Et si l’intelligence artificielle pouvait remplacer l’UX ? Cet algorithme sait exactement ce qui vous fait cliquer

A un moment donné, vous avez probablement des dizaines de courriels commerciaux accumulés dans votre boîte de réception.  » Le desktock énorme se termine aujourd’hui ! », « Obtenez le vôtre maintenant ! », « Promo ! » C’est comme si votre boîte mail était remplie de dizaines de vendeurs désespérés, tous réclamant votre attention. Mais derrière eux il n’y a pas nécessairement un être humain du tout. Il y a de bonnes chances que certains de ces e-mails aient été générés par un algorithme qui déploie des phrases individualisées en fonction de quels types de plaidoyers émotionnels fonctionnent le mieux sur vous…

C’est ce que Persado fait. La start-up utilise un algorithme pour analyser le public d’entreprise jusqu’au niveau individuel, en accordant une attention à ce sur quoi vous avez cliqué auparavant de façon à obtenir des données qui sont déjà collectées par la société et anonymisées par Persado : quelles expressions émotionnelles sont plus susceptibles d’attirer votre attention par exemple. Êtes-vous attiré par des mots qui indiquent l’exclusivité ? Ou bien les messages urgents ont tendance à attirer votre attention ? Persado prend toutes ces données et utilise un autre algorithme d’apprentissage automatique pour générer des messages qui peuvent être plus susceptibles de vous faire cliquer.

C’est un aperçu du genre de personnalisation du langage qui pourrait transformer UX au cours des prochaines années, l’AI fait partie intégrante de la recherche et de la conception. Et Persado expérimente des applications dans le monde réel, l’application de ce qu’il apprend dans le monde réel, un peu comme les annonces dans les métros. La technologie fait signe vers un avenir rempli de capteurs qui vont individuellement produire des messages ciblés pour transcender le monde numérique .

Les données de Persado montre que l’ ajout emojis au courrier électronique peut augmenter les taux de clics. IMAGE: PERSADO

Bien que l’email marketing soit le pain et le beurre, l’ AI Persado n’est pas seulement dans votre boîte de réception. Les algorithmes de l’entreprise écrivent également les messages texte, les publicités à travers de nombreuses plateformes, les landing pages, les messages sur les médias sociaux, et les notifications push, qui, ajouterait jusqu’à 2 milliards d’impressions par mois, pour les clients qui vont de sociétés comme Verizon, Microsoft et American express aux marques domestiques comme Overstock.com, Kmart, Saks Fifth Avenue, Expedia, Sirius XM et la plateforme sports fantasy Kings projet. Dans une campagne avec le détaillant de vêtements Lucky Brand, les taux de conversion ont augmenté de 127%. Une étude de cas anonyme avec une société de carte de crédit a augmenté les taux de conversion de 410%.

Assaf Baciu, co-fondateur et vice-président directeur de produit chez Persado, dit que la compagnie apporte la nuance de la communication humaine de chaque individu en marketing de masse. « Si nous étions face à face, nous nous efforcerions d’obtenir des signaux pour voir si notre message fonctionne, et ajuster le message afin qu’il inspire, et l’espoir de voir la personne agir », dit-il. Pour les entreprises qui tentent d’atteindre leurs consommateurs, il peut être difficile d’évaluer l’efficacité de ses messages, ou comment ils se comparent aux variations subtiles.

La technologie de Persado joue sur une vérité fondamentale de la conception avec l’AI: elle devrait exceller là où les humains ont tendance à échouer. « Les messages d’écriture jour après jour, et l’analyse des signaux de rétroaction, est impossible à faire pour l’homme », dit-il. « La machine peut le faire. »

L’algorithme de Persado millions répartit les phrases de marketing en cinq émotions de fierté, confiance, anticipation, joie et peur. Chacune de ces émotions est subdivisée en trois sous-classes plus émotionnelles, dont chacune peut être utilisée pour créer des messages ciblés sur les individus. IMAGE: PERSADO

Voilà comment fonctionne le système. L’algorithme a été formé sur la langue des campagnes e-mail, des pages Web et des annonces de recherche, dont chacun a été divisé en variables: le produit ou la description offre (« ces chaussures sont en vente! »), La mise en forme (y compris les lettres capitales, les polices et les emojis), la structure (paragraphe, bullets points, et le temps du verbe), l’appel à l’action (« acheter ça ! » ou « cliquez ici ! »), et, surtout, le langage émotionnel. La recherche sur la psychologie sociale autour des émotions, Baciu et son équipe ont identifié cinq émotions primaires qui incitent les gens à cliquer : joie, fierté, confiance, anticipation et peur et trois sous-catégories émotionnelles entre chacun. Chaque phrase de marketing a été marquée avec les émotions appropriées, et l’algorithme a été formé pour reconnaître l’intention émotionnelle des phrases en utilisant cet ensemble de données.

La clé de tout cela ce sont les données. L’algorithme ne peut pas générer simplement la langue « en une meilleure version » pour tout ancien message, car il a besoin de données sur ce qu’est un public particulier a tendance à engager. « L’AI sans contexte ne fonctionne pas vraiment », dit Baciu. « Il n’y a pas d’AI générique. Nous définissons encore nos connaissances avec chaque campagne ».

Cette limitation a gardé Persado dans l’industrie du marketing numérique, mais Baciu affirme que la compagnie a des aspirations qui se croisent avec la conception des produits et l’expérience utilisateur. Baciu a posé deux exemples: que faire si votre Fitbit savait exactement quoi dire un jour particulier pour vous motiver à descendre du canapé et d’exécuter des pompes ? Ou si les compagnies pharmaceutiques ou les médecins pouvaient utiliser un algorithme pour cibler individuellement les messages aux utilisateurs qui n’ont pas pris leurs médicaments ce jour-là?

La langue plus riche en émotions dans cet email a conduit à un taux de clics en hausse de 63%. Il est clair que personne ne veut cliquer sur un jeu de mots aussi mauvais que celui-ci. IMAGE: PERSADO

Persado expérimente beaucoup en dehors du marketing. La société a récemment terminé une expérience interne similaire sur le système de transport en commun MTA de New York, la réécriture des messages audio qui avertissent les utilisateurs que leur train a été arrêté par le trafic, ou en leur rappelant de ne pas appuyer ou bloquer les portes du métro. L’application de ce qu’il a appris sur la messagerie a rendu plus efficace ces notifications souvent ennuyeuses en les rendant un peu plus attrayantes, même agréable. Selon CityLab, la société a changé le classique « écartez-vous de la bordure du quai », « attention à la fermeture des portes » à « S’il vous plaît faites attention à la fermeture des portes », parce que l’ajout de politesse en début de phrase est plus agréable pour les auditeurs. « Ecartez-vous  » est remplacé par « attention », qui est plus clair, transmet l’importance, et a émotionnellement plus de résonance.

C’était purement une expérience interne car Persado pense que le MTA ne connaît son existence, ils ne sont pas au courant si le MTA utilisera les nouveaux messages ou non. La société n’a aucun moyen de vérifier si ces changements sont en fait plus efficace, car elle ne peut pas effectuer de contrôles A/B test sur l’un des systèmes de métro les plus fréquentés dans le monde. Mais il fait allusion à la façon dont la langue elle-même s’optimise, sur la base des données existantes, qui pourraient manipuler les auditeurs à se comporter différemment.

Persado dit que « nos données montrent qu’un interjection va de paire avec l’excitation et peut donner un ton plus émotionnel et attirer l’attention sur ce qui vient après.» (par exemple pour un titre)

 

Puiser dans « la réussite » dans le langage émotionnel peut considérablement augmenter le pourcentage de personnes cliquant sur cet e-mail. IMAGE: PERSADO

Il y a encore certains obstacles que Persado doit effacer avant de pouvoir utiliser sa technologie dans des applications plus larges. En termes de MTA, il n’y a aucun moyen de savoir si la langue de Persado pourrait d’adresser personnellement à tous les usagers du métro car l’infrastructure doit pouvoir transmettre des messages personnels à chaque coureur. Et par l’expérience globale, on ne sait pas si l’emoji, les titres clickbait engageraient les lecteurs sur le long terme, ce qui les rend impropres à une utilisation dans les organisations de médias sans qu’un éditeur humain puisse de manière proactive prendre cette décision.

De façon plus générale, ces facteurs sont ce qui empêche l’entreprise de déplacer des messages promotionnels numériques au langage de l’expérience utilisateur en ligne, que ce soit dans le métro ou dans un magasin physique. Tout d’abord, il y a un manque d’infrastructures physiques qui permettrait à l’entreprise d’individualiser vraiment ses messages. Mais au-delà, il y a un manque de pragmatisme, des données objectives sur la façon dont les utilisateurs réagissent à des stimuli dans le monde réel, ce qui rend difficile de former un algorithme pour générer des expériences linguistiques ou une conduite pour voir quel genre de messagerie est la plus efficace. Les algorithmes de Persado ont besoin de données pour apprendre, et un public de contrôle sur lequel pour tester ses idées.

Pourtant , de plus en plus d’ objets  « intelligents » colonisent notre monde, le suivi des gens, de leurs achats et des données récoltées sur leur comportement. Cela inclut des villes qui utilisent des systèmes de plus en plus connectés pour tester et manipuler le comportement des citoyens. « Si le but était d’obtenir les déchets dans la poubelle, nous pourrions probablement travailler là-dessus , en supposant que nous pouvons mesurer le nombre de personnes qui effectivement mette les déchets dans la poubelle », dit Baciu. « La connexité permet à l’AI d’émerger dans de nombreuses industries. »

Persado veut utiliser son algorithme pour générer du contenu promotionnel qui est tout simplement plus en phase avec les émotions humaines, il s’agit de la réémergence de la langue comme une partie essentielle de la conception UX, grâce à des messages générés par l’AI qui sont personnalisés à chaque personne qui les voit. Alors que les applications de style chatbot promettent d’adapter la communication à chaque utilisateur, cette technologie pourrait être intégrée de façon transparente à travers les plateformes, que ce soit par une application ou une interface verbale comme Google Accueil.

Le potentiel de la technologie similaire en cours pourrait être puissant, et même un peu dérangeant. Il est facile d’imaginer une vision plus sinistre de l’avenir ici, celui où chaque mot, chaque parole que vous voyez, que ce soit sur un signe en magasin ou sur une application, soit adaptée à votre personnalité pour vous convaincre d’acheter, à la Minority Report . Si votre téléphone sait comment vous vous sentez à tout moment, chaque bit de propos qu’elle diffuse pourrait être modifié en fonction de votre humeur et capitaliserait sur vos émotions. Cela signifierait la manipulation de masse à un niveau sans précédent, surtout si ces tactiques ne sont pas divulguées au consommateur.

Alors, la prochaine fois que vous ferez une promenade à travers les fleuves de courriels promotionnels entassés dans votre boîte de réception et que vous serez attirés par certains d’entre eux par rapport aux autres, rappelez-vous : un algorithme peut avoir fait en sorte que vous cliquez.

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