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5 bonnes pratiques de la relation client en magasin à reproduire sur les sites de e-commerce

Posted by Jean-Luc Bernard on 26/10/22 15:31

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Qu’il s’agisse d’un magasin physique ou d’une plateforme en ligne, l’orientation client est aujourd’hui a clé du succès. Mais comment maximiser la satisfaction et l’expérience client dans l'environnement digital du e-commerce ? Comment transférer les bonnes pratiques de l’accueil client en magasin, au parcours d’achat autonome de l’internaute ?

Au service de l’e-commerce, l’Intelligence Artificielle Inductive offre des perspectives de personnalisation des suggestions d’achat en temps réel. Capable de pallier le manque d’intermédiation humaine, cette technologie reproduit, de façon parfaitement transparente pour l’internaute, les pratiques les plus efficientes des vendeurs en magasin.

1. Cross-selling et up-selling ou comment augmenter le montant du panier moyen

Ces deux techniques de ventes additionnelles représentent un levier de croissance majeur pour les magasins physiques comme pour les sites de e-commerce. Ils y jouent une partie significative de leur profitabilité.

Cross-selling : proposer au client des produits complémentaires

En magasin, le cross-selling est une technique de vente additionnelle particulièrement efficace, qui permet non seulement d’augmenter le montant du panier moyen, mais également d’anticiper et de répondre en temps réel aux besoins du client

Le vendeur d’un magasin de chaussures suggérera naturellement l’achat de semelles ou de cirage. Un magasin de jouets mettra bien en évidence, et souvent au niveau des caisses, des piles de toutes sortes, nécessaires au fonctionnement des différents jeux électroniques.

Le e-commerce doit pouvoir s’appuyer sur des algorithmes de recommandations efficients, afin d’être lui aussi en mesure de proposer des produits complémentaires pertinents, sans intermédiation humaine.

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Up-selling : monter en gamme avec des produits ou services à haute valeur ajoutée

Grâce à une écoute active de son client, un vendeur est capable d’identifier une solution parfaitement adaptée à ses besoins et de lui proposer un produit à plus forte valeur faciale que celui qu’il avait naturellement envisagé et qui répondra encore mieux à ses attentes. L’up-sell peut s’incarner par exemple dans une chambre d’hôtel ou un voyage surclassé, un smartphone ou un ordinateur plus performant, ou encore des options supplémentaires pour l’achat d’une voiture.

Mais cette montée en gamme doit être parfaitement en phase avec le visiteur, physique ou online. La suggestion d’up-selling doit en effet être ciblée et réellement répondre à un besoin, de sorte que l’effort incrémental puisse être consenti. A ce titre, l’Intelligence Artificielle inductive se montre particulièrement intéressante. Elle permet en outre de déterminer le besoin précis du client à l’instant T : les suggestions d’up-selling réalisées augmentent non seulement la rentabilité du marchand mais elles sont surtout réellement intéressantes pour le visiteur.

2. Comprendre les attentes de l’internaute grâce à l’analyse des signaux faibles et des signaux forts

En magasin, un vendeur doit être à l’écoute des signaux forts, par lesquels le client exprime clairement quelle est son attente, comme par exemple : « Bonjour, je cherche un smartphone incassable ». Mais il doit également être attentif aux signaux faibles ou implicites envoyés par le client, comme sa tranche d’âge, sa tenue vestimentaire ou son incertitude par exemple.

De la même façon, l’ensemble du parcours d’un internaute sur votre site est pertinent, pour dessiner son profil d’acheteur et identifier ses besoins. S’oriente-t-il plus spécifiquement vers les nouveautés ou vers les promotions ? Sait-il exactement ce qu’il recherche ? Opte-t-il pour un tri par prix des produits proposés ? Est-il sensible aux avis des autres clients ? À quel moment de la journée fait-il prioritairement ses recherches ?...

Les plateformes d’e-commerce doivent ainsi pouvoir suivre ce parcours de navigation en temps réel et récolter le plus de signaux faibles possible, afin de proposer une expérience client personnalisée et optimisée.

Lire aussi : E-commerce : comprendre les attentes d’un client en temps réel, la puissance des signaux faibles vs les signaux forts

3. Réduire le choix pour rassurer le client

Paradoxalement, l’excès de choix qui s’offre au consommateur peut le paralyser dans sa démarche d’achat, en générant de l’inquiétude, de l’incertitude voire de la frustration. Comment, par exemple, en entrant chez Darty, ne pas rester médusé devant un mur présentant plusieurs dizaines de téléviseurs ? S’il fallait analyser les caractéristiques techniques de l’ensemble de ces appareils pour identifier celui qui nous convient le mieux, nul doute que nous serions découragés ! Fort heureusement : le vendeur est là pour nous guider, analyser nos besoins et réduire drastiquement le choix qui s’offre à nous. Réduire l’incertitude permet ainsi d’augmenter sensiblement le taux de conversion.

L’internaute fait face à la même problématique, encore accrue car l’absence de coût d’exposition et la pratique marketplace génèrent une inflation spectaculaire de l’offre. Et il ne peut pas compter sur l’intermédiation humaine. Il est donc crucial que les sites de e-commerce soient en mesure de simplifier le choix des visiteurs, en réduisant l’information présentée en fonction de l’intention d’achat, afin de maximiser leur chance de conversion.

4. Affiner le conseil en temps réel

Proactif, un vendeur s’adapte en temps réel aux demandes du client. Cette télévision est trop grande, trop chère ? Il saura soigneusement éviter par la suite de vous en proposer une de taille ou de prix équivalent, à moins qu’il ne se rende compte que vous êtes particulièrement hésitant.

De la même manière, un site d’e-commerce doit être en mesure d’affiner ses recommandations à chaque étape du parcours d’achat et ainsi, d’analyser la moindre évolution des attentes et des besoins en temps réel. Il est essentiel d’observer les changements de comportement de l’internaute en temps réel, pour identifier par exemple, la métamorphose du chasseur initial de nouveautés en chasseur de bonnes affaires une fois exposé à l’offre du site.

Par ailleurs, le site doit pouvoir s’adapter aux tendances de la consommation. Imaginons qu’un scandale touche l’industrie du coton. La médiatisation de l’affaire aura des répercussions immédiates sur le comportement d’achat des consommateurs. Ils se tourneront alors davantage vers les vêtements en lin par exemple. Le vendeur en magasin s’adaptera naturellement à cette évolution ; les suggestions personnalisées en e-commerce doivent pouvoir faire de même. Immédiatement, sans attendre que les ventes de lin aient dépassé les ventes de coton dans la base d’apprentissage du moteur statistique.

Pour coller à l’état d’esprit de l’internaute et aux tendance de la consommation à l’instant T, les suggestions automatisées ne peuvent pas se baser sur des modèles statistiques figés, tentant d’inscrire de force le client dans un segment prédéfini et s’appuyant sur des historiques de ventes dépassés dès que formulés. Seule l’intelligence artificielle inductive est capable d’implémenter en temps réel ces recommandations personnalisées et proactives.

 

5. L’induction ou la force de l’analyse humaine au service de l’Intelligence Artificielle

Pour prendre des décisions, le cerveau humain recourt majoritairement à l’induction : il généralise un vécu ou un raisonnement, à partir de l’observation d’un nombre restreint de cas particuliers, voire d’une seule expérience. Chaque nouveau contexte mettra à l’épreuve cette généralisation, en identifiant les analogies entre la situation présente et les précédentes et en adaptant en temps réel la stratégie à suivre.

C’est ce fonctionnement cognitif particulièrement performant qu’utilise par exemple le vendeur, lorsqu’il s’appuie sur ses expériences de ventes passées pour proposer un produit à un client. Son efficacité commerciale dépend de sa capacité à moduler ses recommandations, dès que le client s’écarte du modèle que l’analyse inductive lui avait permis d’esquisser.

De la même manière, l’Intelligence Artificielle, au service des recommandations automatisées des sites de e-commerce, ne doit pas être basée sur des algorithmes statistiques figés. Leur logique déductive n’identifie que ce qui était en moyenne le plus probable par le passé, sans s’adapter en temps réel au profil spécifique et changeant de chaque internaute. Elle ne trouve de réelle pertinence que dans les phénomènes fortement majoritaires et pérennes.

En revanche, l’IA inductive est capable de capter ce qui fait la différence aujourd’hui, à l’instant T et pour un client spécifique, en analysant les dimensions contextuelles, comportementales et psychologiques de sa navigation.

Grâce à sa technologie exclusive d’IA Inductive, la force de Netwave est justement d’inscrire au cœur du e-commerce, et de façon transparente pour l’internaute, tous ces ressorts essentiels de la personnalisation en temps réel des recommandations, pour une expérience client qualitative, attrayante et optimisée.

Ainsi, Netwave vous permet de ré-inter médiatiser la relation client sur votre site e-commerce, en reproduisant l’expertise du vendeur physique. Vous répondez aux besoins de vos visiteurs et leur offrez une expérience sur-mesure réellement personnalisée. Un projet ? Une question ? Contactez-nous !

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Topics: E-commerce, relation client