Pour les entreprises qui souhaitent se démarquer et proposer une expérience de qualité sur leur site internet, la personnalisation marketing est une pratique indispensable. Elle l’est d’autant plus qu’elle est un contributeur puissant de leur performance de conversion. Pour la mettre en place, il est nécessaire de prendre en compte les caractéristiques des clients-visiteurs du site. Cela permet en effet de proposer du contenu et des suggestions personnalisés pour vendre plus. Mais quelles caractéristiques prendre en compte pour une personnalisation marketing efficace ? Réponses.

Que vous travailliez en HTML ou en JSON, les temps de réponse de votre système de recommandation sont un élément critique de votre dispositif.

Ils peuvent pénaliser la productivité de votre stratégie de recommandation en faisant apparaître vos recommandations personnalisées avec un temps de retard qui les rendra peu appétentes pour vos visiteurs.
Ils peuvent aussi, et surtout par un effet indésirable, pénaliser la performance de votre SEO et dégrader votre ranking chez Google.

Les systèmes de personnalisation ont tous des “logiques” différentes, liées à la spécificité de leurs algorithmes.

La plupart sont simplement déductifs et statistiques et n’ont de personnalisation que la revendication commerciale. Ils sont purement contextuels (liés au produit visité et non au visiteur). Cela peut paraître très basique mais, ne vous leurrez pas, ce sont les plus nombreux malgré les accroches plus ou moins racoleuses sur l’hyper-personnalisation.

Votre système est en place. Vous produisez des recommandations personnalisées ou statistiques au profit de vos clients. 

Mais avez-vous pensé, pour les zones de recommandation, à prévoir ce que nous appelons une stratégie balai. C’est à dire une stratégie alternative qui prend le relais de la stratégie principale quand celle-ci ne peut être opérante. 

Non ? Le système que vous utilisez ne le permet pas ? Vous avez oublié de le faire ?

C’est l’une des erreurs les plus communes et pourtant elle va pénaliser la performance de votre système de recommandation.

C’est une erreur que nous rencontrons souvent. Si vous avez choisi un véritable outil de personnalisation piloté par des algorithmes qui ne sont pas simplement statistiques, vous devriez y prendre garde car cela peut avoir des effets contre-productifs sur votre dispositif de recommandations personnalisées.

Cette erreur peut paraître triviale mais elle va vous vous rendre la vie plus difficile à deux niveaux:

• elle va rendre très compliquée pour votre équipe marketing l’analyse des évolutions de votre performance "personnalisation" en termes de CA post clic et de pertinence des recommandations produit personnalisées, en vous empêchant d’identifier dans votre historique les éventuels changements de stratégies
• elle va vous obliger à re-paramétrer la stratégie de personnalisation “remplacée” au cas où la nouvelle s’avère plus improductive que la précédente.

Alors, voilà. Vous avez lancé un appel d’offres pour la personnalisation de votre recommandation-produit.

Au passage, vous avez peut-être découvert qu’entre recommandation-produit et recommandation-produit personnalisée il y a ...un monde. Vous ne l’avez pas encore découvert ? Contactez-nous :-). Nous nous ferons un plaisir de vous montrer.

Bref, vous mettez en place votre dispositif de personnalisation et ...patatras: vous repoussez les recommandations en bas de page, vous les affublez d'accroches super motivantes genre “Les internautes ont aussi aimé” (remarquez, si vous n’avez pas choisi une solution de recommandation personnalisée, c’est normal…) et puis vous ne les mettez qu’en home page et pages produits.

En préparation de votre rentrée et pour vous accompagner dans vos lectures estivales, nous vous proposons cette visite qui regroupe la première partie de notre série "Personnalisation, les 20 erreurs" rédigée par nos experts.

Ce sont les premières 10 erreurs décryptées par notre équipe pour vous aider à mieux appréhender la mise en place d'une stratégie de personnalisation et éviter ces erreurs qui pénalisent l'expérience d'achat de vos visiteurs.

Une nouvelle génération de technologie d'intelligence artificielle, l'IA Inductive, génère des interactions en temps réel plus pertinentes que les techniques classiques d'apprentissage automatique.