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Recommandation personnalisée: ne faites pas l'erreur de préférer le volume à la pertinence

Posted by Jean-Luc Bernard on 13/05/22 18:18

En matière d'interaction en temps réel sur les sites marchands, l'une des erreurs les plus destructrices de valeur est certainement de préférer le volume à la pertinence.

La recommandation-produits personnalisée est un service apporté à l'utilisateur qui répond à 2 de vos objectifs principaux : 

- augmenter votre chiffre d’affaires / visite grâce à une pertinence accrue,

- mais, également, améliorer une expérience utilisateur plus fluide et productive à vos visiteurs.

Quand un service de recommandation est mis en oeuvre le premier réflexe est de maximiser le nombre de recommandations produites tout au long de la navigation de l’internaute. Et à chaque recommandation de présenter un nombre significatif de produits.

Ceci est une erreur et se fait au détriment des objectifs poursuivis.

La recommandation de produits ne répond pas aux mêmes règles que le merchandising  naturel du site.

Il est important que l’utilisateur identifie la recommandation comme un service personnalisé en rapport avec la situation dans laquelle il se trouve. 

Il faut donc accepter, que dans certaines situations, un conseil pertinent puisse ne pas être fourni par manque d’informations significatives issues de la navigation.

Dans ce cas, il est préférable d’attendre que la navigation de l'utilisateur offre plus d'éléments exploitables pour obtenir une recommandation pertinente, plutôt que de produire une recommandation à tout prix.

Si l’internaute ne perçoit la recommandation que comme un processus automatique non réellement personnalisé, il n’y prêtera plus attention. Elle deviendra, au mieux improductive. Au pire contre-productive, selon le degré de perception d’une pression malvenue.

Un bon vendeur en magasin recherche avant tout à obtenir des informations lui permettant de déterminer dans quelle situation se trouve son vis à vis pour lui fournir un conseil pertinent avant de lui  faire une recommandation : est-il dans une démarche d’achat ? de recherche d’information ? a-t-il un attachement à une marque ? un budget défini ? des pré-requis techniques ? ... etc.

Dans le cas contraire, lui et sa recommandation ne sont pas perçus comme un service mais comme une pression et entachent durablement la dimension “confiance” de la relation à l’enseigne. Marchand de tapis, dit la sagesse populaire...

Sur un site marchand, c’est la même chose. Produire des bannières de recommandation à chaque navigation, même si l’on n'est pas en mesure de le faire avec pertinence, fera que cette recommandation sera assimilée par l’internaute à de la "publicité" non personnalisée. Une exposition publicitaire ne prenant pas en compte sa situation. De la pression pure et simple. 

Sans attention à ses attentes à lui.

Et ceci sera accentué par le fait que les sites définissent souvent des bannières de recommandation reprenant le même design que celui utilisé par le merchandising naturel du site. 

Le caractère impersonnel du “wording” qui accompagne ces bannières renforce ce phénomène : “Découvrez le top des ventes” ; “Les autres internautes ont également consulté”, …

Préférer la pertinence au volume, permet a contrario d’accompagner la recommandation d’une communication ciblée qui interpelle l’internaute :

“Fan de la marque LG, découvrez les nouveautés OLED”, "Passionné d'innovation ? Voici une sélection rien que pour vous"...etc.

En conclusion:

1/ il est préférable de recommander quand il y a réellement quelque chose à recommander,

2/ d’accompagner cette recommandation en précisant la nature de ce qui est recommandé et pourquoi cela est recommandé à cet instant précis.

Sinon la recommandation ne sera pas perçue comme un service apporté à l’internaute mais comme une simple mise en avant de produits répondant à un simple souhait de déstockage.

Sachez offrir à vos visiteurs ce qu’ils attendent: un vrai conseil appuyé sur une vraie compréhension de leurs attentes.

Recommandez moins. Recommandez à bon escient.

Topics: E-merchandising, Personnalisation, recommandation produits, recommandation en temps réel, Taux de conversion, intelligence artificielle, taux conversion

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