Imaginez avoir le pouvoir d’augmenter sans effort le chiffre d’affaires de votre e-commerce, d’accroître la satisfaction de vos clients et de susciter des achats répétés, le tout en un seul geste stratégique. Le secret de cette réussite réside dans les recommandations de produits. Disposer d’une stratégie de recommandation produit vous donne la possibilité de transformer votre boutique en ligne en une machine à générer des revenus en proposant des suggestions personnalisées qui captivent et convertissent les acheteurs.
Dans ce guide, nous allons nous plonger dans le monde des recommandations de produits, en expliquant ce qu’elles sont, pourquoi elles sont importantes et quelles tactiques de recommandation de produits vous pouvez utiliser pour alimenter une stratégie de recommandation gagnante – avec des exemples à l’appui.
Sans plus attendre, voici le guide qui vous permettra d’en savoir plus sur les recommandations produits qui génèrent plus de revenus.
Qu’est-ce qu’une recommandation produit ?
Les recommandations de produits dans l’e-commerce sont des suggestions personnalisées qui sont fournies aux clients dans le but d’améliorer leur expérience d’achat et d’augmenter les ventes. Les recommandations sont générées et adaptées en fonction de diverses sources de données, telles que le comportement de l’utilisateur, l’historique des achats, les habitudes de navigation et les préférences de l’utilisateur.
Il existe deux grands types de recommandations produits : les recommandations fondées sur des algorithmes et les recommandations fondées sur des règles.
Les recommandations pilotées par des algorithmes sont des recommandations de produits alimentées par l’IA. Les recommandations courantes basées sur des algorithmes sont les suivantes
- Bestsellers
- Produits à la mode
- Produits similaires
- Produits récemment consultés
- Fréquemment achetés ensemble
Bloomreach désigne les recommandations pilotées par des algorithmes par le simple terme de ” recommandations“. Envisagez d’utiliser des recommandations si
- Vous voulez que l’algorithme sélectionne automatiquement les produits à afficher en fonction des achats, des vues et d’autres interactions.
- Vous souhaitez consacrer moins de temps à la configuration et à la maintenance. Par exemple, l’ajout d’un carrousel sur les pages de produits avec une collection “fréquemment achetés ensemble” basée sur ce que les autres utilisateurs qui ont acheté ce produit ont également acheté.
Les recommandations basées sur des règles, quant à elles, sont des recommandations de produits qu’un marchand définit en déclenchant l’affichage de certains produits. L’e-commerce les qualifie de parcours car elles sont destinées à guider l’expérience d’un utilisateur dans son parcours d’e-commerce. Les recommandations courantes basées sur des règles sont les suivantes
- Nouveaux arrivages
- Articles soldés
- Mise en valeur de la marque
- Promouvoir les stocks excédentaires
Les recommandations basées sur des règles sont utiles lorsque vous souhaitez promouvoir une certaine gamme de produits, dynamiser une campagne et augmenter les marges. Envisagez d’utiliser des parcours si :
- Vous souhaitez créer une expérience plus guidée et uniforme.
- Vous savez quels produits ou groupes de produits (sur la base des attributs du produit) vous souhaitez mettre en avant. Par exemple, un carrousel mettant en avant une collection de produits en promotion sur une page de catégorie.
Pour des résultats optimaux, il est préférable d’utiliser une combinaison de recommandations produits pilotées par un algorithme et basées sur des règles afin de susciter le plus d’engagement et de revenus sur votre site.
Pourquoi les recommandations produits sont-elles importantes ?
Les recommandations produits visent à améliorer la satisfaction des acheteurs, à augmenter l’engagement et à stimuler les ventes en facilitant la recherche de produits et en offrant une expérience d’achat personnalisée. Elles constituent donc une partie incroyablement importante des expériences de recherche et de découverte personnalisées dans l’e-commerce.
Voici quelques raisons pour lesquelles les recommandations produits comptent dans l’e-commerce et comment vous pouvez les utiliser pour atteindre vos objectifs commerciaux.
Amélioration de l’expérience client
Une expérience frustrante avec une marque peut faire ou défaire les relations avec les clients, et c’est suffisant pour justifier qu’ils quittent votre site et n’y reviennent jamais. Une grande partie de la frustration des utilisateurs est due au fait qu’ils ne disposent pas de suffisamment d’informations sur un produit, c’est pourquoi le fait de donner la priorité à cet aspect, en combinaison avec une excellente taxonomie des produits, vous aidera à offrir une expérience de site facile à naviguer.
Un engagement plus fort de la part des clients
Si un consommateur recherche continuellement le même produit, on peut en conclure qu’il a une préférence pour cet article. En analysant les données Zero-Party et First-party, ainsi que les informations sur les recherches antérieures, vous pouvez fournir des résultats de recherche personnalisés qui donnent à vos clients le sentiment d’être compris et augmentent leur probabilité de conversion.
Augmentation des taux de conversion
Il est logique que le fait de montrer aux visiteurs de votre site ce qu’ils veulent voir entraîne une augmentation des conversions. En proposant des produits pertinents, vous verrez davantage de personnes passer à l’acte d’achat.
Plus de ventes et de revenus
Recommander des produits pertinents stimulera les ventes et le chiffre d’affaires de votre entreprise, mais cela va plus loin que le simple fait que le client achète ce qu’il recherchait. Vous pouvez utiliser les recommandations de produits personnalisées pour mettre en avant des produits similaires ou complémentaires susceptibles d’intéresser vos acheteurs afin de générer encore plus de ventes.
Augmentation de la valeur de la commande
En suggérant des produits connexes ou complémentaires, les clients peuvent être tentés d’ajouter plus d’articles à leur panier ou de choisir des produits plus chers, ce qui augmente au final la valeur moyenne de la commande (AOV) et le chiffre d’affaires de votre entreprise.
Rétention et fidélisation des clients
Lorsque les clients reçoivent des suggestions de produits correspondant à leurs préférences, ils se sentent compris et sont plus enclins à acheter auprès d’une marque. Cela encourage les achats répétés, l’amélioration des taux de rétention des clients et les références positives de bouche-à-oreille, contribuant ainsi à renforcer la fidélisation à la marque et la croissance organique.
Optimisation des stocks
Une autre raison pour laquelle les recommandations produits sont essentielles pour une marque est qu’elles peuvent être utilisées pour optimiser la gestion des stocks. En analysant les comportements et les préférences des acheteurs, les recommandations produit vous permettent de savoir quels articles sont populaires et demandés. Cela vous aidera à stocker les bons produits et à réduire les coûts d’inventaire en minimisant la quantité d’articles moins populaires.
Avantage concurrentiel
Avec tous ces avantages, il n’est pas étonnant que les recommandations produits offrent aux marques un avantage concurrentiel. Dans un paysage de plus en plus concurrentiel, offrir des expériences d’achat personnalisées et transparentes peut faire toute la différence pour votre entreprise e-commerce, en attirant et en fidélisant les clients sur un marché encombré.
Les meilleures tactiques de recommandations produits pour l’e-commerce
Qu’il s’agisse de recommandations (recommandations pilotées par un algorithme) ou de parcours (recommandations pilotées par des règles ou recherche guidée de produits), il existe plusieurs tactiques de recommandations de produits que vous pouvez utiliser pour optimiser votre stratégie de recommandations.
Bestsellers
Ces recommandations produits favorisent la vente des produits les plus couramment achetés par vos clients et affichent les produits susceptibles de générer le plus de revenus. L’algorithme utilise une combinaison de RPV, d’ATC et de vues afin de maximiser les revenus.
Produits similaires
Ces recommandations de produits affichent d’autres produits similaires à un produit donné. Un widget de produits similaires exploite intelligemment les données relatives aux produits pour afficher les produits les plus appropriés au contexte. Par exemple, si un utilisateur visualise un “sac à dos Columbia”, le widget de produits similaires peut afficher des recommandations pour d’autres sacs à dos présentant des caractéristiques similaires.
L’affichage de produits similaires encourage l’acheteur à explorer votre catalogue de produits et à découvrir d’autres produits qu’il pourrait être intéressé à acheter. Elle peut donc être utilisée pour créer une expérience de navigation pertinente et augmenter les possibilités de vente incitative.
Preuve sociale
En recommandant des produits populaires, vous donnez aux internautes l’assurance que d’autres clients ont acheté les mêmes articles.
Insistez sur ce point en publiant des avis d’utilisateurs positifs pour faire savoir aux clients à quel point ils ont apprécié le produit. Les gens réagissent aux recommandations de bouche à oreille – les avis générés par les utilisateurs sont un bon équivalent pour les retailers en ligne, et peuvent être le coup de pouce dont vos clients ont besoin pour finaliser l’achat.
Recommandations personnalisées
Vous pouvez personnaliser les expériences d’achat de vos clients en exploitant les données autour des préférences et des comportements pour fournir des recommandations de produits très ciblées.
En plus de curer les recommandations sur la base des données historiques, les recommandations de produits personnalisées offrent une expérience digitale unique et optimale en temps réel grâce à l’agrégation rapide des données et à l’analyse des visites en cours sur le site.
Il fait correspondre les modèles de recherche et l’historique de navigation du visiteur avec les attributs des produits avec lesquels il interagit, en exploitant les données pour construire un profil d’affinité unique pour chaque individu en temps réel et recommander les produits qui ont les plus grandes chances de conversions pour les acheteurs en ligne.
Le profil d’affinité de chaque utilisateur est constamment actualisé à chaque interaction, ce qui permet d’obtenir des informations uniques sur ses préférences en matière de couleurs, de marques, de tailles, de catégories, de fourchettes de prix ou de tout autre attribut présent dans le produit.
Vous pouvez également capitaliser sur les données Zero-Party afin de servir une suggestion de produit adaptée à votre client. Les données Zero-Party sont les données qu’un client partage intentionnellement avec une entreprise et comprennent les données de préférence du centre, les intentions d’achat, les contextes personnels et la façon dont l’individu souhaite être reconnu par une marque. Comme il s’agit de données que le client a explicitement partagées avec vous, elles devraient jouer un rôle clé dans vos stratégies de recommandation.
Produits en vedette
Grâce aux parcours (recommandations de produits basées sur des règles), vous pouvez personnaliser l’affichage des produits afin d’attirer l’attention de vos clients sur les produits souhaités et de permettre une concentration maximale sur des objectifs commerciaux spécifiques tels que la promotion de la marque, les marges, les ventes ou les remises, les événements saisonniers et les campagnes.
Nouveaux arrivages
Ces recommandations produits mettent en avant les derniers produits que vous pourriez vouloir promouvoir et mettre en avant sur les pages de résultats de recherche, les pages de catégories ou les pages d’atterrissage.
Recommandations de vente incitative et de vente croisée
Les recommandations de vente incitative et de vente croisée affichent des produits connexes ou similaires et peuvent être utilisées pour promouvoir vos propres produits de marque ou une marque sponsorisée, ainsi que des articles à plus forte marge.
Recommandations basées sur les stocks
Ces types de recommandations produits peuvent être utilisés pour faire face à des stocks limités ou faibles, à des articles en rupture de stock, à un réapprovisionnement ou à des produits qui doivent être vendus rapidement en raison d’un excès de stock.
Exemples de recommandations produits gagnantes
Disposer d’une solide stratégie de recommandation pour votre site d’e-commerce est un aspect essentiel pour fournir des résultats personnalisés et une expérience d’e-commerce supérieure. De nombreuses marques se sont tournées vers Bloomreach Discovery, le principal fournisseur de solutions de recherche sur site intelligentes, pour y parvenir.
The Vitamin Shoppe
Le détaillant mondial de bien-être a été confronté à un défi : il devait fournir une plateforme numérique intuitive capable de reproduire l’assistance personnalisée de ses représentants en magasin, connus sous le nom de Health Enthusiasts (enthousiastes de la santé). Avec l’aide de Bloomreach Discovery, The Vitamin Shoppe a utilisé des recommandations produits pour optimiser les pages de catégories et stimuler le trafic de recherche organique.
Les résultats ont été impressionnants :
- Augmentation de 11 % du taux d’ajout au panier sur les pages de catégories
- Augmentation de 5,69 % du revenu par visiteur (RPV) pour les visiteurs qui effectuent des recherches.
- Augmentation de 2 % du RPV pour les utilisateurs commençant leur parcours par des pages de catégorie
Ces victoires se sont non seulement traduites par une augmentation du chiffre d’affaires de The Vitamin Shoppe, mais elles ont également permis aux clients de bénéficier d’une expérience d’achat en ligne plus personnalisée, conformément à l’engagement de la marque d’accompagner les clients dans leur parcours de bien-être.
Level Nine Sports
Level Nine Sports a obtenu des résultats impressionnants en termes de croissance du chiffre d’affaires grâce à son partenariat avec Bloomreach et BigCommerce. Le défi pour le détaillant de sport était de reproduire l’expérience personnalisée et engageante de ses magasins physiques sur son site e-commerce. En utilisant Bloomreach Discovery comme moteur de recherche de produits et en l’intégrant à la plateforme e-commerce BigCommerce, l’entreprise a transformé la façon dont les clients trouvent des produits sur son site.
La mise en œuvre a permis d’améliorer qualitativement l’expérience de recherche et de résoudre les problèmes d’utilisation des stocks, ce qui a permis à Level Nine Sports d’écouler plus rapidement les articles de niche et d’améliorer son fonds de roulement.
Level Nine Sports a obtenu les résultats suivants
- une augmentation de 23,4 % du taux de conversion
- Augmentation de 42 % du temps passé sur son site web après une recherche
- Diminution de 29,7 % des abandons de recherche
Ces résultats remarquables sont un excellent exemple de la façon dont des recommandations de produits efficaces et des capacités de recherche optimisées peuvent avoir un impact significatif sur la croissance du chiffre d’affaires et l’engagement des clients pour les entreprises e-commerce comme Level Nine Sports.
MKM
MKM, le plus grand vendeur indépendant de matériaux de construction au Royaume-Uni, a reconnu la nécessité de moderniser son expérience digitale et de répondre aux attentes des clients, en particulier des millennials et des consommateurs de la génération Z. En s’associant à Bloomreach, Vue Storefront, BigCommerce et Brave Bison, MKM a créé un site web hautement personnalisé et localisé qui le différencie de ses concurrents et offre un parcours client transparent.
Cette architecture intégrée a permis d’obtenir des résultats significatifs, notamment
- une augmentation de 7,9 % du volume moyen des commandes
- Augmentation de 43 % des recettes totales du web
- Amélioration de 75 % de la vitesse moyenne de chargement des pages
- 77 % d’augmentation du temps moyen passé sur la page
Grâce à ces résultats impressionnants, MKM a établi une forte présence en ligne et s’est positionné pour une croissance continue dans le paysage numérique.
Bloomreach Discovery stimule les revenus grâce à des recommandations de produits pilotées par l’IA.
Le chemin pour générer plus de revenus pour votre entreprise et améliorer l’expérience des clients en s’adressant à eux à des points de conversion clés commence par des recommandations de produits. Près de la moitié (56 %) des clients sont plus enclins à revenir sur un site qui propose des recommandations de produits, tandis que 72 % des acheteurs attendent des entreprises qu’elles les reconnaissent en tant qu’individus et connaissent leurs centres d’intérêt. Les recommandations personnalisées sur les sites d’e-commerce sont donc devenues la norme.
Si votre entreprise n’a pas de stratégie de recommandation, il est temps d’en élaborer une. La bonne nouvelle, c’est qu’il n’a jamais été aussi facile de mettre en place une stratégie de recommandation produit efficace grâce à Bloomreach Discovery.
Notre solution de recherche produits, la meilleure de sa catégorie, présente un certain nombre d’avantages.
- Des recommandations basées sur l’intention du client: Bloomreach utilise une intelligence de recherche avancée pour analyser les données des clients et fournir des recommandations produits très pertinentes, ce qui se traduit par une augmentation des conversions et une amélioration de la satisfaction client.
- Un parcours d’achat fluide pour les nouveaux clients: Des algorithmes prêts à l’emploi guident les nouveaux visiteurs sur votre site web, en les orientant vers des sections pertinentes telles que “les produits fréquemment achetés ensemble”, “les meilleures ventes” et “les produits à la mode”, garantissant ainsi une expérience d’achat fluide et intuitive.
- Une expérience personnalisée pour les clients fidèles : Les clients fidèles se voient présenter les nouveaux ajouts au catalogue de produits, ce qui maintient leur engagement et leur intérêt, quelle que soit la fréquence de leurs visites sur votre site e-commerce.
- Des collections de produits pour un engagement accru: Des collections de produits personnalisées peuvent être promues sur n’importe quelle page, présentant de nouvelles marques, des produits saisonniers, des idées de cadeaux et bien plus encore, afin d’attirer les acheteurs indécis et de les encourager à passer à l’action.
- Des recommandations dynamiques pour une promotion ciblée: l’outil à base de règles de Bloomreach vous permet de créer des recommandations produits dynamiques adaptées à vos objectifs uniques. Vous pouvez promouvoir des produits à forte marge, des marques de distributeur ou des stocks excédentaires, ce qui vous donne un contrôle total sur vos stratégies promotionnelles.
- Recommandations par e-mail pour la rétention des clients: en utilisant des informations en temps réel sur les stocks et les intérêts des clients, Bloomreach vous permet d’entretenir la fidélisation des clients grâce à des recommandations par e-mail personnalisées. Restez en contact avec les clients même après qu’ils aient quitté votre site et proposez des campagnes d’e-mail sur mesure pour favoriser les achats répétés.
L’IA de Bloomreach Discovery repousse les limites du possible en matière d’e-commerce. Apprenez-en plus sur Loomi AI dès aujourd’hui – notre IA à la pointe de l’industrie qui vous aidera à générer une croissance sans limites.
