Des recommandations personnalisées pour stimuler la générosité

La plupart des organismes à but non lucratif dépendent des dons et des frais d'adhésion de leurs membres pour assurer leur financement. HelloAsso, une plateforme française qui permet aux associations de gérer leurs collectes de fonds, adhésions et billetteries, se rémunère exclusivement grâce aux pourboires versés par les contributeurs lors du processus de paiement. L'équipe dirigeante cherchait à augmenter ces contributions tout en préservant l'expérience utilisateur et sans réduire le nombre de transactions.

Pour relever ce défi, l'entreprise s'est associée à Beaucoup Data afin de concevoir un modèle de recommandation basé sur l'apprentissage automatique. La complexité principale résidait dans l'hétérogénéité des contextes d'utilisation. Une même suggestion peut produire des effets très différents selon le profil de l'utilisateur ou le type d'opération. Sur une plateforme associative, on observe une multitude de segments définis par le montant des transactions, la catégorie d'association et le type de transaction, créant des milliers de groupes distincts.

Les avantages de l'IA

• Personnalisation adaptée : L'algorithme analyse le comportement historique de chaque segment de donateurs et propose des montants ajustés à leur profil, évitant de solliciter excessivement certains utilisateurs tout en encourageant d'autres à contribuer davantage.

• Optimisation continue : Le système s'appuie sur des modèles de régression qui prédisent la générosité future et suggèrent des montants optimaux en temps réel, s'adaptant aux variations saisonnières et aux événements spéciaux.

• Segmentation intelligente : La solution regroupe automatiquement les donateurs selon leurs habitudes de contribution, permettant une approche différenciée entre, par exemple, les membres d'associations étudiantes et ceux de clubs privés.

• Tests rigoureux : La mise en place de protocoles d'A/B testing permet de mesurer l'impact réel des changements et d'optimiser en continu les performances du système.

• Stabilité opérationnelle : Des garde-fous métier intégrés assurent que les recommandations restent équitables et respectent les contraintes éthiques de la plateforme.

Avant l'IA

• Suggestions uniformes : Le montant proposé aux utilisateurs était basé sur des règles fixes, comme un pourcentage du panier ou un arrondi supérieur, sans tenir compte des comportements individuels ou des contextes spécifiques.

• Absence de segmentation : Tous les donateurs recevaient la même recommandation de pourboire, ne correspondant pas à la diversité des capacités financières ou des motivations de contribution.

• Optimisation manuelle : L'absence de tests systématiques empêchait d'identifier les meilleures stratégies ; les ajustements se faisaient manuellement sur de longues périodes sans validation scientifique.

• Revenus limités : Les contributions finançaient le fonctionnement de base de la plateforme, mais la croissance était insuffisante pour couvrir le développement de nouveaux outils pour les associations.

• Manque d'adaptation : Le système ne pouvait pas s'adapter aux variations saisonnières, aux événements spéciaux ou aux changements de comportement des utilisateurs.

L'impact positif de l'IA

• Augmentation des revenus : Les tests ont démontré une croissance d'environ 6,5 % des dons par rapport au système précédent, générant des ressources supplémentaires significatives.

• Maintien de l'engagement : La proportion d'utilisateurs acceptant de verser un pourboire est restée stable, prouvant que la personnalisation n'a pas découragé les contributeurs.

• Amélioration de l'expérience : Les suggestions perçues comme plus justes et adaptées renforcent la confiance des utilisateurs et réduisent le risque d'abandon de la plateforme.

• Effet multiplicateur : L'augmentation des contributions permet à HelloAsso d'investir dans de nouveaux outils gratuits pour les associations, renforçant l'écosystème associatif.

• Infrastructure d'innovation : La mise en place de pipelines de données et de pratiques de tests prépare l'entreprise à déployer des solutions similaires sur d'autres aspects de la plateforme.

Quel type de projet d'IA est-ce ?

Applications pour différents types d'entreprises

Petites entreprises

• Arrondi caritatif pour commerce en ligne : Une boutique locale propose à ses clients d'arrondir leur panier à l'euro supérieur et recommande un montant personnalisé selon l'historique d'achats et le profil du client.

• Relances intelligentes de paniers abandonnés : Les abandons sont segmentés par profil et valeur du panier, permettant de prédire la probabilité de retour pour choisir le bon moment et la bonne incitation tout en protégeant les marges.

Moyennes entreprises

• Planification de production optimisée : Regroupement des familles de produits et profils de demande pour prévoir les ventes à court terme et décider des lots, stocks de sécurité et priorités de commandes sous contraintes de service et de marge.

• Financement participatif intelligent : Une plateforme de crowdfunding segmente les contributeurs et recommande des niveaux de soutien adaptés pour augmenter le taux de succès et le montant moyen par campagne.

Grandes entreprises

• Micro-dons bancaires contextuels : Au moment des transactions, le module personnalise la suggestion de micro-don selon le profil et les préférences du client, avec des garde-fous d'équité et d'expérience utilisateur.

• Tarification régionale dynamique : Une marketplace internationale segmente ses offres par pays, type d'événement et période pour prévoir conversion et coûts, puis fixe des prix par contexte avec contraintes de parité tarifaire et conformité locale.

Synthèse

L'expérience menée par HelloAsso et Beaucoup Data illustre comment l'apprentissage automatique peut créer des cycles vertueux dans l'économie sociale. En remplaçant une logique statique par un algorithme de recommandation basé sur les données, la plateforme a obtenu une hausse mesurable de 6,5 % des contributions sans diminuer l'engagement des utilisateurs, permettant la création de nouveaux outils gratuits pour les associations.

Au-delà des gains financiers, cette transformation démontre qu'une approche responsable peut bénéficier à toutes les parties : les associations reçoivent davantage de ressources, les donateurs se sentent respectés dans leurs capacités de contribution, et l'entreprise prépare la voie à d'autres innovations. Ce cas invite les organisations de toutes tailles à envisager des solutions similaires pour optimiser leur modèle économique tout en respectant la confiance des utilisateurs.