Qu'est-ce qu'un moteur de recommandation de produits pour la vente au détail, et pourquoi en avez-vous besoin ?
Comment les moteurs de recommandation de produits utilisent-ils les données pour suggérer des produits, booster les ventes et augmenter le chiffre d'affaires ?
21 juin 2021. TEMPS DE LECTURE : 6 MINUTES
Que vous en ayez conscience ou non, vous avez déjà eu affaire à de puissants moteurs de recommandation de produits. Lorsque vous faites des achats en ligne et que le site vous propose des articles que « vous aimerez aussi ». Ou lorsque vous surfez sur les réseaux sociaux et que s’affichent des publicités de cette marque présentant des produits similaires ou complémentaires. Ou, encore, lorsque vous recevez un e-mail ou un SMS de cette même marque vous suggérant des articles et vous encourageant à les acheter, peut-être avec un code promotionnel personnalisé. Ce sont là des exemples de moteurs de recommandation de produits.
Les moteurs de recommandation de produits analysent les données sur les acheteurs pour savoir précisément quels types d’offres et de produits les intéressent. En fonction de leur comportement de recherche et de leurs préférences, ils proposent des offres et options de produits contextuellement pertinentes qui attirent les acheteurs, contribuant ainsi à booster les ventes.
Voyons comment fonctionnent les moteurs de recommandation de produits et pourquoi ils sont un outil utile à la fois aux acheteurs et aux retailers.
Qu'est-ce qu'un moteur de recommandation de produits ?
Un moteur de recommandation de produits est une technologie qui s'appuie sur l'apprentissage machine et l’intelligence artificielle (IA) pour générer des suggestions de produit et des prédictions adaptées à chaque client, par exemple des réductions spéciales. Son efficacité repose sur l’analyse de données ; selon les résultats, il crée des profils clients précis et individualisés. Ces profils aident le moteur à générer le type exact de contenu ou de produits susceptible d'intéresser un client. C'est pourquoi il vous arrive de recevoir des e-mails de vos marques préférées, après un achat ou selon vos recherches sur leur site.
Les e-mails envoyés par West Elm présentent des produits recommandés pour un client en fonction de ses recherches récentes.
Les moteurs de recommandation de produits analysent les types de données client suivants :
- Historique de navigation
- Comportement d'achat actuel
- Feedback
- Les produits les plus consultés
- Préférences
- Achats précédents
- Articles récemment consultés
- Historique de recherche
- Paniers
- Listes de souhaits
À partir de ces données, la technologie fait émerger des produits susceptibles de plaire au client. Elle peut anticiper intelligemment ses envies et inclure les produits à recommander dans des documents marketing, sur une application, dans les recherches de site et sur les publicités présentées sur d'autres pages Web.
Comment fonctionnent les moteurs de recommandation de produits ?
1. Transformer les placements en relations
Les moteurs de recommandation de produits sont des algorithmes complexes capables de traiter d'énormes quantités de données clients, dont l'historique d'achat, les préférences et le comportement de recherche. Ces algorithmes permettent à des processus de générer automatiquement des recommandations appropriées en fonction des données client.
Le système fournit ensuite les meilleures suggestions pour chaque acheteur. Lorsque de nouvelles informations sont disponibles, le système les intègre et met à jour les recommandations.
3 types de moteurs de recommandation de produits
Les moteurs de recommandation de produits varient selon le type d'informations recueillies et la façon dont ils l'utilisent pour déterminer les produits proposés à un client. Il existe trois approches courantes :
- Systèmes de filtrage collaboratif
- Systèmes de filtrage basé sur le contenu
- Systèmes de recommandation hybrides
Systèmes de filtrage collaboratif
Un système de filtrage collaboratif analyse les données de différents clients afin de prédire quels produits intéresseront un en particulier. Il tire parti des achats les plus populaires pour offrir des recommandations de produits très efficaces.
Par exemple, un client qui regarde une machine à café sur un site Web peut voir les articles achetés par d'autres clients ayant consulté le même produit comme par exemple un mousseur à lait.
Le filtrage collaboratif est une bonne solution pour les grandes marques ayant accès à de grandes quantités de données clients.
Parmi les marques qui utilisent le filtrage collaboratif, Amazon est la plus connue pour fournir des recommandations de produits aux clients.
Systèmes de filtrage basé sur le contenu
Un système de filtrage basé sur le contenu analyse les préférences et le comportement d'achat de chaque client. Ce système crée un profil de préférence unique et propose au client des suggestions basées sur ses goûts personnels. Ce type de système de filtrage se cache généralement derrière les recommandations du type « Puisque vous avez acheté cet article, vous allez aussi aimer… ».
Systèmes de recommandation hybride
Un système de recommandation hybride combine les deux systèmes décrit précédemment en utilisant des données issues de groupes d'utilisateurs similaires ainsi que des préférences antérieures d'un utilisateur individuel.
Habituellement, les systèmes hybrides exécutent ces analyses de façon séparée puis les combinent pour offrir des recommandations de produits sur mesure. Par exemple, un magasin de commerce électronique peut faire des références croisées entre les données de clients ayant acheté des anneaux lumineux et celles d'un client ayant acheté un anneau lumineux. Le système de filtrage constate alors que d'autres clients ont également acheté des microphones Lavalier et que tel utilisateur spécifique a cherché des microphones par le passé. Le magasin en ligne lui recommandera alors un microphone Lavalier.
Les moteurs de recommandation de produits, quel avantage pour votre entreprise ?
Une bonne technologie de recommandation de produits utilise les données de comportement des clients pour optimiser les efforts de service à la clientèle d’une entreprise, tout en augmentant l'éventuel retour sur investissement de ses efforts marketing.
7 % des acheteurs cliquent sur des recommandations de produits basées sur l'intelligence artificielle, ce qui génère 24 % de toutes les commandes.
(Source) « Personnalisation des achats », Salesforce Research, 2017.
Un moteur de recommandation de produits peut renforcer la notoriété de la marque ou de nouveaux produits, accroître le chiffre d'affaires et augmenter la satisfaction de la clientèle. Il offre également les avantages suivants :
- Augmentation des taux de clics
- Augmentation de la valeur moyenne des commandes
- Augmentation des taux de conversion
- Augmentation du chiffre d'affaires
- Augmentation de l'expérience de vos clients
Augmentation des taux de clics
L'impact d'un moteur intelligent de recommandation de produits est immédiat et incontestable. Des études ont révélé que le taux de clics relatif aux recommandations personnalisées est deux fois plus élevé que celui relatif aux recommandations non personnalisées.
Un taux de clics relatif aux recommandations personnalisées doublé par rapport à celui relatif aux recommandations non personnalisées.
(Source) Barilliance.
Accroissement de la valeur moyenne des commandes
Les acheteurs cliquant sur des recommandations de produits basées sur l'IA passent des commandes dont la valeur moyenne est plus élevée de 26 %. Les recommandations de produits intelligentes offrent des opportunités naturelles et logiques pour les ventes incitative et croisée. Par leur comportement et leur historique, les clients manifestent leur intérêt ; l'outil de recommandation de produits leur propose alors automatiquement des suggestions. Les petites transactions gagnent en importance, et les clients qui n'avaient peut-être pas l'intention d'acheter quoi que ce soit se retrouvent soudainement avec un panier plein.
L’exemple flagrant est la formule : « Compléter cet ensemble ». Lorsqu'un client voit un produit (par exemple, une veste), le moteur de recommandations lui propose des produits complémentaires (comme un pantalon et des chaussures assortis). Voir l’article dans son contexte, parmi l'ensemble de produits auquel il correspond, peut donner l'envie d'acheter.
Augmentation des taux de conversion
Lorsque des acheteurs cliquent sur des recommandations de produits, il y a quatre fois plus de chances qu’une vente se réalise.
Des taux de conversion multipliés par quatre pour les acheteurs qui cliquent sur une recommandation, par rapport à ceux dédiés aux acheteurs qui les ignorent.
(Source) Barilliance.
Le tri prédictif des produits et les recommandations de produits personnalisées favorisent les conversions, car ils permettent aux clients de trouver les produits dont ils ont besoin et qui les intéressent le plus. Avec l'aide de l'IA, les marques peuvent personnaliser automatiquement leurs pages de recherche et de catégorie, en fonction de chaque action effectuée par leurs acheteurs. Cela s'applique également au temps, même très bref, passé sur les smartphones ou tablettes.
Augmentation du chiffre d'affaires
Il est aussi possible pour une marque d’utiliser des moteurs de recommandation de produits pour conclure des ventes additionnelles stratégiques ou promouvoir des stocks à faible taux de rotation. Grâce à l'augmentation des taux de conversion et du montant par transaction effectuée, son chiffre d'affaires gonfle. Une étude réalisée par Barilliance montre que jusqu'à 31 % du chiffre d'affaires des sites d'e-commerce découlent de recommandations de produits personnalisées.
Optimisation de vos expériences clients
Les recommandations de produits fournissent aux clients un contenu à propos, puisqu'il est adapté à leurs besoins, leurs intérêts et leurs habitudes d'achat. Les clients ressentent les avantages de cette expérience sur mesure. Et, plus ils reçoivent de recommandations personnalisées, plus ils s'attendent à en voir à chaque fois et sur chaque site où ils effectuent des achats en ligne. Utiliser des moteurs de recommandation de produits constitue un avantage concurrentiel sur les marques qui ne se sont pas encore tournées vers la personnalisation et l'IA.
Dynamiser votre activité grâce aux moteurs de recommandation de produits
Maintenant que vous savez ce que sont les moteurs de recommandation de produits, comment ils fonctionnent et les avantages qu'ils offrent, il est temps de faire passer votre expérience de vente au détail au niveau supérieur. Par exemple, en utilisant des offres prédictives, telles qu'un bon de réduction ou une notification à propos d'une vente spéciale, pour anticiper les habitudes de dépense et créer des campagnes marketing finement ciblées.
Découvrir de nombreuses autres façons d'utiliser les moteurs de recommandation de produits
Ravissez vos clients et boostez vos ventes grâce à des techniques avancées de recommandation de produits :
- Prédiction de l'intention d'achat
- Mise en évidence des articles les plus vendus
- Capitalisation des tendances actuelles
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