Moteurs de recommandation: outils incontournables pour votre e-commerce ?

En France sur l’année 2015, les sites marchands ont poursuivi leur croissance (+16% soit près de 25 000 sites supplémentaires en 12 mois). Selon la [glossary]FEVAD[/glossary] (Fédération du E-commerce et de la Vente à Distance), le marché français de la vente en ligne compte désormais 182 000 sites actifs. 

Cet accroissement n’est pas sans conséquence. En effet, le marché du e-commerce étant de plus en plus concurrentiel, il est donc important pour vous, e-commerçants, de vous démarquer de la concurrence afin d’attirer plus de clients et de les fidéliser davantage. Mais également d’augmenter le montant des paniers d’achats et d’améliorer votre taux de transformation.
C’est pour répondre à ces besoins que les moteurs de recommandation se sont développés et sont désormais des outils incontournables du e-commerce.

A quoi servent les moteurs de recommandation ?

Vous souhaitez satisfaire davantage vos clients tout en augmentant votre chiffre d’affaires ? La solution parait alors évidente ; proposer aux consommateurs le bon produit au bon moment à partir de votre catalogue produits, afin de les amener plus facilement à passer commande. Grâce aux moteurs de recommandation c’est désormais possible.

Fonctionnant à l’aide d’un algorithme prédictif, le moteur de recommandation permet de proposer aux internautes lors de leur visite sur votre site e-commerce :

•  une sélection de best-sellers, de produits coup de cœur,
• des articles en lien avec le(s) produit(s) qu’ils achètent (cross selling). Par exemple lors de l’achat d’un téléphone portable, mettre en avant des accessoires se référant au modèle acheté (housse de protection, écouteurs, kit main libre, chargeur allume cigare, …),
•  des produits alternatifs plus haut de gamme que celui consulté (upselling),
• etc…

Les moteurs de recommandation prennent en compte les données de navigation des cyber-consommateurs, le contenu de votre site mais également vos priorités (Accroître le trafic ? Augmenter le montant du panier moyen ou le taux de transformation ?) afin d’assurer un rendement optimal.

Quels types de recommandation pour vos clients ?

Il existe deux types de recommandation, la personnalisée et la non-personnalisée. En termes de différence, la personnalisée permet de proposer différents produits en fonction du profil de chaque cyber-acheteur. Contrairement à la non-personnalisée, elle cible les produits recommandés en fonction du parcours d’achat de chaque internaute.

Avoir recours à la recommandation personnalisée permet d’assurer une valorisation du client. Ce dernier aura le sentiment d’être compris, ce qui aura un impact non négligeable sur les ventes. En effet, en proposant à vos internautes des produits susceptibles de leur plaire, vous aurez plus de chance de finaliser l’acte d’achat.

L’enquête Global Data-Driven Marketing Survey réalisée en 2015 par Teradata, spécialiste de l’analyse du big data et des applications marketing, a mis en exergue la nécessité d’utiliser la personnalisation. En effet, selon cette étude, pour 90% des marketeurs l’avenir réside dans le marketing individualisé. Depuis 2013, deux fois plus d’entreprises ont mis en place des initiatives marketing stratégiques basées sur les données. La personnalisation devient donc un enjeu majeur du e-commerce.

Selon un autre sondage mené par Infosys en 2014, 86% des cyber consommateurs ayant eu recours à une technologie de personnalisation admettent que celle-ci a influencé leurs décisions d’achat. En plaçant le consommateur au coeur de son dispositif, la personnalisation permet d’assurer une certaine satisfaction et de renforcer la fidélisation.

Comment choisir le moteur de recommandation idéal ?

Aujourd’hui dans le domaine des moteurs de recommandation, le choix ne manque pas. Leur manière de fonctionner diffère selon les algorithmes utilisés. En effet, certains moteurs utilisent les approches de type machine learning (c’est à dire qu’à partir du comportement des internautes, le moteur va être capable d’optimiser ses recommandations) ou encore les approches ad-hoc (cette approche nécessite une intervention humaine. Le Data Scientist à l’aide d’algorithmes prédictifs va pouvoir optimiser la performance commerciale du moteur).

Le tout est de trouver l’outil qui vous convient et qui correspond à vos attentes.

Par exemple la solution Saas, Target2Sell vise aussi bien les gros marchands que les petits.
Misant sur sa simplicité d’utilisation, cet outil privilégie un algorithme auto-apprenant et permet d’adapter dynamiquement l’ensemble des pages de votre site mais également vos mails (transactionnels et marketing).
Ou encore Nuukik qui mélange l’intelligence artificielle et le savoir-faire des vendeurs, afin de mieux vendre. La solution adapte ses recommandations en fonction de la saison d’achat et donc assure une pertinence dans les produits suggérés.

Utiliser les moteurs de recommandation vous permet d’offrir à vos consommateurs une expérience personnalisée et donc positive. Cependant veillez à rester vigilant quant à l’utilisation des données de vos clients car selon un rapport d’étude publié par Symantec début 2015 pour 88% d’entre eux la sécurité de leurs informations personnelles est un critère décisif à l’achat.

Sources : Journal du Net / Skeelbox / Usine Digitale / E-commerce Nation