Vous n’avez pas besoin de savoir “qui” est votre visiteur. Mais de savoir “dans quelle situation il est”.
Dans le domaine du commerce électronique, la personnalisation est traditionnellement axée sur l'identité des utilisateurs, exploitant des données démographiques et comportementales pour adapter l'expérience client. Cependant, cette approche soulève des préoccupations croissantes en matière de confidentialité et de protection des données. Une alternative émerge : la personnalisation situationnelle, qui consiste à adapter l'expérience utilisateur en fonction du contexte immédiat plutôt que de l'identité personnelle.
Cet article explore les fondements théoriques, les avantages, les défis et les implications pratiques de cette approche, en s'appuyant sur des recherches académiques et des études de cas récentes.
Fondements théoriques de la personnalisation situationnelle
La personnalisation situationnelle repose sur l’idée que les décisions, les attentes et les comportements d’un individu ne sont pas uniquement fonction de son profil stable (âge, genre, historique, CSP, etc.), mais de la situation précise dans laquelle il se trouve à l’instant T. Cette idée va à rebours de l’approche déductive majoritairement utilisée en marketing digital, où les actions sont dérivées de profils ou de segments prédéfinis.
Cette perspective s’inscrit dans la lignée du contextualisme situationnel, théorisé dans les sciences cognitives et sociales, selon lequel l’interprétation des comportements humains doit être ancrée dans le contexte immédiat de l’action. Dans le champ du commerce électronique, cela revient à privilégier les signaux intra-session (temps, device, source, parcours, hésitations, séquences de clics…) comme matière première de la personnalisation.
Les travaux avant-gardistes de Jean-Pierre Malle
L’un des premiers à avoir formalisé cette approche dans le domaine du digital est Jean-Pierre Malle, chercheur en cognition situationnelle et ancien directeur scientifique de Netwave.
Dans ses publications depuis le début des années 2000, JP Malle oppose la modélisation déductive des comportements (via des profils, des segments ou des personas) à une modélisation inductive fondée sur la situation vécue par l'utilisateur : ce qu’il cherche, ce qu’il regarde, ce qu’il ignore, la vitesse à laquelle il navigue, etc.
« L'utilisateur n'est pas une personne à catégoriser. C'est une situation à comprendre. »
— J.-P. Malle
Il formalise la notion de signature situationnelle, c’est-à-dire une représentation synthétique d’un moment d’interaction unique, composée de signaux faibles et d’indicateurs comportementaux, qui permet de générer une réponse personnalisée sans avoir à identifier l’utilisateur.
Ces travaux ont servi de fondement à une nouvelle génération de systèmes d’IA dite inductive — par opposition aux systèmes prédictifs fondés sur le profil. Ils ont notamment été mis en œuvre dans plusieurs applications industrielles, dont certaines plateformes de recommandation temps réel (comme Netwave), capables d’identifier la situation vécue par un visiteur et de transposer dynamiquement les actions qui ont le mieux fonctionné dans des situations similaires.
Les trois dimensions de la personnalisation
Dans la littérature, on distingue généralement trois types de personnalisation (Fan & Poole, 2006 ; Tam & Ho, 2006) :
- Personnalisation individuelle : basée sur les préférences déclarées ou les caractéristiques personnelles de l’utilisateur.
- Personnalisation sociale : fondée sur l'influence des pairs, recommandations sociales, tendances communautaires.
- Personnalisation situationnelle : centrée sur le moment vécu : lieu, temps, intentions implicites, comportement in-session, psychologie.
La dernière se distingue des deux premières par deux éléments cruciaux:
- Elle n’exige aucune donnée personnelle identifiante, ce qui en fait une réponse opérationnelle à la crise de confiance liée à la collecte de données personnelles.
- Elle opère en temps réel, en captant les signaux de navigation pendant la session pour réagir de manière dynamique et contextualisée.
Cette approche est aujourd’hui reconnue comme une réponse à la fois technologiquement plus fine (car plus adaptative) et éthiquement plus saine (car moins intrusive).
Avantages de la personnalisation situationnelle
Amélioration de l'expérience utilisateur
En adaptant le contenu et les recommandations en fonction du contexte immédiat, les entreprises peuvent offrir des expériences plus fluides et intuitives. Par exemple, proposer des produits en fonction de la météo locale ou des événements en cours peut augmenter la pertinence des suggestions et améliorer la satisfaction client. Une étude de Douha et al. (2024) a montré que la personnalisation du contenu dans les e-commerces algériens a conduit à une augmentation de l'engagement des clients, soulignant l'importance d'adapter les offres au contexte du consommateur.
Respect de la vie privée
La personnalisation situationnelle minimise la nécessité de collecter des informations personnelles sensibles, ce qui est particulièrement pertinent dans un contexte de réglementations strictes sur la protection des données, telles que le RGPD en Europe. En se concentrant sur des données contextuelles anonymes, les entreprises peuvent offrir des expériences personnalisées tout en respectant la vie privée des utilisateurs. Cette approche répond au paradoxe de la personnalisation et de la confidentialité, où les consommateurs souhaitent des expériences personnalisées sans compromettre leur vie privée.
Augmentation des taux de conversion
En fournissant des recommandations pertinentes basées sur le contexte immédiat, les entreprises peuvent influencer positivement les décisions d'achat. Par exemple, une étude de Boston Consulting Group a révélé que les détaillants qui mettent en œuvre des stratégies de personnalisation avancées peuvent voir une augmentation de 6 % à 10 % de leurs revenus, soit deux à trois fois plus rapidement que ceux qui utilisent des tactiques marketing plus génériques. Netwave a pu constater des augmentations allant jusqu’à 61% et des sur-performances en termes de revenus par visite de plus de 19% par rapport à des solutions traditionnelles de machine learning.
Défis de la personnalisation situationnelle
Collecte et analyse des données situationnelles
La mise en œuvre efficace de la personnalisation situationnelle nécessite la collecte et l'analyse en temps réel de données de situation, ce qui peut représenter un défi technique, conceptuel et organisationnel. Les entreprises ou leurs prestataires doivent investir dans des infrastructures capables de traiter rapidement des volumes importants de données pour adapter dynamiquement le contenu proposé aux utilisateurs et adopter des systèmes riches non seulement capables de donner du sens aux données recueillies (chez Netwave elles sont interprétées par 232 marqueurs) mais aussi de le faire en temps réel (moins de 35 ms en moyenne chez Netwave).
Évaluation de l'efficacité
Mesurer l'impact de la personnalisation situationnelle sur les indicateurs de performance clés, tels que les taux de conversion, le revenu par visite ou la satisfaction client, nécessite la mise en place de métriques adaptées et d'outils d'analyse adaptés.
Implications pratiques pour les entreprises
Vers une architecture centrée sur la session, pas sur l’utilisateur
La personnalisation situationnelle invite les entreprises à réorienter leur stratégie technologique : il ne s’agit plus d’accumuler des profils utilisateurs, mais de comprendre la session en cours. Cela implique :
- De collecter des marqueurs comportementaux, contextuels, psychologiques en temps réel (temps passé, profondeur de scroll, clics, hésitations, etc.),
- D’utiliser des algorithmes capables d’analyser la situation, non pas la personne,
- De déployer des modèles de recommandation ou de ranking adaptatifs, qui se modifient à mesure que la session évolue.
Cette approche s’aligne avec les travaux de Wedel & Kannan (2016), qui suggèrent que la véritable valeur de la personnalisation se trouve dans la capacité à modéliser la dynamique de l’expérience client en cours, plutôt qu’à prédire un comportement futur basé sur des données passées.
📖 Source : Wedel & Kannan, Marketing Science, 2016
Moins de dépendance aux données personnelles
Dans un environnement post-RGPD, post-cookie tiers, la personnalisation situationnelle permet de :
- Réduire la dépendance aux consentements complexes
- Maintenir une UX personnalisée sans tracking cross-site
- Conserver la confiance de l’utilisateur tout en maximisant la performance
Comme le montre une étude de l’Université de Pennsylvanie (Korganbekova, 2023), les modèles utilisant des signaux anonymes basés sur la session peuvent maintenir un haut niveau de performance même sans recourir à des identifiants persistants.
📖https://marketing.wharton.upenn.edu/wp-content/uploads/2023/10/11.09.2023-Korganbekova-Malika-PAPER-JMP.pdf
Une mesure centrée sur la valeur de la session
Cette approche appelle aussi à une nouvelle manière de mesurer la performance :
- Non pas via le ROAS ou l’ARPU, centrés sur le canal ou l’utilisateur
- Mais via le RPV (revenu par visite), l’évolution du taux de conversion intra-session, ou encore le Return on Personalization Spend (ROPS), qui permet de relier l’effort de personnalisation à son effet concret sur le chiffre d’affaires.
L’ère du profil utilisateur omniscient touche à sa fin. Les entreprises les plus avancées ne cherchent plus à savoir qui est l’internaute, mais plutôt dans quelle situation il est, ici et maintenant.
Cette approche :
- est plus respectueuse de la vie privée,
- plus robuste face aux évolutions réglementaires,
- et surtout plus efficace, car elle permet d’adapter l’expérience au bon moment, avec le bon contenu, pour la bonne intention.
La personnalisation situationnelle n’est pas une simplification de la personnalisation. C’est son raffinement ultime : celui qui n’essaie pas de prédire un individu, mais de comprendre une intention émergente.
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