La recommandation de produits est essentiellement un système de filtrage qui prédit et affiche les produits que vos clients aimeraient acheter. Le moteur de recommandation de produits est un système complexe qui utilise des algorithmes et des données utilisateur telles que les évaluations et commentaires sur les produits, l'historique/l'historique des retours, les événements de panier, les pages vues, l'historique des clics et des recherches, etc.

Lorsqu'elles sont effectuées correctement, les recommandations de produits peuvent aider les détaillants à augmenter leurs revenus et à améliorer la fidélisation de la clientèle. HiVis Supply, l'un des principaux détaillants de vêtements et de haute visibilité en ligne, a utilisé des recommandations personnalisées et a augmenté ses revenus de 68,3 %.

Voici un exemple du fonctionnement du moteur de recommandation de produits sur site :

Recommandation de produit tactique Voodoo

Non seulement les détaillants utilisent ces moteurs de suggestion de produits, mais les géants du streaming comme Netflix et YouTube disposent également de moteurs de recommandation intégrés pour créer des listes personnalisées de clips recommandés que les utilisateurs peuvent regarder. En effet, 80 % des émissions que vous regardez sur Netflix sont découvertes grâce au moteur de recommandation.

Emballage individuel. Comment se démarquer ?

Examinons maintenant les différents types de moteurs de recommandation utilisés par les détaillants pour créer des achats plus significatifs.

Il existe 3 types de moteurs de recommandation de produits :

  • Filtrage du contenu. Ce type de filtrage analyse les préférences et les choix passés d'un acheteur pour créer un profil de préférences. Ainsi, la prochaine fois que vous verrez des recommandations telles que « Si vous avez aimé ceci, vous aimerez peut-être aussi ceci », rappelez-vous qu'il s'agit d'une suggestion basée sur le contenu.
  • Filtrage collaboratif : cette méthode prend des données provenant de plusieurs clients et sources et croise leurs historiques d'achats pour prédire ce que veut un client particulier.
    • Par exemple, si un utilisateur recherche des chaussures, le système peut recommander une paire de chaussettes que d'autres utilisateurs ont achetées avec cette paire.
    • De plus, la méthode de filtrage collaboratif analyse la composition démographique des utilisateurs et détermine s’il s’agit de primo-accédants ou d’acheteurs existants. Amazon utilise une méthode de filtrage collaboratif article par article, qui représente 35 % des revenus de l'entreprise.
  • Recommandations hybrides. Comme le terme l'indique, ce type de moteur de recommandation combine des méthodes basées sur le contenu et basées sur la collaboration, utilisant les données d'utilisateurs similaires ainsi que les préférences passées d'un utilisateur particulier pour créer une liste de produits recommandés.

Comment fonctionne le moteur de recommandation de produits ?

Un moteur de recommandation de produits typique traite les données en quatre étapes différentes : collecte, stockage, analyse et filtrage.

Étape 1 : Collecte des données. Recommandation de produit

Cela inclut à la fois les données explicites et implicites. Les données explicites sont constituées d'informations fournies par les utilisateurs, telles que des notes et des commentaires sur les produits. D'autre part, les données implicites contiennent des informations telles que l'historique des commandes/historique des retours, les événements de panier, les pages vues, les clics et les journaux de recherche.

Étape 2 : Stockage des données

Le moteur de recommandation de produits alimente les données. Son efficacité dépend de la quantité de données que vous mettez à disposition des algorithmes. Le type d'informations que vous utilisez pour configurer les recommandations peut vous aider à choisir le type de stockage que vous devez utiliser. vous pouvez utiliser la base NoSQL, une base de données SQL standard ou même une sorte de stockage d'objets.

Étape 3 : Analyse des données. Recommandation de produit

Le filtrage des données à l'aide de divers processus d'analyse est l'étape suivante. Voici quelques façons d’analyser les données collectées :

  • Systèmes temps réel
  • Analyse par lots
  • Analyse en temps quasi réel

Étape 4 : Filtrage des données

La dernière étape consiste à choisir une méthode de filtrage. Comme nous l'avons dit dans la section précédente, vous pouvez choisir parmi trois méthodes de filtrage différentes : recommandations basées sur le contenu, collaboratives ou hybrides.

Pourquoi une boutique en ligne a-t-elle besoin d’un système de recommandation de produits ? Recommandation de produit

Il y a plus de dix ans, Amazon a introduit une nouvelle fonctionnalité sur son site Web. Ils présentaient une sélection de produits dans un carrousel sous le slogan : "Les clients qui ont vu cet article ont également vu d'autres articles."

La recommandation de produit d'Amazon n'était pas seulement une fonctionnalité, mais une excellente démonstration de la façon d'utiliser intelligemment les données pour la réussite de l'entreprise. Aujourd'hui, après l'énorme succès du géant de la vente au détail, la plupart des détaillants utilisent les recommandations personnalisées comme outil de marketing ciblé à la fois dans La publicité campagnes par e-mail et sur la plupart des pages de votre site Web.

Mais si vous dirigez un magasin commerce électronique et n'avez pas encore activé les recommandations, voici quelques faits et chiffres importants qui vous inciteront probablement à reconsidérer votre stratégie actuelle.

Statistiques du produit Recommandation du produit

Recommandation de produit sur les meilleures pratiques

De nombreux commerçants commerce électronique, semblent penser que les recommandations de produits sont simplement un ensemble de produits similaires. Cependant, ils oublient souvent une chose importante : optimiser leurs recommandations de conversions.

Utilisez Data Scie pour comprendre le comportement d'achat des clients

Pour que les recommandations de produits jouent en votre faveur, vous devez vous assurer que les offres que vous proposez sont pertinentes et basées sur des données. Alors, comment fournir à vos clients les recommandations les plus précises qui correspondent à leurs intérêts et à leurs besoins ?

Tous les clients ne sont pas pareils. Chaque acheteur a ses propres préférences et critères sur lesquels il fonde ses décisions d’achat.

Par exemple, si vous possédez un magasin de compléments alimentaires, certains de vos clients peuvent préférer des saveurs ou des ingrédients spécifiques. A l’inverse, certains clients seront toujours fidèles à leurs marques préférées. Un moteur de recommandation de produits efficace doit toujours reconnaître ces comportements uniques des utilisateurs et comprendre le « pourquoi » derrière la décision d’un client d’acheter un produit particulier.

En apprenant des données que vous avez collectées, votre moteur saura ce que vos clients aiment et ce qui les pousse à acheter. À son tour, il attire les visiteurs avec des offres de produits personnalisées. Une étude d'Accenture montre que les recommandations de produits hautement personnalisées augmentent la probabilité d'un achat de 75 %.

Fournissez le bon nombre de recommandations. Recommandation de produit

Le but d’inclure des recommandations de produits sur votre site Web est d’aider les visiteurs à trouver quelque chose qui pourrait leur plaire, augmentant ainsi l’engagement des clients. Lorsque vous devenez plus enclin à considérer les recommandations simplement comme une opportunité d'améliorer vos conversions, il y a de fortes chances que vous nuisiez à l'expérience globale.

En fait, trop de recommandations peuvent détourner les visiteurs du véritable objectif de la page. Tout comme le pop-up ennuyeux qui apparaît lors de la navigation sur un site Web, les recommandations de produits peuvent également être ennuyeuses.

Découvrez comment Walmart a exécuté sa stratégie de recommandation de produits :

Recommandations de produits Walmart

Contrairement à Amazon, Walmart ne dispose pas de stratégie globale de recommandation de produits. En le gardant minimal et centré, ils garantissent que sa fonction de suggestion de produits ne s'écarte pas de l'objectif réel de la page actuelle.

Choisir la qualité plutôt que la quantité est notre recommandation d’expert. En affichant uniquement quelques recommandations en vedette sur les pages sélectionnées, vous pouvez maintenir un équilibre entre le taux de conversion et l'expérience d'achat.

Utilisez des images de produits de haute qualité. Recommandation de produit

Les images sont essentielles au succès. commerce électronique. Mais pourquoi?

Le contenu visuel renforce la confiance en offrant aux acheteurs une expérience d'achat en magasin.

Les recommandations de produits ne font pas exception dans ce cas. Inclure des images de haute qualité est le meilleur moyen d’inciter les gens à consulter vos articles en vedette.

Recommandation de produit 1

Les recommandations de produits Nike comportent des images premium qui permettent aux clients de découvrir, d'évaluer et d'acheter facilement ces produits.

Des recommandations plus intelligentes conduisent à de meilleures conversions

Selon Marketing Dive, 48 % des acheteurs quittent le site Internet d'une marque et achètent chez un concurrent en raison d'une expérience mal personnalisée. Pour capter l'attention de vos visiteurs, vous devez proposer des recommandations de produits plus intelligentes et plus personnalisées, basées sur les préférences individuelles ou les données sociales.

Avec les recommandations de produits, vous pouvez capturer les habitudes d'achat, le comportement, l'historique d'achat ou les listes de souhaits de chacun et leur présenter des suggestions de produits hautement spécialisées.

La création de différents types de recommandations est une autre méthode efficace pour créer un environnement d'achat attrayant.

Certains des meilleurs types de recommandations de conversion incluent :

Recommandation des best-sellers. En recommandation ce type comprend produits populaires ou best-sellers d'une boutique en ligne.

Recommandation de produits les plus vendus

D'autres clients sont également consultés. Ce type de recommandation fonctionne en collecte de données, les intérêts ou les préférences de nombreux utilisateurs et les faire correspondre au comportement d'un acheteur particulier sur Internet pour proposer les offres les plus précises.

D'autres clients ont également consulté

Tu pourrais aussi aimer: il s’agit d’un ensemble de produits qui ressemblent quelque peu à ce que recherche l’acheteur. À cet égard, le moteur de recommandation collecte et compare divers comportements et préférences des utilisateurs tels que la catégorie, la couleur, la marque, le prix, etc.

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Recommandations par catégorie. Certains magasins commerce électronique afficher des suggestions de produits basées sur les best-sellers ou les produits populaires par catégorie. Recommandation de produit

Recommandations de catégories

Améliorez l'AOV à l'aide des recommandations Fréquemment achetées ensemble

L'un des meilleurs moyens d'augmenter les revenus des magasins de commerce électronique est d'augmenter l'AOV, ou la valeur moyenne des commandes, des transactions. Les recommandations Fréquemment achetées ensemble visent à créer des opportunités de vente incitative et croisée. Recommandation de produit

Dans ce cas, un moteur de recommandation de produits analyse d’énormes quantités de données, telles que l’historique des achats et le comportement antérieur d’utilisateurs similaires, pour recommander des produits supplémentaires.

Amazon fait tout correctement en faisant cela :

Parallèlement, ils achètent souvent

L'objectif principal de la recommandation de produits « fréquemment achetés ensemble » est d'augmenter l'AOV pour chaque transaction.

Insérez une preuve sociale ou des badges pour instaurer la confiance. Recommandation de produit

L'ajout d'un élément de plaidoyer social aux recommandations aide les détaillants à démontrer leur confiance dans les produits qu'ils proposent.

L'étude HubSpot montre que 57 % des consommateurs préfèrent un produit ou un service noté au moins 4 étoiles. De plus, les acheteurs d'aujourd'hui sont prêts à dépenser 31 % de plus pour des entreprises bénéficiant de meilleurs avis.

Pour augmenter votre quotient de confiance, vous pouvez mettre de petites icônes à côté de chaque produit pour indiquer combien de personnes l'ont acheté ce jour-là. Si un acheteur se rend compte que d’autres personnes ont déjà acheté un produit particulier, cela peut le rapprocher d’une décision d’achat.

Les détaillants peuvent également ajouter des notes par étoiles à leurs recommandations de best-sellers pour augmenter les chances de conversion.

Recommandé pour vous

L'inclusion de labels tels que « best-seller », « meilleurs choix » ou « choix de l'éditeur » est également efficace.

Placez vos recommandations au-dessus de la ligne de flottaison

Le shopping étant un jeu visuel, le positionnement de votre recommandation compte beaucoup. Le terme « au-dessus de la ligne de flottaison » a d'abord été utilisé pour désigner la moitié supérieure des journaux ; à cet effet, il y avait une seule partie visible aux passants. Par conséquent, les éditeurs plaçaient généralement des images ou des titres convaincants au-dessus de la ligne de flottaison pour attirer les visiteurs.

Les sites Web ne sont pas différents. Recommandation de produit

Selon le manifeste du Nielsen Norman Group, la différence moyenne entre la manière dont les utilisateurs traitent les informations ci-dessus et ci-dessous est de 84 %.

Recommandations ci-dessus

Placer votre recommandation de produit au-dessus de la ligne de flottaison aide les acheteurs à l'identifier facilement. Pour les acheteurs les plus intéressés par l'achat, placement pratique au-dessus du pliage.

Ajoutez des recommandations de produits sur 404 pages. Recommandation de produit

Les erreurs 404 peuvent être frustrantes pour les clients.

En fait, une étude montre que 74 % des acheteurs qui rencontrent une erreur 404 quitteront le site et ne reviendront jamais.

Mais ne vous inquiétez pas ! Vous pouvez profiter de cette situation inévitable pour présenter certains de vos produits les plus populaires. En plus d'offrir à vos utilisateurs un moyen de sortir de la page d'erreur, cela offre une opportunité incroyable augmenter le nombre de conversions.

Même les détaillants populaires comme Nike, Steve Madden, etc. suivent cette tactique et transforment les inévitables erreurs 404 en opportunité.

Accueil Recommandations de produits Puissant

La page d’accueil d’un site Web est l’endroit idéal pour publier des recommandations de produits.

L'étude de Baymard indique que 25 % des nouveaux acheteurs ont fait défiler à plusieurs reprises la page d'accueil, puis y sont revenus pour explorer la gamme de produits du site. De nouveaux visiteurs n'ayant aucune connaissance préalable de l'offre exclusive de la marque et très dépendants du contenu page d'accueilpour accroître votre conscience. Recommandation de produit

Par exemple, RayBan a placé ses produits les plus populaires sur sa page d'accueil pour créer des opportunités d'achat.

Recommandation de produit sur la page d'accueil RayBan

La philosophie est simple : il est généralement difficile de recommander de nouvelles offres aux nouveaux visiteurs en raison d'un manque de données. Dans ce scénario, la meilleure recommandation de produits consiste à afficher les produits les plus populaires ou ceux avec les taux de conversion les plus élevés sur la page d’accueil.

Inclure des recommandations dans les e-mails de confirmation et de panier abandonné

Pour chaque dollar dépensé publicité par e-mail, vous pouvez vous attendre à une moyenne de 42 $. De plus, 59 % des spécialistes du marketing recommandent le courrier électronique comme canal le plus efficace avec point de vue recevoir des revenus. Grâce à une conversion élevée e-mails sont l’un des meilleurs moyens de présenter des recommandations à vos collègues.

À titre d'exemple, vous pouvez utiliser l'e-mail de panier abandonné S pour des objets d'art similaires aux objets abandonnés.

Recommandation par e-mail Recommandation de produit

D’autre part, vous pouvez inclure des recommandations « fréquemment achetés ensemble » dans votre e-mail de confirmation de commande.

Dernières pensées

Une enquête Infosys sur l'expérience d'achat au détail montre que 74 % des consommateurs sont frustrés lorsqu'ils arrivent sur un site Web qui affiche un contenu qui n'a rien à voir avec leurs intérêts et préférences. Cependant, la personnalisation centrée sur le client peut augmenter vos conversions de 5 % et fournir un retour de 5 à 8 fois sur vos dépenses marketing.

Les recommandations de produits personnalisées stimulent la croissance et la rentabilité tout en permettant aux clients d'acheter plus facilement en comprenant leurs préférences spécifiques. Comme l'un des plus populaires tendances du commerce électronique, les recommandations de produits donnent aux détaillants la possibilité de rivaliser et de dépasser les plus grands noms du secteur tout en offrant aux clients une expérience d'achat exceptionnelle.

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