Blog de personnalisation du commerce électronique
Publié: 2021-03-02Des recommandations efficaces font des ventes.
Malheureusement, de nombreux magasins de commerce électronique affichent le niveau de catégorie de base ou les recommandations de produits les plus vendus sur leur site et n'y pensent plus jamais.
Nous pouvons faire mieux.
Aujourd'hui, les moteurs de recommandation de produits sont capables d'en savoir plus sur un client en temps réel, en modifiant les offres en fonction du comportement du client.
Ce guide décrit le fonctionnement des moteurs de recommandation de produits de commerce électronique, les meilleures pratiques de marchandisage et les résultats que vous pouvez obtenir en améliorant vos recommandations de commerce électronique.
Tactiques avancées de recommandation de produits pour multiplier les revenus
Vous trouverez ci-dessous certaines de mes tactiques préférées pour augmenter les conversions et multiplier les revenus.
1. Créez des offres groupées pour les produits les plus vendus
Les offres groupées sont un moyen fantastique d'augmenter la valeur moyenne des commandes.
Les campagnes Kickstarter sont une excellente source d'inspiration. Souvent, les créateurs n'ont qu'un seul produit principal. Pour augmenter les chances de succès, ils créent différents niveaux de participation.
Souvent, ces modules complémentaires sont des produits complémentaires qui améliorent l'expérience de base.
Voici un exemple. Ci-dessous, le jeu de base le moins cher avec une seule extension est proposé à 22 $. Il compte 247 contributeurs.
En revanche, le pack "All-in" avec plusieurs packs de cartes, extensions et autres goodies est proposé à 90 $. Il compte 1 197 contributeurs.
Un autre exemple est Fashion Nova.
Ici, ils créent des offres groupées dynamiques en fonction du produit consulté, en les présentant dans un simple widget de recommandation.
2. Présentez dynamiquement des recommandations après les actions d'ajout au panier
Lorsqu'un client ajoute un article à un panier, c'est un signal incroyablement fort sur l'affinité du produit.
Vous pouvez capitaliser sur ce moment de différentes manières. Une tactique consiste à présenter une fenêtre contextuelle avec la possibilité de continuer à payer ou à continuer vos achats.
Dans cette pop-up, vous pouvez également proposer des produits complémentaires. Target le fait magnifiquement avec sa séquence d'action après l'ajout au panier. Ici, ils présentent des articles qui sont fréquemment achetés ensemble.
Ci-dessus, Target présente une fenêtre contextuelle personnalisée basée sur l'article que je viens d'ajouter au panier. Dans ce cas, une tenue d'Halloween pour fille.
3. Profitez de la saisonnalité et des tendances d'achat
Ci-dessus, Amazon propose des recommandations de produits pour la fête des mères au-dessus du pli.
Les tendances d'achat offrent une excellente opportunité de présenter des offres plus pertinentes même sans rien savoir du visiteur.
Amazon fournit un excellent exemple.
Au moment où j'écris cette mise à jour, nous sommes à deux semaines de la fête des mères. Simulant un premier visiteur, Amazon propose de nombreuses offres pour la fête des mères.
Au-dessus du pli, ils présentent un portail vers leur "boutique de cadeaux pour la fête des mères", avec un appel à l'action séparé placé dans le coin supérieur droit pour "Acheter des bijoux pour la fête des mères".
Ci-dessus, Amazon affiche des recommandations en ligne pour la fête des mères.
Lorsque vous faites défiler vers le bas, le widget de recommandation suivant met en évidence une série de catégories les plus vendues dans la boutique de cadeaux de la fête des mères.
Bien qu'Amazon ne sache pas pourquoi ce visiteur vient pour la première fois sur son site, ils reconnaissent qu'il y a de fortes chances qu'ils veuillent acheter un cadeau pour la fête des mères.
4. Utilisez la technologie de personnalisation dans vos recommandations de produits
La personnalisation est la tactique la plus efficace de cette liste.
Vos clients sont divers.
Certains sont sensibles au prix. Certains se soucient de cette marque, tandis que d'autres se soucient de cela. Il y aura des visiteurs pour la première fois et des visiteurs qui reviennent.
Comprendre que vos clients sont des individus est la première étape vers des recommandations de produits efficaces.
Ci-dessous, nous comparons l'expérience d'un magasin dans la mise en œuvre de la personnalisation des recommandations de produits.
La personnalisation double souvent l'efficacité des recommandations.
Recommandations de produits dynamiques : n'utilisez pas de recommandations de produits statiques. Cliquez ici pour voir comment Barilliance personnalise les recommandations sur vos pages d'accueil, de catégorie et de produit.
5. Utilisez les données démographiques, le cas échéant
Nordstrom présente une autre tactique avancée de recommandation de produits.
Au lieu d'utiliser un widget de recommandation « Trending Products » plus générique, ils utilisent un « Trending Near You ».
Cela tire parti des différences géographiques, telles que les saisons et le goût. Là encore, le but est de créer des offres pertinentes sans avoir accès aux comportements antérieurs.
L'intégration de données démographiques aide à éliminer les offres non pertinentes. Par exemple, il est douteux que leurs clients de San Diego achètent des manteaux d'hiver, même en décembre.
L'intégration de données démographiques aide à éliminer les offres non pertinentes. Par exemple, il est douteux que leurs clients de San Diego achètent des manteaux d'hiver, même en décembre.
6. Créez des stratégies de recommandation de produits spécifiques pour les nouveaux visiteurs.
Les nouveaux visiteurs ont les taux de conversion les plus bas.
En fait, en étudiant des millions de sessions de commerce électronique, nous avons constaté que les visiteurs qui reviennent convertissent 73,72 % de plus que les premiers.
La raison est simple. Vous ne savez pas ce que les visiteurs aiment pour la première fois, ce qui rend difficile la création d'offres pertinentes.
La stratégie "de base" consiste à présenter une liste des articles les plus vendus dans tout le magasin, dans l'espoir que vous ferez apparaître ce qui est important pour eux.
Cependant, il existe un certain nombre de tactiques proactives que vous pouvez mettre en œuvre pour augmenter votre succès.
7. Étendre les moteurs de recommandation de produits à travers les canaux
Les stratégies omnicanales augmentent les revenus.
Les recommandations de produits sont un outil clé pour rendre l'omnicanal efficace. Ils vous permettent de créer des offres très ciblées, en utilisant des données clients connues et de faire correspondre les affinités aux produits.
Les moteurs de recommandation de produits avancés comme Barilliance peuvent (et doivent) être appliqués sur tous les canaux.
Cela peut être fait dans les réseaux sociaux, les applications de chat ou encore le canal de messagerie électronique le plus convertissant.
Recommandations de produits d'e-mail axés sur la conversion :
Alimentez vos e-mails avec le même moteur de recommandation omnicanal que vous utilisez pour les interactions Web, mobiles et physiques.
Unifiez vos données et créez les expériences les plus pertinentes possibles. En savoir plus ici.
8. Augmentez la confiance avec des éléments de preuve sociale intégrés
La conversion dépend de la confiance.
Bien que le concept de preuve sociale ne soit pas nouveau, ni "avancé", je suis surpris du peu d'entreprises qui utilisent des éléments de preuve sociale dans leurs produits recommandés.
Amazon intègre des éléments de preuve sociale dans ses widgets de recommandation.
9. Aide à la prise de décision avec des widgets de comparaison
Les recommandations de produits peuvent également être utilisées pour aider les clients à prendre les meilleures décisions. Encore une fois, Amazon fournit un exemple instructif de la façon de combiner des recommandations de produits et des données d'attributs de produits dans un format facile à digérer.
Lorsqu'elles sont associées à des stratégies de merchandising, les marques peuvent contrôler le contexte dans lequel elles comparent le produit actuel et contribuer à influencer la décision d'achat finale.
Types de moteurs de recommandation de produits
Comment fonctionnent les moteurs de recommandation de produits ?
L'objectif des recommandations de produits est double : premièrement, améliorer l'expérience d'achat et deuxièmement, augmenter les revenus.
Les systèmes de recommandation de produits le font en présentant aux acheteurs les offres qu'ils sont les plus susceptibles de vouloir.
Les moteurs passent au crible les dizaines, les centaines ou les milliers d'articles qu'un magasin propose et décident lequel convient le mieux à cet utilisateur particulier.
De manière générale, il existe trois grandes techniques utilisées par les moteurs pour filtrer les SKU.
1. Technique de filtrage collaboratif
Crédit d'image
Le filtrage collaboratif utilise les actions d'autres utilisateurs pour prédire ce qu'un autre utilisateur aimera.
Par exemple, si un utilisateur achetait des robes, mais achetait finalement un sac à main, le logiciel commencerait à établir une corrélation entre ces deux catégories. Au fur et à mesure que de plus en plus d'utilisateurs confirmaient cette association, cela commençait à influencer les produits recommandés.
2. Techniques de filtrage basées sur le contenu
Le filtrage basé sur le contenu se concentre sur l'acheteur spécifique. Le logiciel de recommandation de produits suit les actions des utilisateurs, telles que les pages Web consultées, les produits cliqués, le temps passé sur diverses catégories et les articles ajoutés au panier.
Sur la base de ces informations, un profil client est créé. Ce profil est ensuite comparé au catalogue de produits pour identifier les articles à afficher.
3. Recommandations hybrides
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Le meilleur logiciel de recommandation combine en fait les deux techniques pour donner la prédiction la plus précise. C'est ainsi que fonctionne Barilliance.
En combinant les deux techniques, les moteurs de recommandation de produits sont capables d'appliquer la "sagesse de la foule" aux prospects avant qu'ils ne collectent beaucoup de données. Au fur et à mesure que l'on apprend plus d'informations sur cet utilisateur particulier, les recommandations deviennent de plus en plus personnalisées en fonction de sa session et de son historique d'utilisation.
Recommandations de produits dynamiques : n'utilisez pas de recommandations de produits statiques. Cliquez ici pour voir comment Barilliance personnalise les recommandations sur vos pages d'accueil, de catégorie et de produit.
Règles de marchandisage
En brique et mortier, les magasins sont obligés de choisir une seule stratégie de marchandisage.
Les magasins de commerce électronique n'ont pas cette limitation.
Les détaillants peuvent utiliser la technologie de personnalisation pour créer des stratégies de marchandisage spécifiques pour n'importe quel segment de clients. L'un des principaux outils que les détaillants utilisent pour y parvenir sont les recommandations de produits.
Comment le merchandising et les recommandations de produits interagissent
Par défaut, les moteurs de recommandation de produits fonctionnent de manière algorithmique.
Cependant, les meilleurs moteurs permettent aux détaillants de "passer outre" les recommandations du logiciel en fonction des règles de marchandisage explicites que vous avez définies.
Les exemples incluent :
Les détaillants définissent quelles règles existent et quand ces règles sont déclenchées.
Encore une fois, en utilisant Barilliance comme exemple, vous pouvez déterminer les segments de clientèle qui comptent pour votre entreprise. Vous pouvez alors appliquer sélectivement des règles de merchandising sur ces différents segments.
Comme vous pouvez le constater, les détaillants ont la possibilité de définir exactement le public pour lequel ils souhaitent afficher des widgets de recommandation de produits particuliers.
L'un des moyens les plus rentables de segmenter votre audience consiste à effectuer une solide analyse RFM . Il existe six segments clés pour lesquels vous pouvez (et devriez) créer des règles de merchandising, notamment :
En combinant règles de merchandising et recommandations de produits, vous pouvez créer des offres très ciblées.
Vous pouvez promouvoir les articles les plus vendus auprès des nouveaux visiteurs du site, les articles récemment consultés auprès des visiteurs qui reviennent et les produits associés basés sur un achat précédent auprès des clients qui reviennent.
Résultats et statistiques des recommandations de produits
Nous avons réalisé une étude approfondie des clients Barilliance qui ont mis en place notre solution de recommandation de produits.
Les résultats étaient incroyables.
Prochaines étapes
L'amélioration de vos recommandations de produits est le "fruit à portée de main" de la personnalisation du commerce électronique.
Nous hébergeons des démos gratuites pour notre solution de recommandation de produits. Si vous souhaitez découvrir si nous pouvons améliorer vos recommandations actuelles avec une approche hybride d'apprentissage automatique, cliquez ici.