Les super-applications redéfinissent le fonctionnement des écosystèmes numériques. Contrairement aux applications à usage unique, elles constituent des plateformes multiservices entièrement intégrées qui répondent aux besoins personnels et commerciaux des utilisateurs, le tout en un seul endroit.
Des messageries instantanées aux services de transport à la demande, en passant par les paiements et les services financiers, les super-applications regroupent tout au sein d'une expérience unifiée.
Dans un environnement caractérisé par la commodité et la consolidation, le seul facteur qui distingue les leaders du marché des autres est l'hyper-personnalisation. Pour une plateforme qui héberge des centaines de services, une expérience utilisateur générique constitue une menace directe pour l'engagement et la viabilité à long terme.
Le rôle de l'hyper-personnalisation basée sur l'IA : la nouvelle norme
À mesure que les super-applications se développent, leur base d'utilisateurs devient de plus en plus diversifiée. Différents utilisateurs se connectent pour différentes raisons : un paiement, une livraison, un microcrédit ou une offre commerciale.
Offrir une expérience unique dans un tel environnement conduit à une lassitude de la part des utilisateurs.
77 % des consommateurs préfèrent les marques qui offrent des expériences personnalisées. Selon les rapports du secteur, les suggestions de produits personnalisées peuvent augmenter les taux de conversion jusqu'à 30 % et favoriser la fidélisation des clients en créant un sentiment de service individualisé.
Le message est clair : dans une économie numérique inondée d'options, générique équivaut à invisible.
L'hyper-personnalisation comme moteur de croissance
Dans le contexte des SuperApps, l'hyper-personnalisation ne se limite pas à des offres sur mesure : il s'agit de créer des expériences prédictives et contextuelles, en phase avec le parcours du client.
En combinant les données utilisateur avec l'IA et l'apprentissage automatique, les SuperApps peuvent comprendre les intentions, anticiper les besoins et fournir exactement le bon service au bon moment.
L'IA et le ML transforment la personnalisation, passant d'une segmentation statique à une intelligence adaptative en temps réel.
Ils peuvent :
- Analysez les tendances à partir de millions d'interactions utilisateur.
- Prédisez qui est susceptible de se désabonner, de passer à un forfait supérieur ou d'effectuer une transaction prochainement.
- Automatisez les décisions — de la sélection des offres au timing des messages — en quelques millisecondes.
Cette fonctionnalité aide les super-applications à personnaliser chaque interaction, de l'écran d'accueil au paiement, sans intervention humaine.
Cas d'utilisation de la personnalisation dans les SuperApps
Dès qu'un utilisateur ouvre l'application jusqu'à sa prochaine transaction, l'IA débloque d'innombrables points de contact pour des interactions plus intelligentes et plus significatives. Voici les moments de personnalisation qui comptent le plus.
Accueil Flux et tableau de bord Personnalisation
Les tableaux de bord statiques submergent les utilisateurs avec des mini-applications et des promotions non pertinentes. Les modèles ML font apparaître les services les plus pertinents en fonction de l'activité récente, de l'emplacement et de l'intention. Grâce à cela, vous pouvez optimiser le taux de clics (CTR) du flux et le délai avant la prochaine action. La personnalisation a augmenté la durée des sessions d'environ 37,2 % dans le commerce mobile.
Offres contextuelles lors du paiement via Wallet
Les utilisateurs abandonnent leurs paiements lorsque les offres leur semblent aléatoires ou non pertinentes. L'IA suggère des remises opportunes, des options de paiement ou des récompenses de fidélité en fonction des données transactionnelles et de l'historique des utilisateurs. Taux de conversion, revenu moyen par utilisateur (ARPU).
Personnalisation et synchronisation des notifications push
Les messages non ciblés entraînent une lassitude vis-à-vis des notifications et une baisse de l'engagement. De plus, la capacité d'attention de vos clients diminue de jour en jour. Le ML optimise le contenu, le timing et le canal des messages en fonction des comportements des utilisateurs. Les notifications ciblées ont permis d'augmenter de 50 % les taux d'ouverture et de 30 % les taux de clics. (Source : Moldstud.com)
Il en résulte une communication plus significative et moins intrusive.
Intégration et activation Personnalisation
Les processus d'intégration génériques ne parviennent pas à convertir les nouveaux utilisateurs en utilisateurs actifs. Les parcours d'intégration adaptatifs, qui personnalisent le contenu et les étapes suivantes en fonction de la source, des préférences ou des données démographiques de l'utilisateur, permettent d'obtenir un meilleur taux de conversion. L'utilisation de cette stratégie réduit le délai avant la première transaction et le taux d'activation, ce qui se traduit par une intégration plus rapide et une meilleure fidélisation des nouveaux utilisateurs.
Personnalisation du cycle de vie et de la réengagement
Les utilisateurs inactifs restent souvent inactifs en raison de campagnes de réactivation non pertinentes. L'IA détecte les schémas d'inactivité et déclenche des offres ou des rappels de réactivation personnalisés. Cela contribue à améliorer le taux de fidélisation, favorisant ainsi un engagement durable et une valeur à long terme accrue.
Les défis liés à la personnalisation à grande échelle dans les super-applications
Malgré son potentiel prometteur, la personnalisation dans les SuperApps se heurte à des obstacles concrets. La fragmentation des données entre les différents services limite la cohérence des informations. Les messages hyper-personnalisés peuvent parfois être perçus comme effrayants. Cela peut entraîner ce que l'on appelle une « fatigue de la vie privée » et éroder la confiance. Les systèmes d'apprentissage automatique doivent être contrôlés afin de garantir l'équité des recommandations. En raison de la complexité de l'attribution des mesures, il est difficile d'isoler l'impact de la personnalisation tout au long du parcours.
Conséquences de ces défis
La personnalisation à grande échelle nécessite des pipelines de données propres, unifiés et en temps réel, ainsi qu'un magasin de fonctionnalités centralisé pour alimenter une intelligence cohérente et inter-services. Une personnalisation efficace nécessite un plafonnement de la fréquence, une pertinence contextuelle et des contrôles transparents des préférences des utilisateurs. À mesure que les réglementations en matière de confidentialité telles que le RGPD et le DPDP se renforcent, la personnalisation dans les SuperApps doit être explicite, sûre et fondée sur le consentement. Les composants fondamentaux de la personnalisation doivent être la détection des biais, l'explicabilité et la gouvernance des modèles.
La personnalisation à grande échelle nécessite une expérimentation structurée. Elle comprend des tests A/B et des analyses unifiées pour mesurer le véritable gain incrémental. Les organisations auront besoin d'un modèle de service hautement performant, d'une mise en cache distribuée et d'architectures de streaming en temps réel. Il devrait y avoir une couche d'orchestration centrale garantissant la cohérence de la personnalisation entre les mini-applications, les canaux et les parcours. Enfin, une personnalisation réussie exige un alignement interfonctionnel, une formation et une culture de l'expérimentation, et pas seulement une technologie.
Conclusion
Les super-applications ne se font plus concurrence sur le nombre de services qu'elles hébergent, mais sur leur capacité à connaître leurs utilisateurs.
La personnalisation par l'IA et le ML sont les moteurs qui rendent cela possible, transformant des parcours fragmentés en expériences cohérentes et contextuelles. Pour les utilisateurs, cela signifie pertinence.
Pour les entreprises, cela signifie engagement, fidélité et croissance.
À mesure que les super-applications continuent d'évoluer, la personnalisation n'est plus seulement une fonctionnalité, mais bien le fondement même de la prochaine économie numérique.
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