Média

Personnalisation de contenu

Une grande société de média française devait fidéliser ses lecteurs dans un contexte de concurrence croissante pour l'attention. Nous avons construit le système de scoring, de recommandation d'articles et de newsletter personnalisée qui transforme des visiteurs anonymes en lecteurs réguliers.

Problématique

Le site du client générait un volume massif de trafic quotidien, mais la majorité des visiteurs ne revenaient pas. Chaque lecteur voyait le même contenu, sans personnalisation. L'équipe Data analysait le trafic manuellement, sans KPIs partagés avec les équipes commerciales et éditoriales. Les newsletters étaient génériques et identiques pour tout le monde. Résultat : un taux de fidélisation faible, des visites qui stagnaient et aucun levier data-driven pour transformer un lecteur occasionnel en lecteur engagé.

Vue rapprochée d’une coupe transversale colorée d’une géode montrant des couches concentriques de minéraux en jaune, marron, rouge et vert.

Solution

Ce que nous avons construit

Nous avons déployé 1 Data Scientist et 1 Data Analyst pour concevoir et industrialiser un système complet de personnalisation de contenu.

Étape 1 — KPIs et analyse du trafic. Définition d'indicateurs de suivi permettant de comprendre les tendances de trafic et le comportement des lecteurs. Création de dashboards partagés avec les équipes commerciales et les journalistes pour piloter l'éditorial par la donnée.

Étape 2 — Scoring d'engagement lecteur. Amélioration d'un score de fidélité basé sur la lecture d'articles, l'activation d'alertes et la navigation sur le site. Ce score permet de segmenter les lecteurs par niveau d'engagement et de cibler les actions de rétention.

Étape 3 — Newsletter personnalisée automatisée. Conception et automatisation d'une newsletter quotidienne personnalisée pour chaque lecteur, basée sur son score d'engagement et des règles métier définies avec l'équipe éditoriale. Chaque abonné reçoit un contenu adapté à ses centres d'intérêt et à son niveau de fidélité.

Étape 4 — Moteur de recommandation d'articles. État de l'art des méthodes de recommandation, analyse des coûts d'infrastructure, benchmark des performances et mise en production du modèle retenu pour recommander 10 articles récents pertinents à chaque lecteur.

Résultats

Les résultats

Impact 1

+7%

Impact 2

+60

Impact 3

+50

Impact 4

+2k

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