Le rôle du timing dans le changement de comportement
Changer les comportements est l'un des défis les plus difficiles à relever en marketing. Les chances de provoquer un changement de comportement augmentent lorsqu'un message atteint les personnes au moment où elles peuvent réellement agir. Grâce à l'IA et aux données contextuelles, vous pouvez mieux identifier ce moment. Dans cet article, vous découvrirez, à travers l'exemple d'une campagne sur l'énergie, comment cela fonctionne, quelles applications d'IA peuvent vous y aider et comment vous pouvez vous-même vous lancer dans le changement de comportement grâce à l'IA.
Visez les moments pertinents
Toucher les gens n’est pas la même chose que changer leur comportement. La portée et la visibilité sont des objectifs importants pour une campagne, mais elles ne conduisent pas automatiquement à l’action. Le message, le contexte et le moment choisi jouent également un rôle. Le changement de comportement via l’IA commence donc par d’autres questions : quel comportement souhaite-t-on encourager, quand les gens peuvent-ils adopter ce comportement et quelles données permettent d’identifier ce moment ?
Le changement de comportement dans la pratique : mieux utiliser l'électricité au quotidien
Pour illustrer ce phénomène, prenons l'exemple d'une campagne consacrée à la transition énergétique. L'électrification rapide exerce une pression croissante sur le réseau électrique néerlandais. Une congestion du réseau survient lorsque la demande ou l'injection d'électricité dépasse simultanément la capacité de transport du réseau. Outre l'extension du réseau, une consommation d'énergie plus intelligente peut contribuer à limiter ces pics.
De petits ajustements peuvent apporter une grande différence. Lorsque le soleil brille, l'énergie solaire est abondante. En faisant par exemple tourner la machine à laver ou en rechargeant une voiture électrique à ce moment-là, on décale la consommation d'électricité vers un moment plus propice. Mais comment instaurer cette nouvelle habitude ? En affichant le message lorsque l'action est à la fois possible et logique.
Les données contextuelles déterminent le moment où il faut agir
Grâce aux données du réseau, on savait, pour chaque région, où la pression sur le réseau était la plus forte. Dès que la température dépassait 15 °C dans ces zones, que le temps soit ensoleillé ou nuageux, un message ciblé était envoyé : « Le soleil brille. C’est le bon moment pour consommer de l’électricité. » Ce message n’était pas adressé à tout le monde ni diffusé en permanence, mais uniquement dans les régions et aux moments où les gens pouvaient agir immédiatement. La combinaison des données du réseau, de localisation et météorologiques a rendu possible cette activation ciblée. C’est l’une des façons dont l’IA et les données ont été mises à profit dans le cadre de la campagne.
Comment l'IA résout des problèmes concrets liés aux campagnes
Ce qui distingue cette approche, ce n’est pas la quantité d’IA déployée, mais la manière dont elle a été utilisée. À chaque étape du processus de campagne, une question centrale se posait : l’IA permet-elle de résoudre un problème concret à ce stade ? Si oui, elle était utilisée. Si non, elle ne l’était pas. Il en a résulté une série d’applications qui s’attaquent chacune à un point sensible différent :
Produire deux spots publicitaires en une seule journée était trop coûteux et prenait trop de temps. L'ajout d'une couche de traitement par IA aux images originales a permis d'économiser un post-montage coûteux, et de réaliser la production en une seule journée.
Le service client recevait quotidiennement les mêmes questions. une version virtuelle d'un collaborateur alimentée par l'IA répondait aux questions les plus fréquentes dans de courtes vidéos. Cela a permis de réduire de 50 % le nombre d'appels téléphoniques portant sur ces questions spécifiques.
Les visiteurs effectuaient des recherches sur le site web sans trouver de réponse immédiate. Une fonction de recherche assistée sur l’IA leur fournissait directement une réponse au lieu d’une liste de liens, avec un bouton de simplification pour ceux qui avaient besoin d’un langage plus accessible. Ce service compte désormais plus de 200 utilisateurs par jour.
Un message générique sur les économies d’énergie ne fonctionne pas si le public n’en a pas besoin à ce moment-là. En associant les données météorologiques aux données du réseau, la campagne n’apparaissait que lorsque le soleil brillait et que la tension du réseau dans la région était élevée.
Le contenu d’une campagne devient rapidement obsolète lorsque l’actualité évolue. Un agent IA analysait quotidiennement les sources d’information à la recherche d’évolutions pertinentes et de nouveaux termes de recherche, afin que la campagne reste d’actualité sans nécessiter de suivi manuel.
Des dizaines de canaux, chacun avec ses propres définitions en matière d’audience et de résultats. En regroupant toutes les données dans un seul modèle et en les associant à un modèle linguistique, le travail de reporting manuel a disparu, permettant ainsi aux spécialistes de se concentrer sur l’analyse de fond et l’optimisation.
Résultats : une consommation d'électricité plus raisonnée pendant les périodes ensoleillées
Une étude d'impact a montré que les comportements énergétiques déclarés avaient évolué. 18 % de personnes supplémentaires utilisent désormais volontairement l'électricité lorsque le soleil brille. 21 % reportent leur consommation d'électricité aux moments ensoleillés.
La campagne a touché 95 % des adultes de la zone de desserte. Au total, 5,8 millions de personnes ont vu la campagne au moins une fois.
Cinq principes pour favoriser le changement de comportement via l'IA
L'approche adoptée dans le cadre de cette campagne sur l'énergie peut également s'appliquer à d'autres enjeux comportementaux. Que vous travailliez dans le secteur de l'énergie, du commerce de détail, de la santé, des services financiers ou du secteur public, ces cinq principes vous aideront à utiliser l'IA de manière ciblée pour favoriser un changement de comportement.
1. Définissez clairement le comportement que vous souhaitez encourager
Commencez par déterminer quel comportement vous souhaitez modifier, quand et pourquoi. Précisez concrètement l'action souhaitée, par exemple recharger sa voiture électrique lorsque l'énergie solaire est abondante. Cela permet de donner une orientation claire aux campagnes et de mieux en mesurer les résultats.
2. Identifiez le moment opportun
Un message a plus de chances d'être efficace s'il s'affiche au moment où une personne est en mesure d'agir. Identifiez donc le contexte et les données qui permettent de repérer ce moment, telles que les données comportementales, la localisation, la météo ou les données clients. Ainsi, vous ne communiquez pas plus souvent, mais de manière plus pertinente.
3. Cartographiez votre campagne de bout en bout
Examinez ensuite, étape par étape, les tâches qui nécessitent beaucoup de travail manuel, celles pour lesquelles vous pourriez bénéficier de plus de contexte ou celles où l'analyse prend beaucoup de temps. Ensuite, demandez-vous si l'IA peut apporter une valeur ajoutée dans ces domaines.
4. Réunissez les compétences adéquates
Une campagne comportementale basée sur les données nécessite une collaboration entre les équipes marketing, données, création et service client. Réunissez ces expertises dès le départ, afin que les analyses et la mise en œuvre soient en parfaite adéquation. L'IA facilite le travail, mais ce sont les humains qui définissent la stratégie et gardent le contrôle.
5. Testez, mesurez et adaptez
Commencez par une application bien définie et déterminez à l'avance le comportement que vous souhaitez mesurer. Analysez ce qui fonctionne, tirez les leçons des résultats et améliorez votre approche avant de passer à l’échelle. Vous orienterez ainsi vos efforts vers un changement de comportement plutôt que vers la simple portée.
