L'agilité et la pertinence étant des atouts clés, les entreprises doivent équiper leurs plateformes de technologies capables non seulement de réagir mais aussi de prévoir et d'innover. C'est dans ce contexte que les outils de personnalisation avancés, qui génèrent des règles d'interaction, en temps réel et non en fonction de modèles statistiques prédéfinis, prennent toute leur importance, marquant une évolution significative par rapport aux systèmes traditionnels limités à appliquer une règle définie des mois auparavant.

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Chacun le sait, sur un site marchand chaque clic peut être le prélude à une décision d'achat.  Comprendre les besoins actuels de vos visiteurs à chaque visite, à chaque clic devient  essentiel. Trop souvent encore, les entreprises s'appuient seulement sur les seules données historiques pour modéliser leurs stratégies de personnalisation mais les attentes des visiteurs évoluent constamment: ce qui était pertinent hier peut ne plus l'être aujourd'hui.

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Sur le terrain du e-commerce, pour répondre efficacement aux attentes évolutives des consommateurs, l'adaptabilité basée sur des insights scientifiquement valides devient un pilier essentiel. Chez Netwave, l'importance accordée aux données pour comprendre et anticiper les besoins des consommateurs est centrale. Traditionnellement, les segments de consommateurs, dérivés de données historiques, ont guidé nos prédictions de comportement. Toutefois, cette approche ne suffit plus pour saisir la volatilité des préférences individuelles à l'ère moderne.

Dépasser les modèles prédictifs traditionnels
Les modèles traditionnels de segmentation de la clientèle, bien que jadis révolutionnaires, présentent aujourd'hui des limites non négligeables qui peuvent compromettre l'efficacité des stratégies de personnalisation. Ces modèles sont typiquement construits sur des données historiques, supposant que les comportements passés sont des indicateurs fiables des actions futures. Cependant, cette hypothèse s'effondre face à la volatilité et à l'individualité croissante des comportements des consommateurs.
Les limitations des données historiques
Les données historiques, par définition, sont statiques. Elles capturent un instantané du comportement du consommateur qui, une fois enregistré, ne change plus, malgré l'évolution des préférences ou des circonstances de l'individu. Les modèles qui dépendent exclusivement de telles données ne peuvent pas s'adapter en temps réel aux changements soudains ou graduels dans les préférences des consommateurs. Par exemple, une personne qui achetait fréquemment des articles de sport pourrait soudainement changer ses habitudes sans que les modèles basés sur les données historiques ne puissent détecter ou comprendre ce changement à temps. Les données historiques sont un instantané obsolète dans un monde en mouvement perpétuel.

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L’économie circulaire, contrairement au modèle linéaire traditionnel « extraire, fabriquer,
jeter », vise à créer un cycle fermé où les produits sont conçus pour être réutilisés,
recyclés ou régénérés.

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Quand l'abondance de choix peut paradoxalement mener à l’hésitation, la personnalisation émerge comme un phare de singularité. Chez Netwave, nous avons embrassé cette évolution, non pas comme une tendance, mais comme un pilier fondamental de l'interaction client. Explorons comment la personnalisation, au cœur de notre technologie d'IA Inductive, transforme chaque utilisateur en une priorité, forgeant des expériences mémorables qui ne se contentent pas de satisfaire, de convertir mais aussi fidélisent.

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Les systèmes de recommandation alimentés par l'intelligence artificielle (IA) se sont imposés comme des outils incontournables pour personnaliser l'expérience d'achat et stimuler les ventes sur les sites marchands. Cependant, l'adoption de cette technologie ne garantit pas à elle seule un retour sur investissement (ROI) optimal. Pour véritablement tirer parti de votre système de recommandation IA, une approche stratégique axée sur l'analyse des performances, l'optimisation continue, et l'exploitation judicieuse des données utilisateur est essentielle. Voici comment.

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Pour les e-marchands, gros ou petits, comprendre et optimiser le taux de conversion (CVR) est plus qu'une nécessité, c'est une quête incessante pour rester pertinent et compétitif. 
L'année 2024 marque un tournant décisif dans cette quête, révélant des tendances et des benchmarks qui ne sont pas seulement des chiffres, mais des récits de l'évolution du comportement des consommateurs et de la technologie. 
Chez Netwave, nous sommes au cœur de cette évolution, grâce à notre technologie d'IA Inductive, qui personnalise au cas par cas les interactions avec les visiteurs d'un site web de manière révolutionnaire. 

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L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans la gestion de la relation client (CRM) révolutionne le secteur du e-commerce. Cette synergie entre IA et CRM ouvre de nouvelles avenues pour une compréhension approfondie et un engagement accru des clients. Cet article explore comment l'IA enrichit le CRM dans le e-commerce, en mettant l'accent sur l'amélioration de la compréhension et de l'engagement des clients.

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Autant le constater d'entrée de jeu: en matière de relation client, la personnalisation n'est plus un luxe, mais une nécessité. Les CTO et CMO, véritables architectes de l'expérience client en ligne, sont constamment à la recherche de solutions innovantes pour devancer les attentes des consommateurs. L'intelligence artificielle, avec son potentiel dont les limites sont quotidiennement repoussées, se présente comme l’outil idéal pour atteindre une réelle personalisation des parcours visiteurs sur les sites web, notamment marchands. 
Plongeons quelques minutes au cœur de l'impact des recommandations personnalisées sur le parcours d'achat en ligne, en mettant en lumière les nuances subtiles qui façonnent l'expérience utilisateur.

 

Sensibilisation : le premier contact

La phase de sensibilisation est le moment où le potentiel client entre en contact pour la première fois avec votre marque, vos produits ou services. C'est le point de départ du parcours d'achat, où l'objectif est de capter l'attention et de susciter l'intérêt. Dans cet univers digital saturé d'informations, se démarquer est un véritable défi. C'est là que l'IA inductive entre en jeu, offrant une personnalisation de haut niveau dès le premier contact.
L'IA grâce à ses algorithmes avancés, analyse une multitude de données comportementales, contextuelles, psychologiques, pour comprendre les préférences et les besoins des utilisateurs. Elle prend en compte non seulement les actions directes, comme les clics et les historiques de navigation, mais aussi des données plus subtiles, telles que la durée de consultation de certaines pages ou l'interaction avec des contenus spécifiques comme la consultation des avis clients.
En se basant sur cette analyse approfondie, l'IA est capable d’identifier  les caractéristiques de la visite de manière extrêmement précise et de présenter au visiteur des recommandations produits, des publicités et des contenus hautement personnalisés. Comment ? En identifiant puis publiant ce qui a le mieux fonctionné dans les situations analogues.
Certes, lors d’une première connexion à un site, le volume et la qualité de l’information obtenus sont faibles. Vous ne savez pas (sauf si le visiteur est venu récemment sur votre site) quels sont ses centres d’intérêt, le niveau de prix qu’il recherche ou les attributs qu’il attend du produit recherché. Mais vous pouvez savoir beaucoup de choses: est-ce une 1° visite ou une visite retour ? Sur quel device le visiteur consulte-t-il votre site ? Quel OS et quel navigateur utilise-t-il ? Quel jour dans la semaine ? Quel moment dans la journée ? De quel referrer vient-il ? Quel temps fait-il de là où il se connecte ? …etc. Et l’IA sait utiliser cela. En recherchant les situations analogues, elle pourra identifier ce qui peut convertir ce 1° contact en clic, en mise au panier, en achat.

 

Considération : cultiver l'intérêt

Une fois l'attention captée, il s'agit de maintenir l'intérêt du consommateur. À cette étape, l'IA analyse le parcours de navigation de l'utilisateur pour proposer des produits complémentaires ou alternatifs, du conseil, du up selling, du cross selling, en adéquation avec ses attentes et préférences. Et là, la richesse d’information ayant augmenté, vos insights seront plus pertinents. Vous pourrez identifier la famille de produits qui motive la visite, le niveau de prix qui est attendu, le niveau de promotion espéré…etc. Vous recueillez pendant la navigation, en temps réel, des données non seulement sur le contexte, mais aussi sur le comportement et la psychologie de chacun de vos visiteurs. Les situations identifiées se font plus précises, plus différenciées permettant d’aboutir à des recommandations véritablement individualisées et non plus issues de modèles calculés sur des bases statistiques exploitant les données du passé. Pensez-vous réellement que les données recueillies sur votre site d’articles de sport, depuis 2 ans sur une passionnée de tennis célibataire, vous sera d’une quelconque utilité quand elle reviendra sur votre site pour chercher un cadeau pour le compagnon qu’elle a rencontré il y a un mois et qui lui est un mordu d’équitation ?
Il s’agit souvent ici de proposer des recommandations pertinentes notamment sur les pages de listes ( catégories, sous catégories, résultats de recherche ou de facetting). Avec des taux de clic allant jusqu’à 40%, nous constatons tous les jours chez nos clients tout l’intérêt qu’il y a à proposer des recommandations personnalisées sur ce type de page. Elles démontrent à votre visiteur que votre site les comprend et permettent d’engager plus rapidement la consultation d’une fiche produit qui est le conducteur naturel vers la conversion.

 

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Quand l'expérience-utilisateur personnalisée devient la condition sine qua non de la compétitivité, les systèmes de recommandation de produits jouent un rôle pivot. Traditionnellement, ces systèmes s'appuient sur des technologies d'intelligence artificielle (IA) qui construisent des modèles statistiques basés sur l'analyse des comportements passés des utilisateurs. Ces approches, bien (trop) ancrées dans l'industrie, adoptent des logiques proportionnelles et intégratives, amalgamant les données utilisateur dans des modèles préconçus pour prédire les préférences futures. Bien que ces méthodes aient prouvé leur efficacité jusqu'à un certain point, elles présentent des limitations significatives, surtout quand il s'agit de personnalisation en temps réel. C'est dans ce contexte que l'IA Inductive de Netwave se distingue, en proposant une approche révolutionnaire basée sur un traitement en temps réel des données, en s'appuyant sur une logique à la fois différenciative et intégrative.

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