Aujourd’hui, les consommateurs sont face à un nombre infini de suggestions de produits en ligne. Comment sortir du lot ?
Lorsqu’elles sont personnalisées, les recommandations produits constituent un puissant levier de croissance e-commerce pour les marques et les distributeurs. Elles stimulent l’enthousiasme et la fidélité clients et, par conséquent, les ventes.
Voyons leur importance et comment en tirer profit pour améliorer les expériences d'achat sur vos canaux e-commerce.
Les recommandations produits personnalisées, une demande en hausse
Les consommateurs plébiscitent les suggestions de produits qui répondent à la fois à leurs goûts et à leurs besoins.
À titre d’exemple, selon le rapport « 2022 Q1 Customer Engagement Report » publié par Merkle, 86 % des personnes interrogées se disent susceptibles d'apprécier les recommandations personnalisées basées sur leurs intérêts et leur historique de navigation ou d'achat et environ 90 % des consommateurs sont prêts à partager davantage de données les concernant s'ils ont une expérience positive avec une marque.
Une étude d’Adobe Commerce confirme ces résultats : 67 % des personnes interrogées déclarent s’attendre à recevoir des suggestions personnalisées en fonction de leurs habitudes d’achat. 62 % de la génération Z, 78 % des millenials et 66 % de la génération X indiquent que recevoir ce genre de suggestions augmentent leurs chances d’effectuer un achat.
L’amélioration de l’expérience d'achat par la personnalisation encourage vos clients à rester fidèles et à parler de votre marque sur les réseaux.
C’est également une source de revenus et de ventes, comme le montre l’article d’Elsevier « Personalized product recommendations and firm performance », selon lequel la pertinence des recommandations produits personnalisées peut augmenter les revenus de 30 %.
À contrario, sans effort de personnalisation, une marque risque l’attrition : selon le rapport « The State of Personalization in 2022 » de Segment, 62 % des consommateurs affirment ne pas vouloir rester fidèle à une marque qui ne personnalise pas ses contenus.
3 conseils pour tirer profit des recommandations produits personnalisées
Si elles peuvent rapporter gros, les suggestions ne s’improvisent pas. Voici quelques conseils pour s’assurer de leur efficacité.
1) Collecter les first-party data
On appelle first-party data les informations collectées directement auprès des consommateurs qui ont consenti à les partager avec votre entreprise. Il peut s’agir de résultats de sondage, de résultats d’étude consommateurs, d’avis mais aussi d’historique d’achat et d’informations démographiques. Toutes ces données vous sont utiles pour effectuer des recommandations produits personnalisées.
Selon le rapport de Segment, 37 % des marques utilisent exclusivement les first-party data pour personnaliser les expériences client, soit une augmentation de 6 % par rapport à 2021.
Le rapport « Future of Commerce 2022 » de Shopify indique quant à lui que 42 % des marques prévoient de faire des recommandations produits personnalisées par le biais de quiz, d’applications mobiles personnalisées, de first-party data et de données comportementales tierces. La multiplication des méthodes de collecte des informations clients permet de disposer d’un ensemble de données plus complet sur leurs habitudes et leurs préférences.
2) Utiliser un moteur de recommandations
Les moteurs de recommandations de produits constituent un bon moyen de montrer aux clients ce qu’ils ont envie de voir.
Ces outils, qui reposent sur l’intelligence artificielle (AI), prédisent ce à quoi le client va s’intéresser à l’avenir à partir des éléments suivants :
- Historique de navigation ;
- Comportement d’achat actuel ;
- Avis ;
- Produits les plus vus ;
- Préférences ;
- Achats précédents.
Il existe différents types de moteurs de recommandations.
Systèmes basés sur le filtrage collaboratif
Ces systèmes recommandent des produits en fonction des articles achetés précédemment par un consommateur et de ce que les autres clients ont acheté en même temps que les articles en question.
Systèmes basés sur le contenu
Ces systèmes recommandent des produits en fonction de leurs caractéristiques. L’algorithme se base sur les caractéristiques et les attributs d’un produit pour déterminer si celui-ci doit être recommandé.
Systèmes hybrides
Ces systèmes associent les deux approches précédentes.
3) Élaborer une stratégie de recommandation produits personnalisée
L’élaboration d’une stratégie de recommandation produits personnalisée passe par l’identification des différentes façons de suggérer des produits, des articles complémentaires à ajouter au contenu d’un panier à la découverte de nouveaux produits. Il s’agit également d’envisager la réaction des clients face à ces suggestions.
Voici plusieurs approches possibles.
Afficher des recommandations sur les pages produit, les emails, les pop-ups
Donnez de la visibilité aux recommandations. Elles doivent être présentes partout, sur les pages produit comme les emails envoyés pour assurer la promotion de l’article concerné. Elles peuvent également être présentées dans des pop-ups qui s’affichent lorsque les visiteurs sont sur le point de quitter votre site.
Afficher les avis et les évaluations pertinents
Il est essentiel que les clients voient les avis des produits qu’ils envisagent d’acheter et des produits similaires. Porter à leur connaissance ce que d’autres personnes pensent d’un produit les aident dans leur décision d’achat. Il en est de même des évaluations. Si de nombreux consommateurs apprécient un produit que vous recommandez, vos clients sont plus enclins à y prêter attention.
Effectuer un A/B testing systématique
Essayez différentes stratégies de personnalisation et évaluez les résultats obtenus auprès de vos clients. Servez-vous des résultats pour améliorer vos efforts de personnalisation.
Effectuer des recommandations produits personnalisées
La suggestion de produits à partir d’achats précédents, de préférences personnelles et de comportements de navigation est un moyen, pour les marques comme pour les distributeurs, de stimuler la fidélité clients et d’augmenter les revenus. Les clients qui reçoivent des recommandations personnalisées ont davantage tendance à effectuer de nouveaux achats sur le même site que ceux qui n’en reçoivent pas.
Pour cela, vous devez identifier les bonnes sources de données et déployer des outils qui permettent de prédire ce que souhaitent les clients en fonction de leurs achats passés. Fort d’une stratégie de recommandation, vous avez ainsi les moyens d’améliorer les expériences d'achat et de maximiser vos ventes.
