Les recommandations situationnelles, managées par l'IA, révolutionnent l'engagement client en offrant des suggestions ultra-personnalisées, adaptées au contexte, aux comportements et à la psychologie de la visite en temps réel. Voici un guide pratique pour exploiter pleinement le potentiel de ces recommandations et maximiser l'engagement sur votre site e-commerce.
1. Comprendre la situation du visiteur
L'analyse de situation est la clé de la pertinence des recommandations. Il s'agit de collecter et d'interpréter des signaux en temps réel pour saisir les besoins, les intentions et les préférences du visiteur à un moment donné.
Ces signaux peuvent inclure :
La page consultée: la catégorie, le produit ou le contenu spécifique que le visiteur consulte.
L'historique de navigation: les pages précédemment visitées, les produits consultés et les recherches effectuées.
Le contenu du panier: les articles déjà ajoutés au panier.
Les interactions: les clics, les ajouts à la liste de souhaits, les commentaires et les évaluations.
La localisation: le pays, la région ou la ville du visiteur.
L'appareil utilisé: ordinateur, mobile ou tablette.
L'heure de la journée: le moment de la visite peut influencer les besoins et les envies du visiteur.
Etc…
Dans Netwave Suite, nous analysons 232 marqueurs qui rendent compte du contexte, du comportement et de la psychologie de la visite.
2. Exploiter l'IA inductive
L'IA inductive est une technologie de pointe qui analyse les données situationnelles en temps réel pour générer des recommandations personnalisées, sans s'appuyer sur des modèles statistiques pré-définis. Elle transpose l'expérience acquise dans des situations similaires passées pour proposer les produits les plus susceptibles de satisfaire le visiteur.
Avantages de l'IA inductive pour les recommandations produits:
Adaptabilité en temps réel: les recommandations s'ajustent instantanément aux changements de contexte et aux interactions du visiteur.
Prise de décision basée sur des observations directes: l'IA tire des conclusions en fonction des signaux présents, sans se fier à des règles statiques.
Granularité inégalée d'analyse: l'IA inductive traite un grand nombre de marqueurs comportementaux, psychologiques et contextuels pour capturer les nuances subtiles du comportement des utilisateurs (Netwave utilise 232 marqueurs).
Pas de retraining coûteux: l'IA apprend de chaque interaction en continu, sans nécessiter de phases de réentraînement lourdes et…décalées dans le temps.
Personnalisation profonde: des recommandations individualisées qui répondent aux besoins spécifiques de chaque visiteur.
3. Mettre en œuvre des stratégies de recommandation
Voici des exemples de stratégies de recommandation que vous pouvez mettre en place en utilisant l'IA :
Recommandation de produits complémentaires: proposer des accessoires, des produits associés ou des services complémentaires en fonction du produit consulté ou ajouté au panier. Par exemple, recommander une housse de protection et une carte mémoire pour un appareil photo.
Recommandation de produits similaires: suggérer des alternatives ou des variations du produit consulté en fonction de la marque, du style, du prix ou des caractéristiques. Par exemple, proposer d'autres modèles de jeans de la même marque dans une gamme de prix similaire.
Recommandation de produits populaires: mettre en avant les produits les plus vendus dans la catégorie consultée ou les articles tendance du moment. Cela permet de guider les visiteurs vers des produits susceptibles de les intéresser, en s'appuyant sur la popularité. Problème: cela ne prend pas en compte les attentes individuelles de votre visiteur à l’instant T mais présume qu’il a les mêmes que tout le monde ou que les 27 563 personnes qui ont permis de constituer le segment auquel on l’a rattaché sur la base de seulement 10 ou 15 critères.
Recommandation de produits récemment consultés: rappeler aux visiteurs les produits qu'ils ont consultés précédemment. Cette stratégie peut inciter les visiteurs à reconsidérer un produit qu'ils ont hésité à acheter.
Recommandation de contenu pertinent: proposer des articles de blog, des guides d'achat ou des vidéos informatives en fonction du contexte de navigation. Par exemple, suggérer un guide sur le choix du bon appareil photo si le visiteur consulte des pages produits d'appareils photo.
4. Adapter les recommandations à chaque page
Chaque page de votre site e-commerce offre des opportunités distinctes pour les recommandations contextuelles :
Page d'accueil: accueillir les visiteurs avec des recommandations personnalisées basées sur leur historique de navigation, leurs préférences ou leurs derniers achats.
Page produit: proposer des alternatives ou des articles similaires. Mais aussi du up selling ou même du cross selling dans certaines catégories de produits (ex: la mode) pour encourager les achats supplémentaires.
Page catégorie: guider les visiteurs vers les produits les plus pertinents en fonction de la catégorie consultée, de leurs préférences du moment.
Layer panier: inciter les achats impulsifs en suggérant des produits complémentaires ou des articles à petit prix lorsque le visiteur ajoute un produit à son panier.
Page panier: proposer des produits complémentaires pour maximiser la valeur du panier avant le passage au paiement.
Page Mon Compte: proposer des recommandations personnalisées basées sur l'historique d'achats, les produits consultés ou les listes de souhaits pour fidéliser les clients.
5. Mesurer et optimiser les performances
Le suivi des KPIs est essentiel pour évaluer l'efficacité des recommandations contextuelles et identifier les axes d'amélioration.
Voici quelques KPIs clés à surveiller :
Taux de clic (CTR): mesure l'attractivité des recommandations.
Taux de conversion: évalue la capacité des recommandations à générer des ventes.
Revenu par visite (RPV): mesure l'impact des recommandations sur les ventes globales.
Panier moyen: indique si les recommandations incitent les clients à acheter davantage d'articles.
Taux d'abandon de panier: permet de déterminer si les recommandations aident à réduire l'abandon de panier.
L'A/B testing est un outil précieux pour comparer différentes stratégies de recommandation et identifier celles qui génèrent les meilleurs résultats. Les tableaux de bord et les analyses granulaires permettent de suivre les performances en temps réel et d'ajuster les stratégies en continu.
En conclusion, l'utilisation de l'IA pour adapter les recommandations au contexte et aux comportements en temps réel est un atout majeur pour maximiser l'engagement client. En suivant les étapes de ce guide pratique, vous pouvez créer des expériences d'achat personnalisées, pertinentes et engageantes qui fidéliseront vos clients et boosteront vos ventes.