L’analyse de Stéphane Vendramini, founder
de Sensefuel, pionnier de l'IA au service de
la recherche.
Recommander un produit,
c’est bien plus qu’afficher une liste d’articles associés. C’est proposer, au
bon moment et au bon endroit, des suggestions réellement pertinentes pour
chaque visiteur. Mais qu’entend-on par pertinence ?
Dans le cadre du
e-commerce, une recommandation pertinente repose sur plusieurs dimensions :
elle doit être contextuelle, c’est-à-dire en phase avec le parcours d’achat en
cours (navigation, historique, panier), tout en tenant compte des préférences
et attentes spécifiques de l’utilisateur. Ce n’est pas une simple mise en avant
de best-sellers ou de produits populaires, mais une approche fine,
individualisée, qui anticipe les besoins et favorise l’engagement. En ce sens,
la recommandation personnalisée ne se limite pas à une fonctionnalité technique
: c’est un véritable levier stratégique de l’e-merchandising. Qu’il s’agisse
d’augmenter la conversion, d’améliorer l’expérience client ou encore de
renforcer la fidélisation, elle répond à des objectifs précis qui impactent
directement la performance commerciale. Voyons-les plus en détail.
I - Les objectifs clés
que sert la recommandation personnalisée
1. Maximiser la conversion
L’un des premiers
objectifs de la recommandation de produits est d’optimiser la conversion, en
facilitant le passage à l’achat à chaque étape du parcours client.
- Lors d’une même
session :
proposer des alternatives pertinentes peut faire toute la différence. Un
visiteur arrive de plus en plus souvent directement sur une fiche produit via
le SEO, le SEA ou Google Shopping. Mais si l’article consulté ne le convainc
pas, il risque de quitter le site. La recommandation permet d’éviter cet écueil
en suggérant des produits similaires. Plutôt que de laisser l’utilisateur face
à une impasse, on lui montre immédiatement d’autres options adaptées,
maximisant ainsi les chances de transformation.
- Sur une « journey »
multi-sessions :
la recommandation s’appuie sur l’historique de navigation pour prolonger
l’expérience au fil des visites. Dès la page d’accueil, un client revient et
retrouve des suggestions en phase avec ses recherches précédentes. « J’ai
compris ce que tu cherches, voici des produits qui pourraient t’intéresser. »
Cette approche personnalisée fluidifie le parcours d’achat et maintient
l’engagement, augmentant ainsi les chances de conversion au fil du temps.
2. Augmenter le panier moyen
La recommandation
personnalisée joue également un rôle clé dans l’augmentation du panier moyen en
incitant à l’achat de produits complémentaires ou supplémentaires.
- Le cross-selling : c’est l’un des
fondamentaux de l’e-merchandising. Sur une fiche produit ou dans le panier,
proposer des articles complémentaires permet d’optimiser chaque commande. Un
client achète un smartphone ? Suggérer une coque ou des écouteurs adaptés
augmente naturellement la valeur du panier tout en répondant à un besoin.
- Le "next product
to buy" :
certaines recommandations ne visent pas seulement à compléter un achat
immédiat, mais à anticiper les besoins futurs. En analysant les comportements
d’achat, on peut proposer des produits qui s’inscrivent dans la continuité de
ceux déjà consultés ou achetés. Un client vient d’acheter une machine à café ?
Il y a de fortes chances qu’il ait besoin de dosettes dans peu de temps.
3. Augmenter les marges
La recommandation
personnalisée est aussi un levier stratégique pour améliorer les marges, en
influençant les choix des consommateurs vers des produits plus rentables.
- L’upselling : sur une fiche produit,
proposer une version premium ou un modèle plus performant permet d’orienter
l’acheteur vers un produit à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, un client
intéressé par un smartphone d’entrée de gamme pourrait se voir suggérer un modèle
légèrement plus cher, mais offrant de meilleures fonctionnalités. Si la
proposition est pertinente et bien amenée, elle augmente naturellement la
valeur de la commande tout en renforçant la satisfaction client.
- La substitution : lorsqu’un produit est
en rupture ou moins intéressant en termes de marge, proposer une alternative
plus rentable est une approche efficace. Sur une fiche produit ou dans le
panier, la recommandation peut orienter l’acheteur vers une marque propre ou un
article similaire offrant de meilleures marges. « Vous cherchez ce produit
de marque ? Pourquoi ne pas essayer notre marque distributeur, tout aussi
savoureuse et plus avantageuse pour votre budget ? » Une stratégie
gagnant-gagnant, qui concilie pouvoir d’achat et optimisation des marges, tout
en laissant le choix au consommateur.
4. Renforcer la fidélisation
Un client qui revient,
c’est un client conquis. Et la recommandation personnalisée joue un rôle clé
dans cette dynamique, en facilitant l’achat récurrent et en anticipant les
besoins.
- Simplifier le
réapprovisionnement :
dans l’univers des consommables, la recommandation permet d’accompagner
naturellement le client dans ses achats récurrents. Amazon excelle dans cet
exercice : en analysant les habitudes d’achat, la plateforme sait quand
proposer une nouvelle cartouche d’encre ou un paquet de café, juste au bon
moment. En e-commerce, cette approche permet de capter la récurrence et
d’éviter que l’acheteur ne cherche ailleurs ce dont il a besoin.
- Anticiper les besoins
futurs :
au fil des interactions, la recommandation affine sa compréhension des attentes
du client. Après l’achat d’un appareil électroménager, suggérer des accessoires
compatibles ou des pièces de rechange au bon moment favorise le réachat et
renforce la relation avec la marque. Cette attention portée aux habitudes de
consommation crée une expérience fluide et efficace, incitant naturellement le
client à revenir.
Ne manquez pas notre
article : L’importance de la recommandation de produits pour personnaliser
votre e-commerce /
II - Mesurer l’impact
des recommandations
L’efficacité des
recommandations ne se mesure pas uniquement en ventes directement attribuables.
En réalité, très peu d’acheteurs découvrent un produit via une recommandation
sans être passés auparavant par un résultat de recherche ou une page liste – selon
les contextes c’est entre 5 et 15% d’entre eux. L’attribution stricte des
ventes aux recommandations est donc un raisonnement biaisé, d’autant plus que
leur rôle ne se limite pas à la conversion immédiate.
L’indicateur clé, c’est le chiffre d’affaires influencé : combien d’achats ont été réalisés après une interaction avec une recommandation ? Ce n’est pas une simple question de présence d’un bloc « Vous aimerez aussi », mais de pertinence. Une recommandation efficace ne se contente pas de remplir un espace : elle s’adapte au profil de l’acheteur et au contexte, maximisant ainsi son impact.
Les chiffres parlent
d’eux-mêmes. Amazon, pionnier en la matière, attribue 35% de ses ventes à la
recommandation. Selon McKinsey, la personnalisation des suggestions peut
augmenter le taux de conversion de 10 à 15%. Et près de la moitié des
consommateurs avoue avoir déjà cédé à un achat impulsif grâce à une
recommandation bien pensée.
Autrement dit,
recommander un produit ne consiste pas seulement à afficher des suggestions.
Bien exploitées, ces recommandations deviennent un levier puissant pour
orienter les choix des acheteurs et optimiser la performance commerciale. Mais
encore faut-il les maîtriser.
III- les clés pour
réussir
Pour qu’une stratégie
de recommandations porte ses fruits, plusieurs éléments doivent être maîtrisés.
1.
Proposer des recommandations toujours hyper personnalisées
L’objectif n’est pas de
recommander n’importe quel produit à n’importe qui, mais de cibler précisément
les besoins de chaque utilisateur. Chaque recommandation doit être
contextualisée et adaptée aux préférences et attentes spécifiques du
consommateur. Si les recommandations manquent de personnalisation, elles
risquent non seulement de perdre en efficacité, mais aussi de nuire à
l’expérience utilisateur, entraînant une chute des performances commerciales.
L’enjeu est donc de faire en sorte que chaque suggestion résonne comme une
proposition pertinente et réfléchie, répondant à un besoin immédiat ou latent.
2. Définir des zones de
recommandation visibles
Multiplier les zones de
recommandation sur un site ne sert à rien si elles ne sont pas bien placées.
L’objectif est de les rendre visibles là où l’utilisateur est susceptible de
les voir, en prenant en compte des éléments comme le fold ou la lecture en Z.
La clé réside dans la pertinence et la visibilité : une recommandation
efficace ne doit pas se perdre dans une mer de contenu. Loin d’être une simple
décoration, la zone de recommandation doit être stratégiquement positionnée
pour maximiser son impact et ne pas se contenter de remplir l’espace visuel du
site.
3. Définir une
stratégie claire pour chaque zone de recommandation
Avant d’implémenter une
zone de recommandation, il est indispensable d’avoir une stratégie précise en
tête. Chaque zone peut servir à des objectifs différents : générer plus de
paniers, augmenter les marges, ou booster les conversions. La clé du succès réside
dans la clarté de l’objectif derrière chaque recommandation. Trop souvent, les
e-commerçants mettent en place des recommandations sans mesurer leur efficacité
ni définir clairement ce qu’ils cherchent à accomplir. Une recommandation
réussie repose sur une bonne compréhension de l’objectif à atteindre et de la
manière dont chaque zone va contribuer à cet objectif.
4. Capacité à couvrir
facilement tout votre catalogue
La capacité à couvrir
l’ensemble de votre catalogue produit est essentielle pour que les
recommandations soient réellement efficaces. C’est là que l'intelligence
artificielle joue un rôle clé. Les systèmes de recommandation existent depuis
longtemps, mais il est crucial d’avoir une technologie avancée, capable de
gérer et d’analyser automatiquement l’ensemble de vos produits. Cela permet de
proposer des recommandations pertinentes sans nécessiter un réglage manuel
constant, garantissant ainsi une gestion fluide et évolutive de votre
catalogue, peu importe sa taille.
5. Utiliser les données
offline pour optimiser la recommandation
Il est essentiel
d’intégrer les données offline dans vos stratégies de recommandation. Dans de
nombreux secteurs, les taux de conversion en ligne peuvent être relativement
faibles, et ne pas tenir compte des achats en magasin peut entraîner des
recommandations qui manquent de pertinence. Pour éviter des résultats aberrants
et garantir que votre système de recommandation soit véritablement efficace, il
doit être capable de s’entraîner sur les données provenant des ventes offline.
Cela permet de mieux comprendre les habitudes d’achat globales et de proposer
des suggestions plus précises et adaptées aux comportements réels des
consommateurs.
6. Pouvoir utiliser des
règles métier pour contraindre l'IA
L'intelligence
artificielle offre une grande flexibilité, mais il est également important de
pouvoir l’orienter avec des règles métier pour maximiser les résultats. Par
exemple, vous pouvez définir des règles spécifiques pour favoriser
l'up-selling, comme afficher des produits similaires, mais avec une marge plus
élevée. Toutefois, il faut savoir appliquer ces règles de manière stratégique
et mesurée. Si elles sont trop nombreuses, cela peut rapidement devenir
chronophage et nuire à l’efficacité du système. L’enjeu est de trouver un juste
équilibre entre l’automatisation de l'IA et l'usage de règles métier pour
maximiser la pertinence des recommandations.
7) Prendre en compte
vos stratégies commerciales
Un bon système de
recommandation doit être aligné avec vos stratégies commerciales globales.
Plutôt que de lui imposer des directives ponctuelles, comme la mise en avant
d’une marque propre ou d'une catégorie spécifique, il est crucial de définir
une stratégie cohérente pour le search, le ranking et la recommandation. Une
fois cette stratégie en place, le système pourra l'intégrer de manière fluide
et proposer des recommandations pertinentes, en phase avec vos objectifs
commerciaux. Cela permet de maximiser l'impact des recommandations tout en
respectant vos priorités stratégiques.
8) Mesurer, mesurer,
mesurer
La mesure continue est
essentielle pour optimiser vos recommandations. Chaque action, chaque
interaction doit être suivie et analysée afin d'ajuster les recommandations en
fonction des performances. Ce processus d'optimisation ne doit jamais être
laissé de côté, car il permet de maximiser l'impact de votre stratégie sur le
long terme. L'amélioration continue des recommandations repose sur une
évaluation régulière des résultats et des ajustements basés sur les données
collectées.
Les recommandations personnalisées de produits ne sont plus un simple atout, mais un véritable levier stratégique pour les e-commerçants. En transformant chaque interaction avec le client en une opportunité de conversion, de fidélisation et d'augmentation des marges, elles permettent de répondre à des objectifs multiples et complémentaires. Cependant, pour maximiser leur efficacité, il est essentiel de miser sur la pertinence, de définir des zones de recommandation stratégiques et de mettre en place une mesure continue. En adoptant une approche méthodique et personnalisée, les e-merchandisers peuvent transformer l’expérience client et optimiser leur performance commerciale à chaque étape du parcours d'achat.