BLOG | Comment passer de la recommandation à l’hyperpersonnalisation pour enrichir l’expérience utilisateur digitale ?

Dans notre série d’articles sur les DXP, nous avons vu :

• L’explication logique du passage du CMS à la DXP
• Une première cartographie des fonctionnalités essentielles
• Un premier zoom sur les fonctionnalités de PIM
• Un rapide inventaire de l’évolution de la gestion de contenu depuis la démocratisation du web
• Le socle indispensable pour la personnalisation : la Customer Data Platform (CDP)
• L’utilité de la mise en place d’un socle d’usine à sites

Aujourd’hui, décortiquons une tendance de fond. Dans l’univers du webmarketing, certains termes s’imposent rapidement dans les discours, les salons, les conférences, au point de devenir incontournables. L’hyperpersonnalisation en fait partie, souvent brandie comme le futur de l’expérience utilisateur. Mais derrière cet engouement se cache une certaine confusion entre différents concepts pourtant fondamentaux.

Dans cet article, je vous propose de distinguer clairement les notions de recommandation, personnalisation et hyperpersonnalisation, pour mieux comprendre leur portée, leur mise en œuvre, et ce qu’elles peuvent véritablement apporter dans une stratégie digitale. Il ne s’agit ici que d’un point de vue personnel, que je vous invite à enrichir ou questionner en commentaire.

1. Recommandation : proposer les bons contenus au bon moment

Qu'est ce que la recommandation ?

La recommandation est probablement la première brique de l’expérience utilisateur à avoir été industrialisée à grande échelle. Elle repose sur une promesse simple : aider l’utilisateur à découvrir ce qu’il ne cherche pas encore, mais qu’il est susceptible d’apprécier. C’est le mécanisme qui permet à une plateforme (Netflix, Amazon, Spotify, etc.) de suggérer des contenus ou produits pertinents à un utilisateur donné. Je parlerais ici d’une approche micro, car elle agit à l’échelle d’un contenu ou d’un élément spécifique de l’interface.

Comment fonctionne la recommandation ?

La recommandation s’appuie généralement sur des algorithmes nourris par des données comportementales, issues de la navigation, des clics, des achats ou des interactions.

On distingue trois approches principales :

• Collaborative filtering (filtrage collaboratif) : on recommande à un utilisateur ce que des profils similaires ont aimé.  Ce sont donc des recommandations basées sur les comportements collectifs (utilisateurs similaires)
• Content-based filtering (filtrage basé sur le contenu) : on recommande des éléments similaires à ceux déjà appréciés par l’utilisateur. Ce sont donc des recommandations basées sur la relation entre les contenus eux-mêmes (analyse sémantique, co-occurrence…)
• Hybrid filtering : combinaison des deux approches précédentes, parfois enrichie par du machine learning avancé.
• Il peut également exister des recommandations basées sur le comportement individuel de l’utilisateur à partir de règles

Quel est l'intérêt de la recommandation ?

L’objectif est de maximiser la conversion, l’engagement, ou la rétention, en réduisant l’effort de recherche et en augmentant la pertinence de ce qui est proposé.

Exemple concret : sur un site e-commerce, la recommandation peut faire apparaître une section « Produits que vous pourriez aimer », calculée en temps réel à partir des produits consultés et des profils similaires.

2. Personnalisation : adapter l’expérience digitale selon chaque utilisateur

Définition et portée de la personnalisation

La personnalisation, quant à elle, va au-delà de la suggestion ponctuelle. Elle consiste à adapter l’ensemble de l’expérience digitale à un utilisateur donné, selon ses caractéristiques, son contexte et ses préférences.

La personnalisation vise à afficher des contenus, modifier des parcours, ajuster les messages en fonction de ce que l’on sait d’un utilisateur. Je parlerais ici d’une approche macro, qui touche à l’architecture globale de l’expérience. Les règles de personnalisation sont souvent définies à l’avance par les par les équipes marketing ou les administrateurs.

Comment fonctionne la personnalisation ?

La personnalisation mobilise deux types de données :

• Les données explicites : fournies volontairement par l’utilisateur (préférences, localisation, centres d’intérêt...).
• Les données implicites : inférées automatiquement par le système à partir du comportement (temps passé sur une page, fréquence de connexion, panier abandonné...). La personnalisation implicite implique un suivi comportemental de l'utilisateur comme les pages web visitées, les produits consultés les produits placés dans un panier les produits achetés les liens sur lesquels il a cliqué ou les sujets qu'il a recherchés. En agrégeant ces informations il est possible de créer des profils d'utilisateur qui deviennent plus intelligents avec le temps.

Elle peut être statique (une fois les données collectées, l’expérience est modifiée durablement) ou dynamique (les contenus et messages changent en temps réel selon les interactions).

Les bénéfices concrets de la personnalisation

L’objectif est d’offrir une expérience fluide, cohérente et engageante, qui donne à chaque utilisateur le sentiment que l’interface « comprend » ses besoins. Elle permet aussi d’augmenter la satisfaction, le taux de conversion ou la fidélité.

Exemple concret : un site qui affiche une homepage différente selon que vous soyez un client B2B ou un particulier, ou qui adapte ses recommandations en fonction de votre géolocalisation.

Points d’attention à garder à l’esprit

Notons ici quelques points d’attention sur les règles de recommandation et de personnalisation :

• Les expériences numériques sont très similaires aux expériences physiques, les utilisateurs aiment qu'elles soient prévisibles. Si vous utilisez ces stratégies de manière incorrecte, l'expérience peut devenir déroutante. Eviter ce piège en analysant finement les endroits où il peut y avoir du sens.
• Un risque inhérent est que les règles n'évoluent pas assez rapidement et de se retrouver avec des règles obsolètes contreproductives.
• Un nombre trop important de règles affectera à la fois les performances du site et la capacité à les comprendre. En théorie, une approche individuelle semble être le scénario idéal. Mais ce n'est ni efficace ni réaliste.
• Conserver la totalité de la data des utilisateurs peut être une erreur stratégique. Accumuler les données à la bonne dose et opter plutôt pour une récolte d’informations sur tous les micro comportements qui se produisent sur votre site en temps réel pour déterminer l'intention de l'utilisateur.

3. Recommandation personnalisée : entre personnalisation globale et suggestion ciblée

Lorsque recommandation et personnalisation se rencontrent, on entre dans une démarche de recommandation personnalisée. C’est une couche avancée d’optimisation de l’expérience utilisateur, qui combine les suggestions de contenu avec une interface contextualisée. Lorsque vous optez pour cette stratégie, vous permettez aux clients de se sentir comme chez eux, vous créez une connexion beaucoup plus forte et engageante. Les clients se sentent reconnus et traités individuellement comme une personne et pas comme une simple statistique. Vous leur fournissez une expérience très intime où ils peuvent atteindre leur objectif plus rapidement et efficacement.

Par exemple, un site de streaming peut non seulement recommander des films, mais aussi organiser l’interface différemment selon vos habitudes de visionnage, vos horaires préférés, ou vos genres favoris.

Ce type d’approche nécessite une architecture data solide, des outils d’orchestration de contenus intelligents, et souvent une couche d’intelligence artificielle pour ajuster les décisions en temps réel.

4. Hyperpersonnalisation : une expérience omnicanale, contextuelle et en temps réel

Définition et différence avec la personnalisation

Alors, pourquoi parle-t-on aujourd’hui d’hyperpersonnalisation ? Et en quoi cela va-t-il plus loin que ce que nous venons de décrire ?

L’hyperpersonnalisation n’est pas qu’une intensification de la personnalisation. C’est un changement d’échelle, une démarche holistique, qui repose sur trois piliers :

• La donnée en temps réel, souvent enrichie par de l’intelligence artificielle
• L’ultra-contextualisation de l’expérience (lieu, moment, canal, comportement récent)
• L’omnicanalité, c’est-à-dire la capacité à déployer une expérience cohérente sur tous les points de contact (web, mobile, app, email, magasin, assistant vocal, etc.)

Pourquoi l’hypersonnalisation est-elle devenue un enjeu stratégique ?

Les chiffres sont parlants : selon une étude de McKinsey, 71 % des consommateurs s’attendent désormais à une expérience personnalisée, et 76 % sont frustrés quand ce n’est pas le cas.

L’hyperpersonnalisation est donc une réponse à une exigence croissante de fluidité, de pertinence et de reconnaissance. Elle est aussi devenue une arme concurrentielle redoutable, permettant de :

• Mieux capter l’attention dans un environnement saturé
• Réduire le taux de rebond
• Créer un attachement émotionnel à la marque

Le tableau ci-dessous vous donne un résumé de ces quatre concepts :

Voici quelques questions que vous pouvez vous poser pour avancer sur le sujet :

• Audit de votre expérience actuelle : vos parcours sont-ils personnalisés ou simplement segmentés ?
• Centralisation des données clients : avez-vous une CDP (Customer Data Platform) ou un CRM enrichi en temps réel ?
• Capacité à activer l’omnicanal : vos emails, push, site et application sont-ils orchestrés de manière cohérente ?

5. Et demain ? Vers une personnalisation pilotée par l’intelligence artificielle

Je ne vais pas m’aventurer dans des prédictions et je vais faire confiance aux experts dans le domaine. Jakob Nielsen est un expert dans le domaine de l'ergonomie informatique et de l'utilisabilité des sites web. Il a travaillé pour Bell, IBM, et Sun Microsystems et est le cofondateur, avec Donald Norman du Nielsen Norman Group, société d'expertise en utilisabilité, et dispense des conseils afin d'améliorer le contenu des sites Web.

Jakob Nielsen a abordé l'idée d'interfaces utilisateur (IHM) entièrement personnalisées par l'intelligence artificielle à l'horizon 2030. Il a introduit le concept de « Generative UI » (interface générative), où l'IA crée dynamiquement des interfaces adaptées à chaque utilisateur en temps réel, plutôt que de proposer une interface unique pour tous.

Dans cette vision, l'interface s'ajuste non seulement aux préférences individuelles, mais évolue également en fonction de l'expérience et des besoins changeants de l'utilisateur. Par exemple, un utilisateur débutant pourrait voir une interface simplifiée, tandis qu'un utilisateur expérimenté aurait accès à des fonctionnalités avancées.

Nielsen envisage également une transition vers une « troisième génération » d'interfaces, passant des interactions basées sur des commandes explicites à des systèmes où l'utilisateur exprime simplement son intention, et l'IA détermine la meilleure manière de l'accomplir. Cela représenterait un changement fondamental dans la manière dont nous interagissons avec la technologie. Cette approche améliorerait considérablement l'accessibilité et l'expérience utilisateur en offrant des interfaces véritablement personnalisées et adaptatives.

Ce qu’il faut retenir sur la personnalisation et l’hyperpersonnalisation digitale

L’hyperpersonnalisation n’est pas une simple option parmi d’autres dans une stratégie digitale : elle devient une exigence incontournable pour répondre aux attentes croissantes des utilisateurs. Elle incarne une évolution profonde vers des expériences numériques plus fluides, pertinentes et individualisées, capables de s’adapter en temps réel aux comportements et aux contextes.

Dans ce cadre, la DXP (Digital Experience Platform) s’impose comme la colonne vertébrale indispensable. Grâce à son architecture modulaire, sa capacité à unifier les données clients (via une CDP), à orchestrer les contenus, à piloter la personnalisation à grande échelle et à activer l’omnicanal, elle est la solution la plus adaptée pour relever les défis de cette nouvelle ère de l’expérience utilisateur.

Plus qu’un simple outil, une DXP permet de transformer la complexité de l’hyperpersonnalisation en valeur tangible, en alignant technologie, marketing et parcours client. C’est donc un véritable levier stratégique pour toute organisation qui souhaite placer l’utilisateur au cœur de sa démarche digitale.