Une intelligence artificielle, c’est comme une intelligence naturelle: elle doit travailler dans le cadre de la stratégie commerciale de l’enseigne qui “l’emploie”. 

Ne pas gérer sa personnalisation en cross device c’est se condamner à recommencer depuis zéro une nouvelle relation commerciale avec votre visiteur quand il décide de vous visiter sur un autre device que celui sur lequel vous avez initié la relation. Car une visite, c’est avant tout l'initialisation d’une relation que vous espérez d’autant plus fructueuse qu’elle sera pérenne.

Vous venez d’acheter par téléphone un produit que vous aviez abandonné au panier sur un site marchand, via le service VAD de ce site. 

Vous revenez sur le site pour voir sur votre compte l’état de la commande et là, surprise ! Vous êtes accueilli par un superbe message de rappel de votre panier abandonné… 

Et vous vous dites: ce site est vraiment peu performant. Et vous avez raison.

Combien de fois ne vous est-il pas arrivé, sur un site marchand, de vous voir “pousser”  pour la 2°, la 3° ou la 4° fois, le même produit que l’on vous avait déjà présenté et qui ne vous intéresse pas ?

Combien de fois, alors que vous cherchiez des pulls pour homme, n’avez-vous pas vu apparaître la fameuse zone “Les autres clients ont aussi aimé” avec… des leggings de sport pour femmes ?

Il s’agit ici d’une erreur plus technique que technologique ou fonctionnelle. Mais elle revêt une importance cruciale. 

La fluidité de la navigation est en effet un élément déterminant pour éviter que l’internaute ne se lasse de sa navigation et quitte le site internet.

Pour être pertinente, la recommandation produit doit s’appuyer sur la connaissance à la fois de la situation dans laquelle se trouve l'utilisateur au moment présent, quand il est sur le site et sur ses centres d’intérêt. Sans cette connaissance de la situation, elle reste un exercice statistique moyenné et non personnalisé qui ne fait que raccrocher le visiteur à l’un des quelques segments pré-paramétrés ne rendant compte que très partiellement de sa situation.

Cette connaissance peut être induite de manière indirecte par un processeur d’IA spécifiquement dédié à cela, grâce à un ensemble de signaux faibles calculés en temps réel à partir de sa navigation et, pour faire simple,  comparés aux navigations des autres internautes. C’est la technologie que nous avons développé chez Netwave et qui montre une sur-performance constante - pour ce type d’usage- face au machine learning.

En dehors des pages les plus couramment visitées, le site propose des pages pour la mise en avant de services (“Mon compte”,  “Wishlist”, …), des pages de contenus (blog, brochures, …) et même si cela intervient très rarement, des pages d’erreur.

Lors de la mise en place d’une stratégie de recommandation, les sites marchands n’ont pas le réflexe d’exploiter ces espaces pour produire des recommandations et ceci est certainement une erreur.

Certes, ces pages ne sont pas celles qui connaissent le plus fort trafic mais leur typologie, leur vocation en font des espaces de recommandation privilégiés qui permettent une plus grande liberté.

L'animation commerciale doit présenter une synergie et une cohérence avec et sur l’ensemble de vos touch points, qu’ils soient physiques, digitaux, humains. 

Le lancement d’un nouveau produit, d’une nouvelle collection, la mise en oeuvre d’une offre promotionnelle seront communiqués et rendus visibles par la publicité, les emailings, la présentation dans le magasin, la mise en avant sur votre site mais également par les vendeurs qui dans leur discours se feront le relais de l’offre commerciale en cours.

Qui n’a pas fait l’expérience des bannières de recommandation qui continuent à proposer des produits vus dans le passé alors que l’achat est déjà fait ? 

La prise en compte de la situation présente du visiteur est essentielle si l’on souhaite comprendre ses attentes du moment et interagir efficacement avec lui tant qu’il est encore sur le site.

A quoi bon proposer des recommandations basées sur son seul comportement passé alors que sa situation présente est nouvelle et le contexte de sa navigation différente des visites passées ?

De même au cours d’une même visite, la situation de l’internaute peut évoluer à chaque clic et la recommandation doit exploiter l’instant présent pour ne pas être dissonante. 

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

• l’augmentation du chiffre d’affaires grâce à une pertinence accrue,
• mais également l’amélioration de l'expérience utilisateur.

Or, quand un service de recommandation est proposé, 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.