensions (n représentant le nombre de catégories). Pour comparer deux films, on calculera, grâce à un algorithme, la proximité entre deux points. À un internaute qui a aimé un film A on pourra recommander un film B qui lui est proche au sens de cette distance.La technique du filtrage collaboratif est un peu différente. Elle s’appuie sur l’opinion des internautes, collectée de manière explicite ou implicite. Au lieu de faire des recommandations à un internaute sur la base de ses appréciations précédentes, il s’agit ici de lui faire des propositions sur la base des préférences des visiteurs ayant des goûts similaires. “Les moteurs de règles permettent de construire, de présenter, d’activer et de maintenir des règles d’interaction, explique Ludovic Cinquin, consultant chez Octo Technologie, et sont une manière simple d’empiler des “conditions si alors” imbriquées”. Ces moteurs proposent des produits de substitution dans le cas où un produit n’existerait pas, ou encore, suggèrent un produit qui semblerait plus adapté. Par exemple : un monospace au lieu d’une berline, pour une famille de six personnes.
Vers un profil standardisé
“Malgré les avancées réalisées par les éditeurs, conclut Ludovic Cinquin, il reste du chemin à parcourir avant que les services marketing puissent mettre en ?”uvre, maintenir et administrer les mécanismes de personnalisation sans faire appel aux développeurs du site.”En attendant, toute entreprise qui souhaite personnaliser son site doit disposer d’informations sur chaque internaute. Afin de mutualiser et d’enrichir les informations concernant ces internautes, le groupe CPExchange Network a lancé l’initiative Customer Profile Exchange Standard (CPExchange) afin de standardiser le format de ces données. Les premières spécifications (cpexchange.org) s’appuient sur XML et ont été publiées en octobre 2000. CPExchange Network regroupe soixante-dix acteurs parmi lesquels IBM et Siebel. À ce jour, aucune grande entreprise utilisatrice n’a mis en ?”uvre ces standards. Dans un domaine similaire, le W3C (consortium de normalisation des standards Internet) travaille au P3P (Platform for privacy preferences project), afin d’éviter la multiplication des formulaires sur Internet et de donner aux utilisateurs un certain contrôle sur la diffusion de leurs préférences.
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