L'essor du commerce intelligent - Les nouvelles techniques de merchandising intelligent permettent de répondre parfaitement aux attentes des ...
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L’essor du commerce intelligent Les nouvelles techniques de merchandising intelligent permettent de répondre parfaitement aux attentes des consommateurs.
MAGENTO COMMERCE | LES NOUVELLES TECHNIQUES DE MERCHANDISING INTELLIGENT PERMETTENT DE RÉPONDRE PARFAITEMENT AUX ATTENTES DES CONSOMMATEURS
L’expérience d’achat est de plus en plus personnalisée
tout au long du parcours client.
Aujourd’hui, au lieu d’informations génériques qu’ils doivent fonctionne tellement bien que ces indications représentent au
eux-mêmes passer au crible, les clients veulent bénéficier de moins 35 % du chiffre d’affaires d’Amazon.1 Les attentes des
contenus personnalisés et être guidés dans leurs décisions clients sont également définies en marge de leur expérience
d’achat. C’est ce type d’approche individualisée du parcours d’achat : Netflix propose, par exemple, aux spectateurs des
client, au cœur du commerce intelligent, qui caractérise les recommandations de contenus sur mesure et des suggestions
cybermarchands les plus prospères à l’heure actuelle. « à regarder sans modération ».
Les achats sur Amazon en sont un parfait exemple. Selon
ce que vous faites sur le site, vous verrez s’afficher des Cet ebook propose un tour d’horizon de
recommandations très bien notées, des suggestions du la technologie des recommandations de
type « les clients ayant acheté cet article ont également produits et vous aide à choisir la solution
acheté » ou « ont également consulté », etc. Cette technique la mieux adaptée à votre entreprise.
2
MAGENTO COMMERCE | LES NOUVELLES TECHNIQUES DE MERCHANDISING INTELLIGENT PERMETTENT DE RÉPONDRE PARFAITEMENT AUX ATTENTES DES CONSOMMATEURS
Le chemin le plus court vers
le commerce intelligent
Qu’est-ce que cela signifie concrètement pour les entreprises Ces indications sont généralement utiles aux clients comme
digitales actuelles ? L’un des chemins les plus courts vers le aux entreprises. Elles génèrent de bons taux de conversion,
commerce intelligent consiste à ajouter des recommandations améliorent la satisfaction client et incitent les acheteurs
de produits personnalisées dans votre boutique en ligne. à passer plus de temps sur votre site.
Les recommandations de produits offrent des avantages quantifiables aux entreprises digitales.
70 % 20 % 31 %
Lorsque des internautes parcourant Même les consommateurs qui Les recommandations de
un site de e-commerce s’intéressent cliquent sur une recommandation produits représentent jusqu’à
à un produit recommandé, le taux de de produit sans pour autant acheter 31 % du chiffre d’affaires total
conversion grimpe de 70 % au cours sont 20 % plus susceptibles de du e-commerce.3
de la session concernée.2 revenir sur votre site.2
3
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Tout ce qu’il faut savoir sur les recommandations
de produits personnalisées
Bien sûr, vous vous demandez peut-être si les
recommandations de produits personnalisées
sont difficiles ou coûteuses à mettre en
58 %
place. La bonne nouvelle, c’est que, grâce L’utilisation du machine learning et de
la personnalisation algorithmique par
aux progrès technologiques, il devient plus
les responsables marketing augmente
facile d’ajouter des recommandations de de 58 % en glissement annuel.3
produits personnalisées sur votre site. Un
nombre croissant d’entreprises adoptent
déjà l’intelligence artificielle (IA), le machine
learning et la personnalisation algorithmique.
61 %
61 % des clients sont prêts à
partager leurs données personnelles
si, en retour, ils bénéficient d’un
marketing plus personnalisé.4
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Présentation des moteurs de
recommandations de produits
Les moteurs de recommandations de La formulation de recommandations
produits utilisent des algorithmes pilotés manuelles prend beaucoup de temps, et les
par l’IA pour analyser automatiquement règles doivent être remaniées tout au long
des quantités massives de données afin de l’année, aux changements de saison
de recommander les articles les plus et en cas de modification des références
pertinents à un utilisateur particulier produit et des cycles d’achat. Sans moteur
dans un contexte donné. Ils peuvent être de recommandations de produits, les
personnalisés en fonction de données règles saisies manuellement deviendront
propres à l’utilisateur ou généralisés à rapidement obsolètes, voire inexactes,
l’intention des internautes anonymes qui ce qui peut vous faire perdre des clients.
consultent vos pages web. En outre, ils Selon une enquête réalisée auprès de
peuvent faire partie de votre plateforme 1 000 clients du secteur du retail, 38 % des
de commerce ou être intégrés à celle-ci acheteurs en ligne ont ainsi déclaré qu’ils
par le biais d’une API ou d’une extension. n’achèteraient plus auprès d’un retailer
faisant des recommandations de produits
Les produits peuvent être recommandés
peu judicieuses5. De plus, avec des règles
manuellement selon des règles que vous
appliquées manuellement, il est impossible
appliquez à votre plateforme de commerce,
de formuler des recommandations
mais le processus n’est pas évolutif.
en temps réel.
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Fonctionnement des moteurs de recommandations
Il existe deux grandes approches pour générer des recommandations personnalisées :
le filtrage basé sur le contenu et le filtrage collaboratif.
Filtrage basé sur le contenu Filtrage collaboratif
Le filtrage basé sur le contenu repose sur les interactions et Le filtrage collaboratif vise une cible beaucoup plus large, en
les préférences d’un utilisateur particulier. Les métadonnées collectant des informations auprès de nombreux utilisateurs
sont collectées à partir de l’historique et des interactions d’un différents. Les recommandations sont formulées sur la base
utilisateur pour identifier ses habitudes d’achat au fil du temps. d’utilisateurs avec des goûts similaires ou dans des situations
En règle générale, plus l’utilisateur fournit d’informations, semblables. Leurs opinions et leurs actions permettent de
plus le filtrage est précis, et les consommateurs sont souvent vous recommander des articles ou de savoir si un produit
disposés à communiquer ce type d’informations. Des études peut être complémentaire d’un autre. Les recommandations
suggèrent qu’au moins 60 % d’entre eux sont prêts à partager de type « fréquemment achetés ensemble » illustrent bien
leurs données si, en retour, ils bénéficient d’une expérience plus cette technique.
personnalisée. Autrement dit, si les clients existants sont sûrs
d’obtenir des recommandations très pertinentes, ce ne sera pas
forcément le cas des nouveaux visiteurs.4
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Aspects à privilégier dans le choix d’un
moteur de recommandations de produits
Si vous souhaitez améliorer l’expérience d’achat de vos clients avec un moteur de recommandations de produits, vous avez l’embarras du choix
grâce à la généralisation des technologies d’IA et de machine learning. Mais cela signifie aussi que vous vous lancez dans un projet de longue haleine,
car l’étude de toutes les solutions potentielles et la phase de sélection peuvent prendre du temps.
Voici quelques éléments à prendre en compte si vous souhaitez investir dans un moteur de recommandations de produits :
Cependant, même si un moteur de recommandations de produits intègre le
machine learning, cela ne signifie pas pour autant qu’il est mature ou qu’il a fait
ses preuves dans des environnements d’achat réels. Pour savoir si un moteur de
recommandations de produits est bien rodé, posez-vous les questions suivantes :
• Depuis quand mon entreprise est-elle en activité ?
IA « bien rodée » • Mon entreprise a-t-elle une expérience de l’innovation avec l’IA ?
L’intelligence artificielle intégrant le machine learning constitue la référence
• Comment se présente mon équipe de développement produit ?
en matière de recommandations de produits. Avec le machine learning, les
Inclut-elle des ingénieurs et des experts métier ?
recommandations sont formulées en fonction du comportement de l’utilisateur
plutôt que de règles statiques. Lorsque les utilisateurs consultent votre site, le • Depuis quand mon moteur est-il sur le marché ?
machine learning peut personnaliser les recommandations en fonction de leur • Comment les nouvelles fonctionnalités sont-elles testées ?
comportement de navigation. Comme le moteur s’améliore en « apprenant », les
• Combien ai-je de clients ? Et dans quels secteurs d’activité ?
recommandations sont toujours pertinentes. En revanche, les recommandations
élaborées manuellement se périment vite et doivent être actualisées tous les trois • Que disent les analystes du marché de mon moteur ?
mois, voire toutes les semaines.
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Aspects à privilégier dans le choix d’un
moteur de recommandations de produits (suite)
Personnalisation en temps réel Expérience agréable pour les acheteurs et les marchands
Certains moteurs de recommandations s’appuient énormément sur les profils et Les recommandations de produits doivent offrir une expérience attrayante à votre
les historiques d’achat des utilisateurs. Or, cette approche peut poser problème entreprise comme à vos clients. Elles doivent être faciles à créer, à déployer et à
lorsque les utilisateurs visitent votre site pour la première fois (le « démarrage gérer par votre équipe. Enfin, elles doivent se présenter comme une composante
à froid »). Mieux vaut donc privilégier un moteur de recommandations qui naturelle du parcours en ligne de votre client et ne pas lui compliquer la tâche
applique le machine learning aux données utilisateur en temps réel. Pour savoir au moment de consulter des informations sur les produits ou de finaliser sa
si un moteur génère des recommandations pertinentes et personnalisées en commande. Pour savoir si un moteur de recommandations de produits offre une
temps réel, posez-vous les questions suivantes : expérience où tout le monde est gagnant, posez-vous les questions suivantes :
• Mon moteur utilise-t-il les données historiques, les données en temps réel, • L’interface utilisateur des recommandations peut-elle être intégrée
ou les deux ? à mon workflow quotidien ?
• Mon moteur génère-t-il des recommandations en temps réel ? • Les utilisateurs peuvent-ils intégrer l’expérience de création de
recommandations dans leur workflow actuel ?
• Si oui, quels sont les types de recommandations fournis par mon moteur
(articles en vogue, etc.) ? • Puis-je mettre en forme les recommandations, comme je l’entends ?
• Quel est le taux de conversion moyen pour différents types de • Les recommandations fonctionneront-elles avec le thème de mon site ?
recommandation de produits ?
• Est-il possible de générer des recommandations sur plusieurs pages
• Mon moteur formule-t-il des recommandations « de secours » ? de la boutique en ligne tout au long du parcours d’achat ?
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Comment savoir si les recommandations de
produits fonctionnent pour votre entreprise ?
En règle générale, les recommandations de produits augmentent Pour chaque instance, vérifiez les points suivants :
les conversions et le chiffre d’affaires, mais certains types et • Taux de clic des recommandations
placements peuvent être plus indiqués que d’autres pour votre
• Taux de conversion des recommandations
entreprise. Pour savoir si les recommandations de votre site sont
efficaces, analysez les indicateurs de mesure de chaque instance • Nombre de produits consultés
d’une recommandation. • Chiffre d’affaires moyen (VBM) pour 1 000 recommandations
• Pourcentage du chiffre d’affaires total provenant des
recommandations
MAGENTO COMMERCE FORMULE DÉSORMAIS DES RECOMMANDATIONS DE PRODUITS OPTIMISÉES PAR ADOBE SENSEI.
Aujourd’hui, Magento Commerce inclut des recommandations de Le moteur fournit neuf types de recommandations différents :
produits personnalisées, optimisées par Adobe Sensei, la technologie
• Recommandations basées sur le produit : les clients qui ont consulté
de machine learning d’Adobe. Cette nouvelle fonctionnalité analyse
ce produit ont également consulté, les clients qui ont consulté ce
automatiquement le comportement des acheteurs sur votre site, par
produit ont également acheté, les clients qui ont acheté ce produit
exemple, les produits qu’ils consultent, les articles qu’ils mettent dans
ont également acheté
leur panier et les achats qu’ils effectuent. Elle couple ces informations
aux métadonnées du catalogue de produits (nom, prix, etc.) pour • Recommandations basées sur l’acheteur : recommandé pour vous
formuler des recommandations de produits intéressantes, pertinentes • Recommandations basées sur la similarité du contenu : autres
et personnalisées, sans aucune analyse manuelle ni contrainte. produits du même genre
• Recommandations basées sur la popularité : les plus consultés,
les plus achetés, les plus ajoutés au panier, en vogue
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Points à retenir
• Les recommandations de produits sont un moyen efficace d’augmenter
les conversions et les ventes, du moment qu’elles sont pertinentes.
• La gestion des recommandations manuelles basées sur des règles
prend beaucoup de temps.
• Un moteur d’IA éprouvé et « bien rodé » donnera de meilleurs résultats
et présentera moins de risques qu’un nouveau produit n’ayant jamais
été testé.
• Le machine learning est la méthode la plus efficace pour générer des
recommandations de produits originales et pertinentes dans le respect
des règles de confidentialité.
• Magento Commerce propose désormais des recommandations
de produits optimisées par Adobe Sensei.
Liens utiles :
1
https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/how-retailers-can-keep-up-with-consumers
2
Monetate, « EQ2 2018: The Right Recommendations »
3
https://www.barilliance.com/personalized-product-recommendations-stats/
4
John Koetsier, « 61% of Americans Will Share Personal Data for Personalized Marketing Communications », Inc., 8 août 2018. Source de données : Smart Communications
5
Bazaarvoice, 2018.
7
[Footnote]
10MAGENTO COMMERCE | LES NOUVELLES TECHNIQUES DE MERCHANDISING INTELLIGENT PERMETTENT DE RÉPONDRE PARFAITEMENT AUX ATTENTES DES CONSOMMATEURS
ADOBE EXPERIENCE CLOUD
En permettant d’approfondir l’intelligence client, Adobe
Experience Cloud offre tout ce dont vous avez besoin
pour déployer une expérience cohérente, individualisée
et bien conçue qui ravira vos clients à chaque interaction.
Basé sur Adobe Experience Platform et tirant parti des
fonctions de machine learning et d’intelligence artificielle
d’Adobe Sensei, Adobe Experience Cloud donne accès
à la suite de solutions la plus complète du marché à
travers trois clouds : Adobe Analytics Cloud, Adobe
Marketing Cloud et Adobe Advertising Cloud. Puisqu’il
POUR EN SAVOIR PLUS est signé Adobe, il est intégré avec Creative Cloud et
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