Application Mobile Hyper-Personnalisée

Problème & Impact Business

Les apps mobiles opérateur génériques ne répondent pas aux besoins individuels. Sans personnalisation, l'engagement est faible et les clients utilisent des apps tierces pour self-service.

Impact mesuré:

• +45% d'engagement app (sessions, durée)
• +50% de self-service via app (réduction call center)
• +0.8 point rating app stores (4.2 → 5.0)
• +25% d'adoption services digitaux

Données & Features Clés

Sources de données app

• Comportement: navigation, features utilisées, fréquence
• Préférences UI/UX: dark mode, langue, layout
• Contexte: heure, localisation, connectivité
• Historique: achats, consommation, support
• Feedback: ratings, reviews, surveys

Personnalisations appliquées

• Home screen dynamique: widgets personnalisés
• Offres contextuelles: basées sur usage/besoin
• Notifications intelligentes: timing et contenu optimaux
• Shortcuts: actions fréquentes mises en avant
• Contenu éditorial: articles, tutoriels pertinents

Modèles & Méthodes

1. Personalization Engine: Layout et contenu

   • Clustering profils utilisateurs
   • Recommandations temps réel
   • Adaptive UI

2. A/B Testing ML: Optimisation continue

   • Multi-armed bandits
   • Automatic winner deployment

3. User Behavior Prediction: Anticipation besoins

   • Prochaine action probable
   • Moment optimal notification

KPI & Objectifs de Performance

| Métrique | Cible | Actuel | |----------|-------|--------| | Engagement app | +45% | +48% | | Self-service | +50% | +52% | | App rating | +0.8 | +0.9 | | Adoption digitale | +25% | +27% |