{"id":310,"date":"2026-10-19T14:31:00","date_gmt":"2026-10-19T14:31:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.quarticon.com\/fr\/?p=310"},"modified":"2026-10-19T14:31:00","modified_gmt":"2026-10-19T14:31:00","slug":"klaviyo-devoile-6-faiblesses-de-la-personnalisation-dans-klaviyo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.quarticon.com\/fr\/klaviyo-devoile-6-faiblesses-de-la-personnalisation-dans-klaviyo\/","title":{"rendered":"Klaviyo d\u00e9voil\u00e9 : 6 faiblesses de la personnalisation dans Klaviyo"},"content":{"rendered":"

Si vous \u00e9valuez Klaviyo pour votre strat\u00e9gie d’e-mail marketing, vous entendrez probablement beaucoup parler de \u00ab l’heure d’envoi personnalis\u00e9e en 1:1 \u00bb<\/strong> et de la \u00ab personnalisation \u00e0 grande \u00e9chelle \u00bb<\/strong>.<\/p>\n

Ces termes semblent prometteurs. Ils \u00e9voquent un marketing v\u00e9ritablement individualis\u00e9 : des e-mails adapt\u00e9s au comportement, aux centres d’int\u00e9r\u00eat et aux intentions de chaque client. Mais il est important de faire une distinction. Klaviyo excelle dans la personnalisation bas\u00e9e sur des r\u00e8gles, comme les campagnes de paniers abandonn\u00e9s et les envois d\u00e9clench\u00e9s par le comportement. <\/p>\n

Mais la plateforme ne dispose pas d’une v\u00e9ritable intelligence pr\u00e9dictive : la capacit\u00e9 de pr\u00e9voir la meilleure offre \u00e0 proposer \u00e0 chaque client avant m\u00eame qu’il sache qu’il la souhaite. Et si votre objectif est d’augmenter vos revenus gr\u00e2ce \u00e0 la pertinence, cette diff\u00e9rence compte.<\/p>\n

D\u00e9clencheurs comportementaux et personnalisation pr\u00e9dictive<\/h2>\n

La \u00ab personnalisation 1:1 \u00bb peut d\u00e9signer diff\u00e9rentes choses. Dans un cas, chaque client re\u00e7oit un e-mail au moment o\u00f9 il est le plus susceptible d’interagir. Dans un autre, le contenu de l’e-mail change pour refl\u00e9ter les produits, le comportement ou les pr\u00e9f\u00e9rences de cette personne.<\/p>\n

Klaviyo est efficace pour optimiser les heures d’envoi. La personnalisation comportementale (ce que fait Klaviyo) repose sur des d\u00e9clencheurs bas\u00e9s sur des r\u00e8gles, comme \u00ab panier abandonn\u00e9 \u00bb ou \u00ab a consult\u00e9 ce produit \u00bb. M\u00eame envoy\u00e9 au bon moment, un message peut sembler g\u00e9n\u00e9rique si tous ses destinataires voient les m\u00eames produits et la m\u00eame offre. Une personnalisation plus pertinente modifie le contenu lui-m\u00eame.<\/p>\n

La personnalisation de Klaviyo pr\u00e9sente six principales limites qui l’emp\u00eachent de proposer des recommandations v\u00e9ritablement dynamiques et individualis\u00e9es.<\/p>\n

6 faiblesses de la personnalisation dans Klaviyo<\/h2>\n

Des recommandations fond\u00e9es sur des achats obsol\u00e8tes<\/h3>\n

La fonctionnalit\u00e9 \u00ab Prochain meilleur produit \u00bb de Klaviyo s’appuie sur l’achat le plus r\u00e9cent d’un client, une information qui devient rapidement obsol\u00e8te. <\/p>\n

Cette approche peut convenir aux achats de r\u00e9approvisionnement ou aux achats successifs, mais elle risque de recommander des produits en fonction d’achats anciens — par exemple, de sugg\u00e9rer d’autres pantalons plusieurs mois apr\u00e8s qu’une personne en a achet\u00e9 une seule fois. Elle ne tient pas compte de l’\u00e9volution des intentions et des centres d’int\u00e9r\u00eat des clients au fil du temps.<\/p>\n

La r\u00e9cence n’est pas vraiment r\u00e9cente<\/h3>\n

Les recommandations \u00ab r\u00e9cemment consult\u00e9s \u00bb de Klaviyo prennent en compte \u00e0 la fois la r\u00e9cence et<\/em> la fr\u00e9quence. Ainsi, des articles consult\u00e9s fr\u00e9quemment il y a plus longtemps peuvent \u00eatre mieux class\u00e9s qu’un article consult\u00e9 une seule fois, mais plus r\u00e9cemment. <\/p>\n

Un produit qu’une personne a consult\u00e9 \u00e0 plusieurs reprises il y a quelques semaines peut donc appara\u00eetre avant un article qu’elle vient tout juste de regarder. De plus, les p\u00e9riodes r\u00e9trospectives sont fix\u00e9es \u00e0 90 jours : cette contrainte rigide ne s’adapte pas aux habitudes d’achat de chacun.<\/p>\n

Le filtrage collaboratif passe \u00e0 c\u00f4t\u00e9 des intentions individuelles<\/h3>\n

Les recommandations fond\u00e9es sur les \u00ab produits susceptibles de plaire aussi \u00e0 un client \u00bb utilisent le filtrage collaboratif, mais les mod\u00e8les sont entra\u00een\u00e9s uniquement \u00e0 partir des utilisateurs inscrits, qui ne repr\u00e9sentent qu’une fraction du trafic du site. <\/p>\n

Cela cr\u00e9e un biais important : les tendances d\u00e9gag\u00e9es ne repr\u00e9sentent que les 3-5 % de visiteurs qui ont cr\u00e9\u00e9 un compte, et non l’ensemble des internautes — visiteurs qui naviguent sans intention d’achat imm\u00e9diate ou visiteurs anonymes. Cet ensemble de donn\u00e9es biais\u00e9 fausse la mani\u00e8re dont le mod\u00e8le d\u00e9finit des comportements de clients \u00ab similaires \u00bb.<\/p>\n

Un entra\u00eenement lent<\/h3>\n

Ce biais d’entra\u00eenement exige beaucoup plus de donn\u00e9es et de temps pour \u00eatre corrig\u00e9. Les mod\u00e8les de filtrage collaboratif entra\u00een\u00e9s \u00e0 partir de donn\u00e9es utilisateur incompl\u00e8tes mettent environ 20 fois plus de temps \u00e0 d\u00e9gager des tendances utiles que ceux entra\u00een\u00e9s \u00e0 partir de l’ensemble du trafic. <\/p>\n

Le syst\u00e8me doit travailler davantage pour extraire des signaux d’un ensemble de donn\u00e9es biais\u00e9 et trop restreint. Pendant ce temps, les recommandations ne refl\u00e8tent toujours pas les int\u00e9r\u00eats les plus r\u00e9cents de chaque personne : elles s’appuient sur la similarit\u00e9 des achats pass\u00e9s au sein d’un groupe biais\u00e9, au lieu de saisir les intentions actuelles de chacun ou son comportement de navigation en temps r\u00e9el.<\/p>\n

Des valeurs par d\u00e9faut g\u00e9n\u00e9riques pour les nouveaux clients ou ceux peu actifs<\/h3>\n

Les clients ayant peu d’achats \u00e0 leur historique se voient proposer des valeurs par d\u00e9faut communes et non personnalis\u00e9es, plut\u00f4t que des recommandations individualis\u00e9es. Plusieurs clients ayant un historique limit\u00e9 re\u00e7oivent donc les m\u00eames recommandations g\u00e9n\u00e9riques, ce qui va \u00e0 l’encontre de l’objectif de la personnalisation.<\/p>\n

Elle ne fonctionne qu’avec les utilisateurs inscrits<\/h3>\n

Le moteur de personnalisation de Klaviyo fonctionne uniquement dans les e-mails : il ne s’\u00e9tend pas \u00e0 votre site web. C’est une lacune importante, car 95-97 % du trafic de votre site reste anonyme et n’est pas connect\u00e9 pendant la navigation. Les visiteurs voient donc du contenu g\u00e9n\u00e9rique et non personnalis\u00e9 : les meilleures ventes par d\u00e9faut dans les cat\u00e9gories, des recommandations de produits standard et des mises en page pr\u00e9\u00e9tablies.<\/p>\n

Seuls les 3-5 % de visiteurs qui restent connect\u00e9s pendant leur session b\u00e9n\u00e9ficient d’une exp\u00e9rience personnalis\u00e9e sur le site. Tous les autres — la grande majorit\u00e9 de vos clients potentiels — d\u00e9couvrent une boutique en ligne con\u00e7ue pour convenir \u00e0 tout le monde, sans tentative d’adapter les recommandations, les offres ou le contenu \u00e0 leur comportement ou \u00e0 leurs intentions.<\/p>\n

En r\u00e9sum\u00e9<\/h2>\n

La force de Klaviyo r\u00e9side dans la personnalisation d\u00e9clench\u00e9e par des r\u00e8gles : les relances de paniers abandonn\u00e9s, les suivis apr\u00e8s achat et les segments comportementaux sont efficaces. Mais une v\u00e9ritable personnalisation 1:1 \u00e0 grande \u00e9chelle n\u00e9cessite des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs : des syst\u00e8mes qui anticipent les prochains besoins de chaque client, au lieu de simplement r\u00e9agir \u00e0 ce qu’il a d\u00e9j\u00e0 fait.<\/p>\n

C’est cette distinction que les marques doivent garder \u00e0 l’esprit lorsqu’elles d\u00e9passent le ciblage par segments pour s’orienter vers un marketing plus individualis\u00e9. Notre recommandation :
– pour la personnalisation sur site, utilisez uniquement des moteurs de recommandation<\/a> qui couvrent 100 % de votre trafic, et pas seulement 3-5 %
– pour la personnalisation des e-mails : ajoutez une couche suppl\u00e9mentaire de personnalisation autonome de Quarticon : Living Emails<\/a>, qui fonctionne parfaitement avec Klaviyo, sans aucune int\u00e9gration. <\/p>\n

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