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 des produits, l'historique/l'historique des retours, les événements de panier, les pages vues, l'historique de navigation et de recherche, etc. pour proposer des recommandations personnalisées. ,

Bien faites, 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 en ligne de vêtements et de vêtements à haute visibilité, a utilisé des recommandations individuelles et a augmenté son chiffre d'affaires de 68,31 TP2T.

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

Recommandation de produit tactique vaudou

 

Non seulement les détaillants utilisent ces moteurs de suggestion de produits, mais les géants du streaming comme Netflix et YouTube ont également des moteurs de recommandation intégrés pour créer des listes spécialisées de clips recommandés que les utilisateurs peuvent regarder. En fait, les émissions 80% que vous regardez sur Netflix sont découvertes grâce à un système 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 antérieurs 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 l'aimerez peut-être aussi", n'oubliez pas qu'il s'agit d'une suggestion basée sur le contenu.
  • Filtrage collaboratif : cette méthode prend en compte les données de plusieurs acheteurs et sources et croise leurs historiques d'achat pour prédire exactement ce qu'un client particulier veut.
    • 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 en utilisant des données d'utilisateurs similaires ainsi que les préférences passées de l'utilisateur spécifique pour générer une liste de produits recommandés.

Comment fonctionne le mécanisme de recommandation de produits ?

Un moteur de recommandation de produit 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 consistent en des 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/retours, les événements de panier, les pages vues, les clics et les journaux de recherche.

Étape 2 : Stockage des données

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

Étape 3 : Analyse des données. Recommandation de produit

L'étape suivante consiste à filtrer les données à l'aide de divers processus d'analyse. Voici quelques-unes des façons d'analyser les données recueillies :

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

Étape 4 : Filtrer les données

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

Lire aussi :  Commercialisation des autorisations. Comment travaille-t-il ?

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 ont présenté un ensemble de produits dans un carrousel sous le slogan : "Les clients qui ont consulté cet article ont également consulté d'autres articles."

La recommandation de produit d'Amazon n'était pas seulement une fonctionnalité, mais une excellente démonstration de la façon d'utiliser judicieusement les données pour le succès 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 leurs campagnes par e-mail et sur la plupart des pages de leur site Web.

Mais si vous exploitez une boutique de commerce électronique et que vous n'avez pas encore activé les recommandations, voici quelques faits et chiffres importants qui vous inciteront probablement à repenser votre stratégie actuelle.

Statistiques sur les produits Recommandation de produits

 

Meilleures pratiques de recommandation de produits

De nombreux propriétaires de magasins de commerce électronique semblent penser que les recommandations de produits ne sont qu'une collection de produits similaires. Cependant, il leur manque souvent une chose importante : optimiser leurs recommandations de conversions.

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

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

Tous les clients ne sont pas identiques. Chaque client a ses propres préférences et critères uniques en fonction desquels il prend ses décisions d'achat.

Par exemple, si vous exploitez un magasin de compléments alimentaires, certains de vos clients peuvent préférer des saveurs ou des ingrédients spécifiques. En revanche, certains acheteurs 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 examinant les données que vous avez collectées, votre moteur saura ce que vos clients aiment et ce qui les fait acheter. À son tour, il séduit les visiteurs avec des offres de produits personnalisées. Les recherches d'Accenture montrent que les recommandations de produits hautement personnalisées augmentent la probabilité d'un achat de 75 %.

Soumettez le nombre correct de recommandations. Recommandation de produit

Le but de l'intégration de recommandations de produits dans votre site Web est d'aider les visiteurs à trouver ce qu'ils pourraient aimer et ainsi augmenter l'engagement des clients. Lorsque vous devenez plus enclin à aborder les recommandations simplement comme une opportunité d'améliorer vos conversions, il y a plus de chances que vous nuisiez à l'expérience globale.

En fait, trop de recommandations peuvent détourner les visiteurs du véritable objectif de la page. À l'instar de la fenêtre contextuelle gênante qui apparaît lorsque vous naviguez sur un site Web, les recommandations de produits peuvent également être gênantes.

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

Recommandations de produits Walmart

 

Contrairement à Amazon, Walmart n'a pas de stratégie complète de recommandation de produits. En le gardant minimal et centré, ils garantissent que sa fonctionnalité de suggestion de produit 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 seulement quelques recommandations recommandées sur des 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 du commerce électronique. Mais pourquoi?

Le contenu visuel améliore la confiance des acheteurs en leur offrant une expérience en magasin.

Lire aussi :  Site Web de l'église qui vous accueille avec un design inspirant

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

 

La section Recommandations de produits Nike présente des images de premier ordre qui permettent aux acheteurs de trouver, d'évaluer et d'acheter facilement ces produits.

Une recommandation plus intelligente entraîne de meilleures conversions

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

Avec les recommandations de produits, vous pouvez capturer chaque modèle d'achat, comportement, historique d'achat ou liste de souhaits et leur présenter des offres 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 best-seller. La recommandation ce type comprend les produits populaires ou les best-sellers de la boutique en ligne.

Recommandation de produit best-seller

 

D'autres clients sont également à l'étude. Ce type de recommandation fonctionne en collectant les données, les intérêts ou les préférences de nombreux utilisateurs et en les comparant avec le comportement en ligne d'un acheteur particulier pour fournir les offres les plus précises.

D'autres clients ont également consulté

 

Tu pourrais aussi aimer: c'est un ensemble de produits qui ressemblent quelque peu à ce que le client recherche. À cet égard, le moteur de recommandation collecte et compare divers modèles de comportement et préférences des utilisateurs tels que la catégorie, la couleur, la marque, le prix, etc.

Tu pourrais aussi aimer

 

Recommandations de catégorie. Certaines boutiques de commerce électronique affichent des offres de produits basées sur les best-sellers ou les produits populaires par catégorie. Recommandation de produit

Recommandations de catégorie

 

Améliorez votre AOV en utilisant les recommandations "Fréquemment achetés ensemble"

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

Dans ce cas, le système 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 le fait bien en faisant ceci :

Parallèlement à cela, ils achètent souvent

 

L'objectif principal des recommandations pour les produits "fréquemment achetés ensemble" est d'augmenter l'AOV pour chaque transaction.

Intégrez des preuves sociales ou des badges pour renforcer la confiance. Recommandation de produit

L'ajout d'un filet de sécurité sociale aux recommandations aide les détaillants à démontrer leur confiance dans les produits qu'ils proposent.

Les recherches de HubSpot montrent que les consommateurs 57% préfèrent un produit ou un service qui a une note d'au moins 4 étoiles. De plus, les acheteurs d'aujourd'hui sont prêts à dépenser plus pour les affaires 31% avec de meilleures critiques.

Pour améliorer votre score de confiance, vous pouvez cocher les petites icônes à côté de chaque produit pour indiquer combien de personnes l'ont acheté ce jour-là. Si l'acheteur sait que d'autres personnes ont déjà acheté un produit particulier, cela peut le rapprocher de la décision d'achat.

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

Recommandé pour vous

 

Inclure des étiquettes telles que "bestseller", "top picks" ou "choix de l'éditeur" sont également efficaces.

Mettez vos recommandations au-dessus de la ligne de flottaison

Le shopping étant un jeu de perception visuelle, le positionnement de votre recommandation compte beaucoup. Le terme « au-dessus du pli » a d'abord été utilisé pour désigner la moitié supérieure des journaux ; car c'était la seule partie visible au passant. Par conséquent, les éditeurs plaçaient généralement des images ou des titres convaincants au-dessus du pli pour attirer les visiteurs.

Lire aussi :  Marketing des livres audio : 13 idées pour attirer de nouveaux auditeurs

Les sites ne sont pas différents. Recommandation de produit

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

Au-dessus de la recommandation

 

Placer votre recommandation de produit au-dessus du pli 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 acheteurs.

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

Mais ne vous inquiétez pas ! Vous pouvez utiliser cette situation inévitable pour présenter certains de vos articles les plus populaires. En plus d'offrir à vos utilisateurs une sortie de la page d'erreur, cela offre une opportunité incroyable d'augmenter les conversions.

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

Page d'accueil Recommandations de produits Puissant

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

L'étude de Baymard indique que les acheteurs novices de 25% parcouraient continuellement la page d'accueil, puis revenaient pour explorer la gamme de produits du site. Les nouveaux visiteurs qui n'ont aucune connaissance préalable de la gamme exclusive de la marque et s'appuient fortement sur le contenu de la page d'accueil pour accroître leur notoriété. Recommandation de produit

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

Recommandation de produit de la page d'accueil RayBan

 

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

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

Pour chaque dollar dépensé en marketing par e-mail, vous pouvez vous attendre à une moyenne de 42 $. De plus, les spécialistes du marketing de 59% recommandent le courrier électronique comme le canal le plus efficace en termes de génération de revenus. En raison de leur taux de conversion élevé, les e-mails sont l'un des meilleurs moyens de présenter des recommandations à vos collègues.

Par exemple, vous pouvez utiliser le panier de courrier électronique abandonné S pour des objets d'art comme des 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 d'Infosys sur les expériences d'achat au détail montre que les consommateurs 74% sont frustrés s'ils atterrissent sur un site Web qui affiche un contenu qui n'a rien à voir avec leurs intérêts et leurs préférences. Cependant, la personnalisation orientée client peut augmenter vos conversions sur 5% et fournir un retour de 5 à 8 fois sur vos dépenses marketing.

Des recommandations de produits sur mesure stimulent la croissance et la rentabilité tout en facilitant les achats des acheteurs en comprenant leurs préférences spécifiques. En tant que l'une des tendances les plus en vogue du commerce électronique, les recommandations de produits permettent aux détaillants de rivaliser avec les plus grands noms de l'industrie et de les surpasser en offrant aux clients une expérience d'achat exceptionnelle.

Votre assistant dans le métier de la publicité et de l'imprimerie "AZBOOKA