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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Quand chaque clic peut être le prélude d'une décision d'achat, l'agilité est reine. C'est ici que Netwave Suite, avec sa capacité à ajuster les recommandations en temps réel en fonction du comportement des utilisateurs, se distingue comme un véritable game-changer pour les entreprises en quête de maximisation de leurs conversions. Cet article plonge dans les profondeurs de cette technologie révolutionnaire, dévoilant comment elle redéfinit les règles du jeu dans l'univers de la personnalisation.

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Comprendre les subtilités du comportement des consommateurs est crucial pour se démarquer dans le monde très compétitif du commerce en ligne. Un concept psychologique puissant, mais souvent sous-exploité, joue un rôle déterminant dans la prise de décision d'achat : la preuve sociale. Popularisée par Robert Cialdini dans son ouvrage de référence "Influence: The Psychology of Persuasion", la preuve sociale est cette tendance innée à imiter les choix des autres, nous guidant vers ce qui est perçu comme le comportement "correct" dans une situation donnée. Dans le cadre du e-commerce, la preuve sociale se manifeste sous diverses formes : avis clients, évaluations, témoignages, mentions sur les réseaux sociaux, et même le volume de ventes d'un produit. Ces indicateurs jouent un rôle essentiel en rassurant les clients potentiels sur la qualité et la fiabilité des offres, diminuant l'incertitude et encourageant ainsi la décision d'achat. Diverses tactiques permettent d’activer ce levier.

Avis et évaluations détaillés
Aller au-delà des simples étoiles pour fournir des avis détaillés, agrémentés de photos et vidéos des clients, en situation, peut grandement renforcer l'authenticité et l'impact de ces témoignages. Ces éléments concrets aident les futurs acheteurs à se projeter, augmentant ainsi la probabilité d'un achat.

Intégration des réseaux sociaux

La visibilité en temps réel des interactions autour des produits sur les réseaux sociaux crée un sentiment d'urgence et de popularité. Voir un produit régulièrement partagé ou mentionné agit comme un puissant moteur d'attraction et de confiance.

 

Labels et badges

L'attribution de badges tels que "Best-seller" ou "Choix de l'éditeur" oriente les consommateurs vers des choix validés par la communauté ou les experts, simplifiant leur processus de décision.

 

Témoignages d'experts et d'influenceurs

Les recommandations d'experts reconnus ou d'influenceurs de renom portent un poids significatif, influençant fortement les décisions d'achat grâce à leur autorité perçue dans leur domaine.

 

Quantité Vendue

Afficher le nombre d'unités vendues d'un produit non seulement souligne sa popularité mais crée également un sentiment de rareté et d'urgence, poussant les consommateurs à agir rapidement pour ne pas passer à côté.

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'Effet de la Preuve Sociale sur la Psychologie des Consommateurs

La preuve sociale exploite des instincts fondamentaux tels que le besoin d'appartenance et la peur de manquer. En observant les choix d'autrui, les consommateurs gagnent en confiance pour faire des choix similaires, percevant ces actions comme validées par le groupe.

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• Pour convertir une visite en achat, chaque détail compte pour captiver l'attention du visiteur et en faire  en client fidèle. Alors que la plupart des responsables commerciaux se concentrent sur les stratégies de marketing traditionnelles, un domaine souvent négligé mais d'une importance capitale émerge : l'impact de la charge cognitive sur les taux de conversion. Explorons  comment la fusion de la psychologie cognitive et des technologies d'intelligence artificielle avancées, telles que l'IA Inductive développée par Netwave, peut transformer l'expérience d'achat en ligne et propulser les sites marchands vers de nouveaux sommets de succès.

Comprendre la charge cognitive dans le contexte du e-commerce

La charge cognitive fait référence à la quantité d'effort mental nécessaire pour traiter des informations. Dans le cadre du e-commerce, chaque élément d'un site web, des descriptions de produits aux options de paiement, contribue à cette charge. Une charge cognitive élevée peut entraîner de la frustration, de la confusion et, finalement, l'abandon du panier d'achat.

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• Bienvenue dans l'ère de la personnalisation, où chaque interaction en ligne peut devenir une aventure sur mesure, conçue spécialement pour vous. Loin d'être une simple fonctionnalité technique, la recommandation personnalisée est une véritable révolution dans notre manière de naviguer, d'acheter et de découvrir en ligne. Mais qu'est-ce qui rend cette technologie si captivante et comment transforme-t-elle une visite en ligne en une expérience mémorable ? Plongeons ensemble dans les méandres de la personnalisation pour en saisir toute la subtilité et l'impact.

L'Essence de la Recommandation Personnalisée

Imaginez un monde où chaque livre que vous ouvrez commence par votre chapitre préféré, où chaque playlist musicale ne contient que des morceaux qui peuvent vous faire vibrer, où chaque boutique en ligne affiche en premier les articles qui semblent faits juste pour vous. C'est dans ce monde que nous invite la recommandation personnalisée. Grâce à des algorithmes de plus en plus sophistiqués et à l'intelligence artificielle, les sites web et applications sont désormais capables de "comprendre" vos préférences, vos envies, vos besoins et de vous proposer des contenus, produits ou services en parfaite adéquation avec vos goûts et vos besoins.

 

Les Coulisses de la Magie

Mais comment fonctionne réellement cette magie numérique ? Tout commence par la collecte et l'analyse de données, souvent perçues comme de simples traces digitales : les pages que vous visitez, le temps passé sur chaque article, vos interactions et même vos hésitations. Ces données, une fois collectées, alimentent des modèles d'apprentissage automatique qui, tel un alchimiste numérique, transforment ces informations brutes en prédictions affinées de vos désirs et préférences.
Il ya deux grands types de plateformes:

• • celles qui travaillent en mode déductif (“je crée des règles que j’applique à des cas particuliers”), comme les systèmes machine learning. Sur la base des données du passé, elles créent des modèles sur des bases statistiques, c'est-à-dire des segments de visiteurs pour lesquelles elles définissent des règles de personnalisation pour lesquelles elles émettent des probabilités de réalisation. Elles présentent de gros inconvénients: toujours un temps de retard, n’identifient de manière fiable que les phénomènes très majoritaires du fait de leur besoin d’un grand volume d'occurrences, peuvent définir un visiteur qui n’existera que sur le plan statistique et pas dans la réalité, réduisent la compréhension de la visite à une explication issue du passé et donc manquent de pertinence, ne peuvent pas prendre en compte les évolutions de situation en cours de navigation.
  • celles qui, comme Netwave Suite, travaillent en mode inductif (‘je généralise ce que j’ai vécu dans un cas particulier”). En temps réel, pendant la visite, je collecte les données de navigation (232 trackers) qui me permettent d'identifier les attentes du visiteur en les comparant à ce qu’ont fait dans le passé les visiteurs présentant exactement les mêmes caractéristiques et j’actualise cette situation, en temps réel, à chaque donnée reçue, comme le fait le vendeur en magasin.

Une Révolution pour l'Expérience Utilisateur

La personnalisation change radicalement la donne pour le visiteur. Elle élimine le bruit de fond incessant de l'information non pertinente, transformant sa navigation en un flux continu de découvertes et de surprises agréables. Chaque recommandation devient une porte ouverte vers quelque chose que vous allez probablement aimer, rendant votre expérience en ligne non seulement plus efficace mais aussi beaucoup plus engageante. En limitant le choix à ce qui correspond exactement à votre besoin, elle réduit le sentiment d'incertitude, 1° facteur d'hésitation et, ainsi, augmente significativement la conversion.

 

Les Bénéfices Multiples pour les Entreprises

Du côté des entreprises, les avantages de la recommandation personnalisée sont tout aussi impressionnants. En augmentant significativement les taux de conversion et la fidélisation des clients, cette technologie permet aux e-marchands d'accroître significativement leur revenu par visite et donc leur rentabilité, de tisser des liens plus forts et plus personnels avec leurs visiteurs. Elle offre également une compréhension plus profonde de leurs préférences et de leurs comportements.

 

Une Expérience Utilisateur Enrichie et Personnalisée

Pour les visiteurs, la recommandation personnalisée est synonyme d'une expérience enrichie et profondément personnalisée. Chaque recommandation est une invitation à explorer, à découvrir, à être surpris. C'est la promesse d'un espace en ligne où chaque interaction vous est spécialement dédiée, où votre temps et vos choix sont valorisés.

 

Les Défis et Responsabilités

Cependant, cette magie numérique vient avec son lot de défis et responsabilités. La protection de la vie privée et la sécurité des données personnelles sont au cœur des préoccupations, nécessitant une transparence et une éthique irréprochables de la part des entreprises qui déploient ces technologies. L'équilibre entre personnalisation et respect de la vie privée est délicat mais essentiel à maintenir pour gagner et préserver la confiance des utilisateurs.

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Dans un environnement e-commerce où la personnalisation s’avère le principal levier d’optimisation de performance commerciale, Netwave Suite se présente comme la clé de voûte d'une expérience client sur mesure. Ce guide s'adresse à vous, professionnels souhaitant intégrer Netwave Suite à votre infrastructure existante. Nous allons explorer ensemble comment cette solution peut non seulement s'harmoniser avec vos systèmes actuels, mais aussi les transcender, vous permettant de débuter une aventure où chaque recommandation de produit devient une opportunité unique de satisfaction client.

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Dans le monde trépidant du commerce en ligne, la personnalisation est reine. Mais attention, il y a un hic : le respect de la vie privée. Un équilibre délicat, n'est-ce pas ? Plongeons ensemble dans cet univers où l'IA tente de jongler entre personnalisation astucieuse et discrétion de gentleman.

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Pour le e-commerce, la personnalisation n'est pas seulement un luxe, c'est une nécessité. Dans un environnement où l’intermédiation physique a disparu, Netwave Suite, une plateforme de recommandation personnalisée innovante grâce à sa technologie d’IA Inductive, vient remplacer le vendeur, le conseiller et se positionne en référent dans ce domaine. Mais quels résultats concrets les sites marchands  peuvent-ils espérer en intégrant cette technologie ? Voici trois améliorations tangibles en termes de taux de conversion, taille moyenne du panier et satisfaction client que Netwave Suite promet.

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