L’expérience que vous créez doit donc être personnalisée à chaque typologie de client.

Découvrez dans ce webinar, comment la personnalisation peut tout changer.

Rejoignez-nous mardi 4 février à 11h00 pour un webinar exclusif AB Tasty. A cette occasion, Marylin Montoya, VP Marketing chez AB Tasty, reviendra sur les étapes clés de la personnalisation..

Nous aborderons entre autres :

• Les enjeux et défis de la personnalisation des parcours clients pour une marque avec une forte identité visuelle.
• Des exemples concrets et des bonnes pratiques pour optimiser votre stratégie de personnalisation sans compromettre votre branding.

Ne manquez pas cette opportunité d’enrichir votre propre stratégie de personnalisation !

L'article 3 façons dont AB Tasty met l’IA et l’expérimentation au service d’une personnalisation qui rapporte. est apparu en premier sur abtasty.

Mademoiselle Bio, leader de la cosmétique biologique française, s’est associé à AB Tasty pour relever les défis liés à l’augmentation des coûts d’acquisition et à l’abandon de la personnalisation basée sur les cookies.

En mettant en œuvre la technologie de personnalisation sans cookie d’AB Tasty, la marque a transformé son expérience d’achat en ligne, entraînant une augmentation de 9,2 % des ventes, une hausse de 1,9 % des conversions et une augmentation de 6,5 % de la valeur du panier moyen.

Des recommandations de produits personnalisées et un e-merchandising intelligent ont aidé à guider les clients tout au long de leur parcours d’achat, offrant des expériences sur mesure qui ont considérablement amélioré l’engagement.

Ce projet réussi montre comment Mademoiselle Bio a apporté la touche personnalisée du shopping en magasin à son expérience en ligne, créant ainsi un parcours plus fluide et plus intuitif pour les clients.

En personnalisant les recommandations de produits à chaque étape du parcours client, Mademoiselle Bio ne se contente pas d’accroître la satisfaction de ses clients, mais les fidélise davantage et augmente ses ventes.

Téléchargez l’étude de cas complète pour découvrir comment Mademoiselle Bio a maximisé son chiffre d’affaires et s’est adapté à l’évolution du paysage numérique sans dépendre des cookies.

L'article L’impact de la personnalisation de lʼUX sans cookie en e-commerce : le projet réussi de Mademoiselle bio pour augmenter le taux de conversion et les revenus. est apparu en premier sur abtasty.

Wonderbox, connu pour offrir des expériences cadeaux inoubliables, est toujours à la recherche d’innovation. Face à des défis comme l’optimisation des promotions et la simplification du processus d’achat, ils ont choisi AB Tasty et sa solution intelligente pour ajouter une touche de magie à leur parcours digital.

Pour booster leurs promotions, Wonderbox a mis en place des pop-ups ciblés grâce aux algorithmes d’AB Tasty basés sur l’IA. Plutôt que d’offrir des réductions à tout le monde, ces pop-ups personnalisés ciblent les visiteurs indécis, ceux qui pourraient quitter le site sans rien acheter, et leur proposent une réduction de 10 % au moment où cela a le plus d’impact.

Et ce n’est pas tout : Wonderbox s’est également attaqué à la complexité de la sélection de leurs coffrets cadeaux. Grâce à la fonctionnalité de reprise de session d’AB Tasty, les visiteurs de retour peuvent continuer là où ils s’étaient arrêtés : sur une page produit, une catégorie ou même en plein milieu du processus de paiement.

Avec AB Tasty, Wonderbox garantit à chaque visiteur une expérience plus fluide et personnalisée. Envie de savoir comment ils ont relevé le défi ? Téléchargez leur success story et inspirez-vous pour optimiser vos propres parcours clients !

L'article Découvrez comment Wonderbox a optimisé son parcours utilisateur grâce à AB Tasty est apparu en premier sur abtasty.

Depuis 1968, Figaret incarne l’élégance française avec ses chemises et vêtements haut de gamme, alliant style intemporel et qualité durable. Mais avec l’essor du shopping en ligne, la marque a pris conscience de la nécessité d’innover. C’est pourquoi Figaret s’est tourné vers les solutions de personnalisation d’AB Tasty pour transformer son expérience d’achat en ligne, et les résultats parlent d’eux-mêmes.

Grâce à des recommandations de produits personnalisées placées stratégiquement, Figaret a rendu la découverte des prochaines pièces favorites de ses clients plus simple que jamais.

Sur les pages produits, les clients découvrent des suggestions adaptées à leurs goûts, et après avoir ajouté des articles à leur panier, ils sont incités à explorer des produits similaires ou des best-sellers. Résultat : Un parcours d’achat fluide et personnalisé (et davantage de ventes !) qui donne envie aux clients de revenir encore et encore.

Prêt à découvrir comment la personnalisation peut booster votre business ? Inspirez-vous de la success story de Figaret et maximisez vos ventes dès aujourd’hui.

L'article Découvrez comment la personnalisation chez Figaret booste le chiffre d’affaires global de la marque est apparu en premier sur abtasty.

Fort de ses 300 boutiques physiques et de son identité bien ancrée en magasin, Devred s’est lancé dans une démarche ambitieuse pour conquérir le digital, attirer une clientèle plus jeune et accroître ses performances en ligne.

En 2024, l’entreprise a choisi AB Tasty pour mettre en œuvre une solution complète alliant expérimentation web, recommandations et merchandising, afin de réinventer l’expérience client en ligne et maximiser son impact digital.

L'article Devred convertit son site e-commerce en un levier stratégique de croissance grâce à AB Tasty est apparu en premier sur abtasty.

Un moteur de recommandation pour l’e-commerce est essentiellement un moyen de diriger automatiquement les clients vers des produits suggérés, au-delà de ce qu’ils recherchent actuellement. Il peut suivre les utilisateurs à travers différentes étapes du processus d’achat. En matière d’apprentissage automatique, ces systèmes utilisent généralement les données des utilisateurs et leur engagement (clics, recherches, préférences, etc.) pour formuler des recommandations informées, généralement via un algorithme.

Examinons chaque type de moteur de recommandation ainsi que les différentes technologies utilisées pour les systèmes de recommandation, et le contexte optimal pour leur utilisation. Comme pour toute technologie, il existe des avantages et des inconvénients associés à ces solutions, qui seront brièvement abordés ci-dessous. Continuez à lire pour en savoir plus.

Gestion des catégories

Pour améliorer la pertinence des recommandations de produits, il est conseillé de regrouper les produits par catégories. Il convient de noter que créer des groupes complémentaires est souvent plus impactant que de regrouper des articles similaires. Une bonne stratégie de recommandation de produits repose sur une compréhension approfondie des besoins de vos clients. Pour en savoir plus sur ce sujet, consultez notre article dédié à la gestion des catégories dans l’e-commerce.

Types de moteurs de recommandation de produits

Comme mentionné précédemment, il existe différents types d’approches pour les moteurs de recommandation de produits. Quel que soit le type utilisé, il est fortement recommandé d’exploiter des données historiques des clients pour garantir des recommandations personnalisées aux visiteurs de votre site web. Plus vous disposez de données et d’informations sur les comportements, plus vos suggestions seront pertinentes.

L’objectif est de faire des prédictions pertinentes sur les besoins des utilisateurs, en complément des méthodes basées sur la recherche. Ainsi, la quantité d’informations disponibles déterminera la meilleure approche à intégrer. Voici un aperçu des principaux types :

Filtrage collaboratif

Pour activer un filtrage collaboratif efficace sur un site e-commerce, il est essentiel de disposer de données préexistantes. En effet, plus vous avez d’informations historiques, mieux c’est. Le filtrage collaboratif utilise les comportements passés pour suggérer ce dont un client similaire pourrait avoir besoin. En général, ce type repose sur les évaluations de produits pour mettre en avant des articles pertinents.

Filtrage basé sur le contenu

Le filtrage basé sur le contenu diffère du filtrage collaboratif, car il est plus personnalisé et ne dépend pas des comportements passés des utilisateurs. Il formule des suggestions basées sur les préférences des clients, généralement renseignées lors de la création d’un compte en ligne.

De plus, ce type affine continuellement les suggestions en fonction des interactions sur le site web, généralement gérées par un algorithme. Il est conseillé d’enrichir ces préférences avec d’autres sources de données, en plus des comportements d’achat. Par exemple, un profil pourrait inclure des interactions avec des contenus de divertissement ou des articles d’actualité.

Cela nécessite une approche hybride, qui sera expliquée dans la section suivante.

Filtrage hybride

Le filtrage hybride combine généralement des approches collaboratives et basées sur le contenu. D’autres techniques peuvent également être intégrées. Le filtrage hybride peut utiliser ces différents types ensemble ou indépendamment les uns des autres. Ce type de moteur de recommandation est particulièrement adapté aux sites e-commerce disposant de peu de données historiques.

Avantages et inconvénients

Les avantages et inconvénients des différents types de moteurs de recommandation dépendent principalement de la quantité de données disponibles et du niveau de spécificité des suggestions.

Filtrage basé sur le contenu :

Idéal en cas de données clients limitées, grâce à sa nature hautement spécifique.

Filtrage collaboratif :

Plus efficace si des données historiques sont disponibles. Bien qu’il repose moins sur les préférences d’un utilisateur spécifique, il peut proposer des suggestions en dehors du champ d’action du filtrage basé sur le contenu.

L’approche idéale dépendra du type de produits à recommander et de la disponibilité des informations historiques. Il est généralement conseillé de tester différentes approches via des tests A/B, qui seront détaillés après les informations sur les technologies des moteurs de recommandation. Il n’existe pas de solution universelle.

Recommandations contextuelles

En plus des types de moteurs de recommandation mentionnés ci-dessus, il est essentiel de prendre en compte le contexte dans lequel le client interagit. Par exemple, les suggestions devraient être différentes pour une page de détail produit par rapport à une page d’accueil. De plus, les recommandations exigent de plus en plus de personnalisation, intégrant des contenus liés au-delà des simples produits.

Technologies de recommandation de produits

Pour prendre en charge les différents types de moteurs de recommandation, diverses technologies sont utilisées. Elles incluent les recommandations basées sur la session, l’apprentissage par renforcement, les critères multiples, la prise en compte des risques, le mobile et l’intelligence artificielle (IA). Voici un aperçu de chacune de ces technologies :

Basée sur la session

Les recommandations basées sur la session s’appuient sur le comportement de navigation individuel. Cette technologie ne fait pas appel aux données passées et se concentre uniquement sur les interactions au sein d’une session unique. Elle est particulièrement adaptée aux sites qui ne disposent pas de connaissances préalables sur les utilisateurs.

Apprentissage par renforcement

Comme son nom l’indique, l’apprentissage par renforcement repose sur des interactions positives pour prendre des décisions éclairées. L’agent de recommandation est « récompensé » pour certaines interactions et utilise ces informations pour optimiser les performances du site.

Critères multiples

En utilisant plusieurs critères pour formuler des recommandations, la technologie multicritère analyse les utilisateurs en fonction d’un ensemble de préférences. Cela peut inclure des aspects tels que la taille, la couleur, le tissu et le prix. Les clients évaluent différents critères, ce qui permet des recommandations plus affinées.

Prise en compte des risques

Les clients répondent mieux aux recommandations qui tiennent compte de leur contexte. La technologie sensible aux risques comprend quand il est préférable de suggérer des produits. L’objectif est de ne pas frustrer les clients en les interrompant à des moments inopportuns.

Mobile

Cette technologie exploite les données mobiles pour offrir des suggestions basées sur la localisation. Les téléphones mobiles, dotés de GPS et d’autres fonctionnalités absentes des ordinateurs, permettent de formuler des recommandations spécifiques en fonction de l’emplacement géographique de l’utilisateur.

Intelligence artificielle (IA)

La technologie la plus récente, l’IA, utilise des données passées pour calibrer automatiquement les recommandations de produits. Reposant sur l’apprentissage automatique (machine learning), cette méthode est moins dépendante des interactions immédiates des clients.

Recherchez un moteur de recommandation alimenté par l’IA ? Boostez vos opportunités de revenus et augmentez votre panier moyen avec AB Tasty. Grâce à des fonctionnalités allant des tests A/B aux recommandations de produits, AB Tasty est la seule plateforme dont vous avez besoin pour optimiser vos expériences utilisateur et inspirer les bons clients au bon moment.

Comment effectuer des tests A/B avec des moteurs de recommandation de produits

Lorsque vous testez un moteur de recommandation de produits avec un test A/B, il est essentiel d’évaluer si les conversions augmentent. Cela permettra de déterminer le type de moteur le plus adapté. Plusieurs approches de tests A/B peuvent être envisagées, notamment : algorithme vs curation manuelle, placement, personnalisation, format, preuve sociale et dynamique vs statique.

Le choix de la méthode dépend des ressources disponibles. Par exemple : curation manuelle, qui est plus chronophage que les recommandations générées par un algorithme, ou la recherche de preuves sociales comme les avis et les témoignages, qui nécessitent un investissement en temps. L’objectif est de sélectionner une approche de test A/B adaptée tout en optimisant vos opérations.

Conclusion

Nous espérons que cette page constitue un bon point de départ pour mieux comprendre les moteurs de recommandation de produits. En mettant en œuvre votre stratégie de recommandation, nous voulons que vous vous sentiez en confiance pour choisir l’approche la plus efficace.

L'article Qu’est-ce qu’un moteur de recommandation de produits ? est apparu en premier sur abtasty.

Rejoignez-nous mercredi 15 janvier à 11h30 pour un webinar exclusif AB Tasty x Axome. A cette occasion, Christophe Gros, Responsable Marketing et e-commerce chez Hast, reviendra sur la manière dont la marque emblématique de mode pour homme réussit à associer une identité de marque forte avec une stratégie de personnalisation qui respecte des exigences de branding strictes.

Nous aborderons entre autres :

• Les enjeux et défis de la personnalisation des parcours clients pour une marque avec une forte identité visuelle.
• La stratégie de Hast pour créer des expériences personnalisées pertinentes tout en respectant les contraintes d’identité visuelle.
• Des exemples concrets et des bonnes pratiques pour optimiser votre stratégie de personnalisation sans compromettre votre branding.

Ne manquez pas cette opportunité d’enrichir votre propre stratégie de personnalisation !

L'article Le cas Hast : entre forte image de marque et personnalisation des parcours est apparu en premier sur abtasty.

Saisir les enjeux du e-commerce pendant la saison des fêtes

La saison des fêtes, notamment autour du Black Friday et du Cyber Monday, est une période cruciale pour les entreprises e-commerce. En 2022, les consommateurs ont dépensé plus de 9 milliards de dollars rien que lors du Black Friday. Avec de plus en plus de clients optant pour les achats en ligne, c’est une opportunité idéale pour gagner des parts de marché.

Cependant, l’augmentation du trafic peut mettre à l’épreuve la performance des sites web, et se démarquer face à la concurrence reste un défi majeur. C’est là qu’une stratégie bien définie devient essentielle.

Prioriser la performance et la fiabilité du site web

L’une des premières étapes pour réussir pendant la saison des fêtes est de préparer votre site à un afflux massif de trafic. Tester la capacité de votre site web est essentiel, car un simple retard d’une seconde dans le temps de chargement peut réduire les conversions de 6 %.

Commencez par simuler des volumes élevés pour repérer les goulots d’étranglement. Optimisez vos serveurs, compressez les images et simplifiez votre code afin que votre site puisse gérer la pression. Une expérience utilisateur fluide est indispensable.

Créer des CTA percutants et engageants 

La saison des fêtes repose sur le sentiment d’urgence. Offres limitées, comptes à rebours et promotions exclusives encouragent les conversions. Il est essentiel de tester vos call-to-actions (CTAs) en A/B tests pour trouver les mots, le design et l’emplacement les plus efficaces.

Testez des phrases telles que « Offre à durée limitée », « Deal exclusif Black Friday » ou « Achetez maintenant avant qu’il ne soit trop tard ». L’objectif est de créer un sentiment de FOMO/d’urgence qui pousse les clients à agir rapidement.

La personnalisation est essentielle

Les consommateurs s’attendent à une expérience d’achat personnalisée, surtout pendant les fêtes. Adapter vos contenus et offres en fonction des utilisateurs peut considérablement augmenter l’engagement et les conversions. Utilisez les interactions passées, le comportement de navigation et l’historique d’achats pour proposer des recommandations et des offres personnalisées.

Par exemple, si un client achète fréquemment des gadgets technologiques, mettez en avant vos dernières promotions d’électronique dans vos campagnes d’emailing et recommandations sur site. Nous recommandons vivement l’utilisation de contenus dynamiques qui s’ajustent selon le comportement de l’utilisateur.

Optimisez l’expérience mobile

Plus de la moitié des transactions e-commerce se font désormais sur mobile, rendant l’optimisation de l’expérience mobile essentielle. Une expérience fluide peut faire la différence entre une vente réussie et un panier abandonné.

Assurez-vous que votre site est parfaitement adapté aux mobiles, avec une navigation intuitive, des temps de chargement rapides et un processus de checkout simplifié. Testez soigneusement votre site mobile, en mettant l’accent sur l’expérience utilisateur du début à la fin, et réalisez des A/B tests spécifiques au mobile pour identifier et corriger les points de friction.

Exploitez la preuve sociale

La preuve sociale est un atout puissant pour l’e-commerce, particulièrement durant la saison des fêtes. Les avis clients, notes et contenus générés par les utilisateurs peuvent grandement influencer les décisions d’achat.

Envisagez de mettre en avant les avis récents de vos clients sur vos pages produits ou d’ajouter une section « Tendances actuelles » pour présenter les articles populaires. La preuve sociale renforce la confiance et peut inciter les acheteurs hésitants à passer à l’achat.

Expérimentez les stratégies de tarification

Le prix joue un rôle central durant la saison des fêtes. Utiliser des stratégies comme la tarification dynamique, les ventes flash, et les offres groupées peut encourager les clients à acheter davantage. Les A/B tests sur les stratégies de prix permettent de comprendre ce qui résonne le mieux avec votre audience.

Par exemple, vous pouvez tester une offre « 1 acheté, 1 offert » face à une réduction de 25 % pour voir laquelle génère le plus de conversions. L’important est de rester flexible et prêt à expérimenter jusqu’à trouver le message idéal pour votre public.

Utilisez l’email marketing pour augmenter vos conversions

L’email marketing reste l’un des canaux les plus efficaces pour stimuler les ventes pendant les fêtes. Une campagne bien conçue permet de garder votre marque en tête et d’encourager les achats répétés. Segmentez votre liste de contacts pour offrir des promotions personnalisées à différents groupes.

Testez les objets, horaires d’envoi et contenu des emails pour maximiser les taux d’ouverture et de conversion. Pensez à envoyer des rappels pour les paniers abandonnés et des offres exclusives en avant-première à vos clients les plus fidèles.

Simplifiez votre processus de paiement

L’abandon de panier est un défi majeur pendant la saison des fêtes, avec de nombreux clients qui quittent le site au moment du paiement. Pour y remédier, veillez à ce que celui-ci soit le plus fluide et simple possible.

Réduisez le nombre d’étapes nécessaires pour finaliser un achat, proposez plusieurs options de paiement et fournissez des informations claires sur la livraison. Testez des solutions comme le paiement en un clic pour voir si cela réduit les taux d’abandon de panier.

Investissez dans les campagnes de retargeting

Le retargeting est un outil puissant pour réengager les visiteurs qui ont montré de l’intérêt pour vos produits sans finaliser leur achat. Pendant la saison des fêtes, le retargeting peut vous aider à récupérer des ventes perdues et à améliorer vos taux de conversion.

Mettez en place des campagnes de retargeting qui affichent des publicités personnalisées aux utilisateurs ayant visité votre site ou abandonné leur panier. Le timing est crucial : il est impératif de commencer vos campagnes tôt et d’augmenter leur fréquence à l’approche des fêtes.

Offrez la livraison gratuite et des retours simplifiés

Les frais de livraison et les politiques de retour peuvent influencer fortement les décisions d’achat, surtout pendant les fêtes. Proposer la livraison gratuite peut inciter les clients à finaliser leurs achats, tandis qu’une politique de retour simple et flexible réduit le risque éventuel lié à l’achat  en ligne.

Mettez en avant ces avantages sur votre site web et dans vos campagnes marketing. Testez différentes options pour voir comment elles affectent vos taux de conversion, et envisagez d’utiliser une barre de progression encourageant les commandes plus importantes en échange de la livraison gratuite.

Préparez la fidélisation post-fêtes

Si la saison des fêtes est propice à l’acquisition de nouveaux clients, c’est aussi une occasion de se concentrer sur leur fidélisation. Les clients acquis durant cette période peuvent devenir des acheteurs réguliers s’ils sont bien accompagnés.

Après les fêtes, envisagez de lancer des programmes de fidélité, d’offrir des remises exclusives pour les futurs achats, et d’envoyer des emails de remerciement personnalisés. Maintenir l’engagement avec vos clients au-delà des fêtes vous aidera à construire une fidélité à long terme.

Conclusion : préparez, testez et optimisez

La saison des fêtes en e-commerce est un marathon, pas un sprint. Pour réussir pleinement, il est essentiel de se préparer en amont, de tester rigoureusement et d’optimiser en continu. En mettant en œuvre les stratégies décrites dans ce blog et en exploitant les tests éprouvés de l’e-book d’AB Tasty « 30 Tests pour le Black Friday » , vous pouvez positionner votre entreprise pour réussir pendant cette période cruciale.

Restez agile, testez constamment, et prenez des décisions basées sur les données pour maximiser vos ventes durant les fêtes.

L'article Boostez vos ventes e-commerce pendant les fêtes : nos stratégies et tips pour réussir est apparu en premier sur abtasty.

Étant donné que les recommandations dépendent de la personnalisation et des données utilisateurs, il est possible de choisir différentes façons de proposer des produits. Dans cet article, vous découvrirez les différents types de systèmes de recommandation et comment sélectionner celui qui conviendra le mieux à votre site e-commerce.

Des recommandations pertinentes grâce à la personnalisation

Les recommandations produits sont les plus efficaces lorsqu’elles sont pertinentes pour le client. Pour obtenir des résultats optimaux, il est essentiel de s’assurer que les recommandations sont personnalisées et prennent en compte les préférences individuelles des utilisateurs.

À ce titre, il est important de souligner que le type de personnalisation le plus efficace dépend du système de recommandation de produits et de la stratégie e-commerce adoptés.

La personnalisation nécessite un dialogue

La personnalisation est un processus complexe qui peut être appliqué à différents points de contact et implémenté à l’aide de divers systèmes. Elle consiste à présenter aux visiteurs en ligne des recommandations de produits correspondant au mieux à leurs préférences.

Pour ce faire, la première étape consiste à collecter des données sur le comportement de navigation et d’achat des utilisateurs. Ces informations peuvent être recueillies à travers un dialogue avec le client, établi par ses interactions avec le site e-commerce. Une fois ces données collectées, elles peuvent être combinées aux informations produit ainsi qu’à l’expertise interne au sein d’une base de connaissances.

Dans cette base de connaissances, toutes les données sont traitées et analysées. Une approche courante est l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA). Cela permet aux experts de transformer les données (comportement de clic et d’achat) en informations à l’aide de techniques de data mining. Ces informations sont ensuite converties en connaissances grâce à des algorithmes, tels que l’apprentissage par renforcement.

Ce savoir est ensuite exploité pour fournir aux clients des recommandations pertinentes. Les données produits, le comportement de navigation et d’achat, ainsi que les connaissances d’experts se rejoignent dans cette base de connaissances pour maximiser la pertinence des recommandations proposées.

IA basée sur le dialogue

Pour offrir aux clients les meilleures recommandations, un algorithme doit d’abord identifier les besoins de l’utilisateur. Le terme d’IA conversationnelle est utilisé pour désigner ces processus.

Un moteur de réponse, capable d’enregistrer et d’analyser le comportement de clic et d’achat à l’aide de capteurs, joue ici un rôle central. Ce moteur a pour mission d’identifier les objectifs et les centres d’intérêt du client à partir de ses interactions avec le site e-commerce.

Différentes possibilités de dialogue

Il existe de nombreuses façons de suivre l’engagement des clients avec un site e-commerce. Ces interactions peuvent être classées sous différentes formes :

• Réactions

Lorsque le client navigue sur un site, plusieurs types de réactions peuvent se produire. En observant ses interactions avec le contenu (clics, choix de produits, achats, etc.), il est possible de comprendre ce qu’il recherche. Une fois ces informations obtenues, vous pouvez lui proposer des contenus personnalisés adaptés à ses attentes.

• Langage

Nous pensons naturellement au langage lorsque nous évoquons le terme « dialogue ». Cependant, le dialogue entre les humains et les machines basé sur le langage présente certaines limites. De nombreux utilisateurs d’assistants vocaux en ont déjà fait l’expérience.

Dans le contexte des sites e-commerce, le dialogue homme-machine s’établit généralement via les termes de recherche utilisés. Cela permet d’exploiter le langage pour créer un moteur de recherche personnalisé. De ce fait, une recherche de produit peut être perçue comme un système de recommandation personnalisé déclenché par une saisie linguistique.

Cela soulève la question suivante : comment les acteurs du e-commerce peuvent-ils utiliser l’engagement des clients et le dialogue pour proposer des recommandations pertinentes ? Différents systèmes peuvent être mis en place.

Systèmes de recommandation classiques (statiques)

Il existe une distinction claire entre les différents types de systèmes de recommandation pour le e-commerce. Ils se différencient principalement par les données et les méthodes employées pour identifier les suggestions pertinentes destinées aux clients.

On distingue ainsi deux grandes variantes classiques : les systèmes collaboratifs et les systèmes basés sur le contenu. En complément, les systèmes de recommandation peuvent intégrer d’autres éléments, tels que les données démographiques ou le temps passé à naviguer sur le site. Voici un aperçu des deux approches « classiques » de recommandation.

Systèmes de recommandation collaboratifs

Lorsque les clients d’un site e-commerce partagent un comportement de clic et d’achat similaire, un système de recommandation collaboratif peut être utilisé. Ce système analyse les données de différents clients et identifie des similitudes pour suggérer des produits pertinents à un groupe de consommateurs.

Les recommandations générées par ce type de système peuvent être introduites par un titre du type : « Les clients intéressés par ce produit ont également trouvé ces articles pertinents. » Cela s’explique par le fait que le système recommande des produits à plusieurs clients présentant des schémas de comportement similaires. Les algorithmes qui génèrent ces listes de produits suivent ce que l’on appelle des techniques de filtrage collaboratif.

Les systèmes de recommandation collaboratifs sont utilisés par de grands détaillants comme Amazon, entre autres. Ils constituent une méthode privilégiée lorsqu’il existe peu ou pas d’informations de personnalisation disponibles pour un client. C’est également une solution idéale lorsque le catalogue de produits ne comporte que peu de caractéristiques distinctives.

• Avantages des systèmes collaboratifs

Dans le e-commerce, l’un des principaux atouts des systèmes de recommandation collaboratifs est qu’ils peuvent révéler des relations entre les utilisateurs et les produits qui ne sont pas immédiatement apparentes. De plus, le filtrage collaboratif peut suggérer aux clients des produits différents de leurs préférences initiales, tout en restant susceptibles de les intéresser. Cela permet de surprendre vos clients avec des recommandations inattendues.

• Inconvénient des systèmes collaboratifs

Cependant, ces systèmes ont un inconvénient majeur, souvent appelé le problème du démarrage à froid (« cold start problem »). Ce problème se pose surtout pour les nouveaux utilisateurs ou les nouveaux produits. En effet, pour que ce type de recommandation fonctionne efficacement, il est nécessaire de disposer d’un nombre important de clients ayant des comportements similaires. Si l’engagement des clients est faible, il peut s’avérer difficile de générer des recommandations pertinentes.

Systèmes de recommandation basés sur le contenu

Contrairement aux systèmes collaboratifs, les systèmes de recommandation basés sur le contenu ne s’appuient pas sur des utilisateurs présentant des comportements similaires. Au lieu de cela, ils utilisent les attributs des produits comme point de référence. L’engagement individuel du client joue également un rôle crucial.

Les systèmes de recommandation basés sur le contenu suggèrent des articles en fonction des produits auxquels un client a montré de l’intérêt. Pour calculer ce type de recommandations, une analyse du contenu est nécessaire pour déterminer les similitudes entre les produits.

Lorsqu’on propose de telles recommandations, une introduction comme « Produits similaires de votre marque préférée » peut être utilisée.

• Avantages des systèmes basés sur le contenu

Les systèmes de recommandation basés sur le contenu présentent des avantages et des inconvénients. Un des principaux avantages est qu’ils peuvent proposer des produits même en l’absence de clics ou d’achats sur le site. Cela permet de contourner le problème du démarrage à froid auquel les systèmes collaboratifs sont confrontés.

• Inconvénients des systèmes basés sur le contenu

Un inconvénient de ce type de système est qu’il peut s’avérer trop spécialisé. Il manque souvent l’élément de surprise dans les recommandations, car elles se basent uniquement sur les préférences spécifiques de chaque client.

Pour illustrer cela, reprenons l’exemple de « Produits similaires de votre marque préférée ». Un client pourrait rechercher des produits qui présentent uniquement une certaine couleur, par exemple.

Cela montre à quel point il est crucial de bien comprendre l’ensemble des préférences du client. En d’autres termes, il est important de proposer une gamme étendue de facteurs de recommandation. C’est la meilleure manière de déterminer quels produits parmi les similaires intéressent réellement le client.

Systèmes de recommandation contextuels (dynamiques)

La personnalisation ne se limite plus à proposer aux clients le contenu qu’ils désirent. Les utilisateurs s’attendent de plus en plus à ce que le contenu soit présenté dans le bon contexte, c’est-à-dire dans un environnement familier et pertinent. Cela représente un défi pour les services de personnalisation.

Pour offrir aux clients des recommandations pertinentes dans un contexte qui leur convient, des informations dynamiques sont nécessaires, en plus des informations statiques (telles que les similarités entre produits). Les systèmes de recommandation contextuels traitent et intègrent ces informations supplémentaires.

Dans ce type de système, le contexte devient une donnée d’entrée supplémentaire pour affiner la recommandation. Il permet de définir ce que le client est en train de faire et où les recommandations doivent être affichées. Les informations contextuelles dynamiques et leurs interconnexions contribuent de manière significative à améliorer la qualité des recommandations.

Multiples contextes de recommandation

Dans le domaine du e-commerce, les contextes de recommandation multiples font référence aux suggestions qui vont au-delà des simples produits. Ces recommandations apparaissent généralement dans une section personnalisée du site dédiée au client. Elles permettent de maintenir l’intérêt du consommateur même après un achat.

Il est possible de présenter une variété de recommandations dans divers contextes adaptés aux préférences du client. Cela inclut des éléments interactifs et un mélange d’inspirations allant de produits similaires à du contenu éditorial et du divertissement.

Si ces recommandations sont bien contextualisées, elles incitent les clients à revenir d’eux-mêmes sur le site, renforçant ainsi leur fidélité et leur engagement. En découvrant du contenu lié à leurs marques, styles et centres d’intérêt préférés, les utilisateurs peuvent être motivés à acheter davantage de produits.

Cette approche axée sur le divertissement s’appuie sur les données déjà collectées lors des interactions précédentes du client avec le site. Elle crée une expérience globale en adéquation avec ce que le consommateur connaît déjà, établissant un environnement familier propice à l’exploration.

Contextes de recommandation individuels

Si votre site ne peut pas héberger le contenu nécessaire pour un environnement de recommandations multiples, il est crucial de se poser la question : quels sont les besoins spécifiques de mes clients ? Cela vous aidera à proposer des recommandations individualisées et parfaitement adaptées à chaque profil.

Pour illustrer l’importance de développer un environnement de recommandation approprié, examinons quelques scénarios concrets.

• Page produit

Un visiteur de site e-commerce consulte un produit (par exemple, une casserole) sur une page de détail produit. Le client est en phase de recherche d’informations et souhaite acheter une casserole. Pour l’orienter au mieux vers le bon choix, vous pouvez afficher des produits similaires ou des articles achetés par d’autres clients. Ces recommandations peuvent être présentées sous la description du produit, via un widget de recommandation.

• Overlay de validation de panier

Dans cette situation, un client ajoute un produit (par exemple, un vélo) à son panier, et un pop-up apparaît avec des suggestions de produits. À ce stade, le client est à un pas de finaliser son achat.

Il est sur le point d’acheter un vélo et l’a déjà ajouté à son panier. Dans ce contexte, il ne faut surtout pas afficher des produits similaires, car cela risque de semer le doute chez le client et de ralentir le processus d’achat.

Pour éviter de le détourner de son intention initiale, il est préférable de proposer des produits complémentaires comme un casque ou un antivol. C’est ce qu’on appelle le cross-selling, une stratégie qui vise à inspirer le client et à augmenter la valeur de son panier.

Compromis pour les recommandations individualisées

Si vous ne pouvez afficher qu’une ou deux méthodes de recommandation sur une page de détail produit, il est crucial de choisir la plus pertinente. Un exemple classique est « des produits similaires que vous pourriez aimer ». Ici, le terme « similaire » doit être pris au sens strict.

« Similaire » signifie que les produits partagent les mêmes caractéristiques que l’article consulté par le client, en tenant compte de ses préférences personnelles. Lorsqu’elles sont correctement configurées, ces recommandations augmentent la pertinence des suggestions et stimulent les ventes.

Par exemple, si un client montre un intérêt marqué pour des articles de couleur noire, d’autres produits noirs seront perçus comme très similaires. Sans cette compréhension du comportement client, la couleur du produit ne serait pas un critère pertinent pour orienter les recommandations.

Systèmes de recommandation hybrides

Il peut être nécessaire de combiner ou de moduler plusieurs systèmes de recommandation. En associant des systèmes de recommandation basés sur le contenu et des systèmes collaboratifs, il est possible de minimiser leurs inconvénients respectifs. Cela permet de générer des recommandations de haute qualité et plus pertinentes pour les clients d’un site e-commerce, et ce, plus rapidement. Lorsque cette combinaison est utilisée, on parle de système de recommandation hybride, qui garantit de meilleurs résultats.

Cependant, des recommandations véritablement pertinentes ne peuvent pas être obtenues avec un algorithme universel. Elles nécessitent une interconnexion dynamique de plusieurs algorithmes de base intelligents. La condition préalable à cette approche est l’utilisation d’un système logiciel modulaire capable de supporter ces algorithmes de manière compatible. De plus, il est indispensable que des experts puissent configurer ces architectures dynamiques en ajustant les bons paramètres.

Choisir le bon système de recommandation

Nous avons passé en revue une large gamme de systèmes de recommandation de produits pour le e-commerce, ainsi que diverses méthodes et utilisations des données. Reste la question ultime : lequel choisir pour générer des recommandations pertinentes ?

Comprendre les besoins de vos clients

Il est difficile de répondre à cette question de manière générale. Le choix du bon système de recommandation pour votre plateforme e-commerce dépend de nombreux facteurs. Les évolutions récentes montrent que des structures autrefois statiques deviennent de plus en plus dynamiques.

En outre, l’environnement d’achat prend une importance croissante. Cela signifie qu’il est indispensable de disposer d’une large sélection de produits et de contenus à proposer. La bonne stratégie de recommandation dépend de la phase du parcours client et du contexte du produit. Explorer une combinaison de différents systèmes est souvent la meilleure approche pour offrir une expérience optimale.

La connaissance experte comme condition préalable

Pour fournir des recommandations personnalisées dans le bon contexte, votre site doit s’appuyer sur une architecture logicielle adéquate, capable de combiner dynamiquement un ensemble d’algorithmes variés. Une compréhension fine de l’environnement d’achat est alors nécessaire.

La configuration de ces architectures requiert une expertise spécifique. Seuls des professionnels formés peuvent identifier les besoins des différents points de contact afin de sélectionner le système de recommandation approprié.

Ces experts sauront comment choisir le meilleur type de personnalisation en fonction du contexte. En vous appuyant sur leur expertise, vous garantissez la génération de recommandations individualisées, réellement adaptées aux attentes de vos clients.

Combinaison ciblée de différents systèmes de recommandation

Comme nous l’avons vu dans cet article, il existe plusieurs types de systèmes de recommandation, chacun avec ses avantages et ses inconvénients. Les récentes évolutions du e-commerce montrent que les structures dynamiques gagnent en importance. Les clients s’attendent désormais à recevoir des recommandations de produits dans un environnement qui leur est familier.

Pour répondre à ces attentes, il est possible de combiner plusieurs processus de recommandation de manière ciblée, en s’appuyant sur des informations contextuelles.

Étant donné la complexité de ces systèmes hybrides, l’intervention d’experts est essentielle pour assurer leur succès. En effet, ces architectures dynamiques doivent être conçues et personnalisées pour générer des recommandations de produits pertinentes.

Dans cette optique, il est crucial de bien comprendre les préférences des clients et de s’assurer que les recommandations s’adaptent aux différentes phases du parcours d’achat. Suivre ces recommandations peut avoir un impact considérable sur la présentation de contenus optimisés et, par conséquent, sur l’augmentation du chiffre d’affaires grâce à une hausse des ventes.

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Avec une présence dans 39 pays et plus de 270 boutiques, Jacadi devait offrir une expérience d’achat personnalisée et fluide sur ses dix sites e-commerce internationaux.

En intégrant les recommandations personnalisées d’AB Tasty, pilotées par l’IA, à des moments clés du parcours client, Jacadi a obtenu des résultats remarquables : une hausse de 15 % du revenu généré par les visiteurs engagés et une dépense moyenne multipliée par 1,7 chez ces clients.

La technologie sans cookies d’AB Tasty a non seulement amélioré l’expérience client de Jacadi, mais aussi assuré la conformité avec les réglementations globales sur la confidentialité. Cette solution flexible, adaptée aux besoins des grandes marques, est idéale pour celles qui cherchent à optimiser leur stratégie e-commerce.

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