La recommandation produit se doit d'être "intelligente"

Les professionnels du e-commerce se positionnent comme les relais de croissance de l’économie numérique. Mais comment peuvent-ils optimiser leurs parts de marché et offrir toujours plus de qualité de service à leurs clients ?


Dans un tel contexte, l'émergence de l’hypercyblage et de la recommandation produit se positionnent comme un axe central dans la stratégie de développement des e-commerçants. En effet, en matière d’acquisition comme de fidélisation, le client souhaite être « traité » de manière unitaire. Il est donc important de lui délivrer un message, un produit ou un service au bon moment.

Une nouvelle génération d’outils permet de s’adresser de manière beaucoup plus précise à l'internaute et de lui proposer des produits qui prendront en compte ses goûts et ses habitudes de consommation. Cette approche intègre à la fois connaissance comportementale individuelle, catégorisation des centres d'intérêt et exploitation fine du catalogue produits spécifique à chaque site e-commerce. Nous entrons donc de plain-pied dans l’ère de la recommandation « intelligente ».

Au travers de cette approche que l’on pourrait qualifier de comportementale, il est donc possible d'accroître rapidement le taux de transformation généralement constaté. Une telle mise en œuvre rend les campagnes beaucoup plus efficaces et génératrices de retour sur investissement : taux de croissance à deux chiffres... Cela permet également de fidéliser durablement les clients existants, de les réactiver ou encore de générer des ventes additionnelles.

Cette approche n'est pas qu'un simple concept en devenir, mais bel et bien une réalité opérationnelle auprès de nombreux web marchands (notamment auprès des plus grands acteurs du marché qui ont été précurseurs en la matière et qui ont contribué à diffuser ces bonnes pratiques dans tout l’écosystème).

Concrètement, la recommandation produit implique de s’appuyer sur trois grandes règles :

- La centralisation de la connaissance clients

Il convient tout d’abord de parfaitement connaître ses profils clients, son catalogue produits et de définir des scénarios d’achats pertinents. La première étape consiste donc en la création d'un Datamart Marketing, permettant d'agréger l'ensemble des informations clients.

Analyse des comportements des clients

La seconde étape vise bien entendu à analyser précisément les comportements des clients et leurs habitudes d’achats. De ces habitudes découlent les meilleures ventes du moment, les profils des acheteurs des produits, les produits achetés en même temps qu’un autre…

- Mise en place de stratégies de recommandation

Recommander des produits répond à une stratégie marketing précise. C’est donc une démarche qui doit être bordée par de bonnes pratiques à respecter. Cela se traduit, par exemple, par des présentations d’articles appartenant aux mêmes familles que les produits achetés, par la proposition de produits ou services complémentaires… A ce stade, les possibilités sont multiples. L’up-sell ou le cross-sell sont les stratégies les plus couramment adoptées grâce à des campagnes du type « ceux qui ont acheté ce produit, ont également acheté… ». D’autres scénarios sont également possibles : proposition de l’offre du moment, de la meilleure vente de la semaine, d’accessoires associés à un achat, de services complémentaires.

Pour arriver à un tel résultat et proposer une recommandation pertinente, il est aujourd’hui indispensable que les systèmes déployés identifient automatiquement les règles de personnalisation à mettre en œuvre afin de proposer des offres à présenter de manière individuelle. Pour autant, l’un des principaux freins tient au manque de solutions et de réponses en la matière. En effet, la majorité des offres ne propose pas ce type de fonctionnalités et se base sur des règles élémentaires peu efficaces. L’utilisateur doit alors définir ses propres règles ce qui constitue un réel obstacle à la performance.

La recommandation produit ne s’improvise donc pas. De manière générale, lorsqu’elle est menée en respectant de bonnes pratiques, les résultats obtenus sont très largement significatifs : le taux de conversion connait une croissance exponentielle lors de chaque nouvelle campagne. Le client et ses attentes étant au centre du dispositif, la démarche de recommandation est alors dynamique et efficace.