Qui n’a pas fait l’expérience des bannières de recommandation qui continuent à proposer des produits vus dans le passé alors que l’achat est déjà fait ?
La prise en compte de la situation présente du visiteur est essentielle si l’on souhaite comprendre ses attentes du moment et interagir efficacement avec lui tant qu’il est encore sur le site.
A quoi bon proposer des recommandations basées sur son seul comportement passé alors que sa situation présente est nouvelle et le contexte de sa navigation différente des visites passées ?
De même au cours d’une même visite, la situation de l’internaute peut évoluer à chaque clic et la recommandation doit exploiter l’instant présent pour ne pas être dissonante.
Votre offre influence l’attente initiale de votre visiteur.
Venu pour répondre à une offre promotionnelle, votre visiteur découvre vos nouveautés et se laisse convaincre de dépenser un peu plus que prévu. Venu chercher un article précis, il découvre vos offres promotionnelles et les trouve intéressantes.
Exploiter le présent pour produire des recommandations réellement personnalisées impose cependant de traiter les informations en temps réel, d’appréhender en temps réel la situation de votre visiteur. Pas de l’interpréter au regard d’une observation ou d'une segmentation passée. De la comprendre maintenant, pas de la prédire avant.
Le temps réel procure un réel avantage concurrentiel face aux analyses statistiques. Il permet de répondre à la fugacité des visites et à l'instantanéité des comportements de l’internaute. Le rebond et la décision d’achat peuvent se jouer en quelques secondes. La célérité devient plus importante que l’exhaustivité. L’efficacité plus importante que la vérité.
Votre site, statisticien ou vendeur ?
Il faut que votre système de recommandation puisse exploiter en quelques millisecondes suffisamment d’informations pour comprendre la situation à l’instant T et produire une recommandation pertinente.
Ceci invalide largement l’utilisation de techniques statistiques. Utiles pour comprendre ce que pourront faire, en moyenne, 2 000 individus dans le futur, elles sont non pertinentes pour comprendre ce que va pouvoir faire, en particulier, 1 individu, maintenant.
Il est nécessaire de passer d’une logique de modèles, établis sur des comportements passés, à une logique d’extraction de sens en temps réel à partir de données non structurées, qui permettent de détecter les changements de situation et les tendances émergentes à l’instant même où elles apparaissent.
Etre capable de gérer l'aléa, la nouveauté, l'individu.
Prenons un exemple caricatural. L’analyse statistique basée sur les comportements passés déduit que la couleur bleue est la couleur préférée des femmes. Un médecin réputé annonce au cours d’une émission de grande écoute, le soir même, que le rouge est excellent pour la santé des femmes de plus de 40 ans.
Si le système de recommandation n’exploite pas le présent, le bleu sera recommandé aux femmes. Dans le cas contraire, l’activité des internautes observée en temps réel permettra de détecter l’émergence d’une nouvelle tendance : les femmes de plus de 40 ans achètent du rouge et pourra l’exploiter instantanément. Le modèle statistique basé sur l'enquête de préférence ne pourra rendre compte instantanément du comportement nouveau.
Il importe de passer en matière de personnalisation des parcours visiteurs d’une logique de “marketing par segment et par campagne”, celle de la modélisation et du machine learning, à une logique de “vente à un individu en temps réel”, celle de l’IA Inductive.
Les vendeurs en magasins comprennent en temps réel leurs clients et s’adaptent à leurs attentes. Ils n’appliquent pas un modèle statistique. Ils n’ont pas un tableur Excel dans la tête, au filtre duquel ils passent leurs visiteurs.
N’en mettez pas un dans vos sites marchands ! Il vous induira en erreur.
The Netwave Success Team
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