Recommandations de produits à l’ère du numérique !

 

En 1994, le web est arrivé à nos portes apportant la puissance du monde en ligne à nos portes. Soudain, il y avait un moyen d’acheter des choses directement et efficacement en ligne.

Puis sont arrivés eBay et Amazon en 1995…….. Amazon a commencé comme librairie et eBay comme place de marché pour la vente de biens.

Depuis, comme Digital tsunami inondé, il y a des tonnes de sites web qui vendent tout sur le web mais ces deux-là vont toujours très bien grâce à leurs recommandations de produits.

En tant que clients, nous aimons cette touche personnelle et nous sentir spéciaux, qu’il s’agisse d’être accueillis par notre nom lorsque nous entrons dans un magasin, qu’un propriétaire se souvienne de notre anniversaire, qu’il nous aide personnellement à accéder aux baies où sont conservés les produits, ou qu’il puisse personnaliser un site web selon nos besoins. Cela peut nous donner l’impression d’être un client unique et très important. Mais dans un monde en ligne, il n’y a pas de Bob ou de Sandra pour vous guider vers le produit qui pourrait vous plaire. C’est là que les moteurs de recommandation font un travail fantastique.

Avec des recommandations de produits personnalisées, vous pouvez suggérer des produits très pertinents à vos clients à plusieurs points de contact du processus d’achat. Des recommandations intuitives donneront à chaque client l’impression que votre boutique a été créée juste pour lui.

Les moteurs de recommandation de produits peuvent être mis en œuvre par filtrage collaboratif, filtrage basé sur le contenu ou avec l’utilisation de systèmes de recommandation hybrides.

 

Il existe différents types de recommandations de produits :

Les clients qui ont acheté ceci ont également acheté – comme Amazon Meilleurs vendeurs en magasin – comme Amazon Visualisations récentes basées sur l’historique – comme Asos Acheter également à la caisse – comme Lego

Il y a de nombreux avantages qu’un moteur de recommandation de produits peut faire pour le marketing numérique  ;et il peut contribuer grandement à faire en sorte que vos clients aiment votre site Web et en fassent leur site eCommerce préféré pour faire leurs achats.

 

Avantages des recommandations de produits :

  • Augmentation du taux de conversion
  • Augmentation de la valeur des commandes grâce aux ventes croisées
  • Fidélité accrue des clients 
  • Augmentation du taux de rétention des clients 
  • Amélioration de l’expérience client

Application de la science des données pour analyser le comportement des clients afin de faire des prédictions sur ce que les futurs clients aimeront.Le Big Data ainsi que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont la clé des recommandations de produits.

Comprendre le comportement de l’acheteur sur les différents canaux est également indispensable pour personnaliser l’expérience. Le commerce physique, le mobile, le desktop et les e-mails sont les principales sources d’information pour les moteurs de personnalisation

Amazon a été le premier acteur du eCommerce à investir massivement dans les recommandations de produits. Son système de recommandation est basé sur un certain nombre d’éléments simples : ce qu’un utilisateur a acheté dans le passé, les articles qu’il a dans son panier virtuel, les articles qu’il a notés et aimés, et ce que d’autres clients ont vu et acheté. Amazon a utilisé cet algorithme pour personnaliser l’expérience de navigation  attirer les clients qui reviennent. Cela a permis d’augmenter leur vente de plus de 30%.

Yahoo, Netflix, Yahoo, YouTube, Tripadvisor, et Spotify sont d’autres sites célèbres tirant profit des systèmes de recommandation. Netflix a organisé un célèbre concours d’un million d’euros de 2006 à 2009 pour améliorer son moteur de recommandation.

De nombreux moteurs de recommandation de produits commerciaux sont disponibles aujourd’hui tels que Monetate, SoftCube, Barilliance, Strands etc.

En fin de compte, l’objectif le plus important pour toute plateforme de commerce électronique est de convertir les visiteurs en clients payants. Aujourd’hui, l’ère de la segmentation des clients est révolue et son hyper-personnalisation.

Les recommandations de produits sont extrêmement importantes à l’ère du numérique !!

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