Pourquoi utiliser un moteur de recommandations personnalisées ?

L’utilisation d’un moteur de recommandations personnalisées devient aujourd’hui incontournable dans le secteur du e-commerce, retail, distribution, que ce soit dans le btoc ou le btob.

Il s’agit en effet d’une grande tendance actuelle dans le secteur, qui participe notamment à la personnalisation de l’offre commerciale et marketing et surtout à une automatisation des process métier.

Qu’est ce qu’un moteur de recommandations personnalisées ?

Un moteur de recommandations est un outil permettant d’automatiser l’affichage des produits sur un site e-commerce, mais aussi sur l’ensemble des canaux de contact avec le consommateur. Les recommandations personnalisées peuvent également être utilisées dans une démarche d’animation client, on va donc en retrouver dans les campagnes marketing 360 afin d’offrir une expérience d’achat fluide et pertinente pour le client final. 

L’outil est devenu indispensable pour les boutiques en ligne si celles-ci proposent de nombreuses références. Le moteur de recommandations vient alors automatiser un travail fait (encore actuellement) à la main ou par des programmes statiques. Grâce à l’alimentation quotidienne / temps réel, du moteur par les données de l’entreprise les suggestions de produit affiché deviennent dynamiques.

Le moteur de recommandations permet de proposer en temps réel le produit susceptible d’intéresser le client. En plaçant le consommateur au cœur de son dispositif, la personnalisation engendre un sentiment d’unicité. Chaque utilisateur découvre donc des produits pertinents en fonction de son contexte de navigation et dans certains cas définis par la politique commerciale de l’enseigne. 

L’objectif peut être différent sur chaque site e-commerce ou stratégie d’animation en fonction du but recherché par l’enseigne, que ce soit de l’aide au choix sur un produit, ou tout simplement pour de la vente complémentaire et croisée. 

Faciliter le parcours utilisateur en proposant une offre personnalisée, c’est aussi fidéliser sa clientèle en anticipant ses envies. Cela permet alors d’avoir une offre gagnant-gagnant entre les entreprises et le consommateur final.

Il existe de nombreux cas d’utilisation qui varient, en fonction des besoins et demandes de chaque entreprise et des données disponibles. 

Comment avoir la stratégie la plus efficace ?  

Moteur de recommandations rime avec automatisation. En effet, outre l’augmentation des ventes, la première chose à avoir en tête est qu’un moteur de recommandations va agir de manière autonome grâce à l’exploitation des données qui l’alimentera quotidiennement et dans certains cas en temps réel. 

Le moteur de recommandations va donc automatiser l’ensemble des tâches de produits en 1to1,  complémentaires; similaires, etc. qui animeront un site ecommerce ou une stratégie d’animation commerciale. Il en résultera une augmentation de l’ensemble des métriques clés, car les produits proposés seront pertinents et disponibles s’ils sont affichés au client.   

Il faut avoir conscience qu’une fois que le moteur est branché, il tournera tout seul et modifiera l’affichage des produits en fonction du contexte où il est sollicité. La clé repose donc sur la stratégie que vous allez mettre en place et la qualité de vos données pour un résultat optimal. 

“Une stratégie de personnalisation, cela se prépare et ce n’est pas juste du plug and play.”

Dans le retail, chaque enseigne à sa propre stratégie et ses contraintes, que ce soit pour faire du trade marketing, respecter l’affichage produit défini par les équipes d’acheteurs ou tout simplement pour des règles de styles.  Les moteurs de recommandations prédictifs doivent avoir la possibilité d’être pilotés par des règles métiers qui modifieront le résultat et les calculs des algorithmes. 

Bien évidemment, les règles viennent en addition et il faut les utiliser avec parcimonie. L’objectif ici est de donner une direction à l’algorithme et de ne pas faire du merchandising manuel. 

Les moteurs de recommandations tournent de manière autonome et au fur à mesure le merchandiser vient optimiser les résultats pour atteindre les objectifs métiers définis. 

“Pour que le client ait une bonne expérience d’achat et pour une augmentation significative des ventes, le contexte est clé.”

A titre d’exemple, dans un contexte “cas d’école” pour de la vente de chaussure en ligne, si le consommateur choisit une taille précise, il est indispensable que les chaussures recommandées sur la fiche produit soient également disponibles dans cette taille : 

Par exemple sur cette page liste, je choisis la taille 41, le tri de page est donc effectué et me propose bien des chaussures en taille 41.

Exemple - Chaussure femme taille 41 - sans moteur de recommandation

Lorsque je me retrouve sur une fiche produit, deux des 5 paires de chaussures recommandées ne sont pas disponibles dans la taille 41. 

Exemple - Chaussure Femme taille 41 - 2 - sans moteur de recommandation

L’affichage de produits d’une taille différente à celle sélectionnée par le consommateur dans son parcours d’achat frustrera le client plus qu’autre chose.  Dans le cas présent, il serait même plus pertinent de proposer moins de produits plutôt que d’afficher des produits que le consommateur ne pourra pas acheter. 

Cet exemple peut être dupliqué dans d’autres industries, sur de nombreux autres produits et avec des contextes différents.

Quels sont les avantages d’un moteur de recommandations personnalisées ? 

Pour l’enseigne :
  • Une automatisation de l’affichage des produits.  
    • Bénéfices :  
      • Gain de temps sur l’opérationnel
      • Plus grande visibilité des produits disponibles 
  • Une augmentation des métriques clés 
    • Bénéfices : 
      • L’ensemble des KPI peuvent être impactés (Taux de conversion site, Taux de conversion panier, Augmentation des ventes, etc.) 
  •  Une meilleure visibilité de ses données 
    • Bénéfices : 
      • Avoir conscience de l’état de son catalogue pour une automatisation et une personnalisation plus pertinente. 
Pour le consommateur : 
  • Susciter un réel intérêt chez l’internaute grâce à l’amélioration du parcours visiteur et faciliter sa navigation.
  • Découvrir plus de produits sans avoir à constamment revenir sur la page précédente ou faire une recherche produit en utilisant le moteur de recherche.
 
 
 
 

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