Il peut être difficile pour un œil non averti de faire la différence entre une mode et une tendance. Mais nous devons considérer les modes comme des étoiles filantes : elles brillent de mille feux, captent l’attention de tous et s’éteignent rapidement. En revanche, une tendance se développe progressivement au fil du temps et a une durée de vie beaucoup plus longue, reflétant souvent un changement significatif qui peut influencer notre culture générale et nos stratégies commerciales pendant des années.
Si nous avons certainement vu de nombreuses modes se succéder dans le domaine de la technologie, nous avons également vu de nombreuses grandes tendances technologiques progresser au cours de la dernière décennie : les smartphones, les véhicules électriques et à conduite autonome, les technologies portables, l’informatique en nuage et bien d’autres encore. Même s’il peut sembler facile de considérer l’intelligence artificielle (IA) comme une nouvelle lubie, il est plus judicieux de l’associer à ces tendances technologiques.
Tout d’abord, il s’agit d’un système qui existe depuis un certain temps et dont la popularité et l’adoption varient. Deuxièmement, l’IA a également connu de nombreuses itérations et évolutions, en particulier au cours de l’année écoulée. Par conséquent, ce serait un mauvais service à rendre que de taire l’appel à l’utilisation de l’IA dans tous les domaines. l’IA dans tous les domaines.
N’oubliez pas que la principale différence entre les deux est que le succès se construit sur des tendances, et non sur des modes. C’est pourquoi votre entreprise ne peut pas se permettre de passer à côté de l’utilisation de l’IA. Comme l’a souligné l’un des participants au sommet Edge de Bloomreach il y a une crainte générale que nous manquions l’occasion de monter à bord du bateau en ce qui concerne l’IA. Nous n’avons même pas besoin d’être à l’avant du bateau – nous devons simplement être à bord ».
Qu’est-ce que tout cela signifie pour les recommandations de produits sur votre site de commerce électronique ? Voyons pourquoi les recommandations de produits sont importantes et comment l’IA est utilisée dans ce domaine, ainsi que des cas réels d’utilisation de l’IA pour les recommandations et les avantages que vous en retirerez en tant que marchandiseur, gestionnaire de recherche ou spécialiste du commerce électronique grâce à des recommandations pertinentes.
Pourquoi les recommandations de produits sont-elles importantes ?
Les recommandations de produits ne sont pas qu’une simple tactique de merchandising visant à augmenter les ventes – elles jouent un rôle important dans l’expérience d’achat de vos clients. Lorsque vous proposez des suggestions personnalisées, vous montrez aux clients que vous comprenez leurs besoins et leurs préférences et que vous vous souciez réellement d’améliorer leur expérience d’achat. Cela crée un sentiment de confiance et de fiabilité, ce qui permet à vos clients de se sentir appréciés et compris.
En plus d’établir une relation solide avec les clients, les recommandations de produits simplifient également le parcours d’achat. Comme nous le savons tous, il y a aujourd’hui beaucoup d’informations disponibles en ligne – et encore plus d’options lorsqu’il s’agit de faire des achats. En rassemblant une sélection de produits pertinents en fonction du comportement du client, de ses préférences et de ses achats antérieurs, vous aiderez les clients à faire des achats, et pas seulement à acheter. En éliminant le trop grand nombre d’options, vous aidez les clients à naviguer facilement dans votre offre, ce qui leur permet de gagner du temps et de l’énergie et rend leur expérience d’achat plus agréable.
Mais surtout, ces systèmes de recommandation ont un impact direct sur vos résultats : ils permettent d’augmenter le revenu par visiteur (RPV) et la valeur moyenne des commandes (AOV). Pensez-y de la manière suivante : Si vous présentez à vos clients des produits susceptibles de les intéresser, vous augmentez les chances qu’ils achètent davantage, qu’ils retournent moins souvent et qu’ils soient plus satisfaits. Dans l’ensemble, les recommandations de produits constituent un outil puissant pour améliorer les relations avec les clients, simplifier les expériences d’achat et accroître la rentabilité. Si vous n’utilisez pas encore de système de recommandation dans votre stratégie, il est temps de vous y mettre.
Comment l’IA est-elle utilisée dans les recommandations de produits ?
Lorsqu’il s’agit de recommandations de produits pour le commerce électroniquel’IA est utilisée pour analyser les données des clients et découvrir leurs habitudes d’achat. L’apprentissage automatique, qui relève également de l’IA, permet de collecter et d’apprendre à partir d’un large éventail de données, telles que les données démographiques des clients, l’historique de navigation et d’achat, l’engagement sur les canaux, les visites de pages web, et bien d’autres encore. À l’intersection de l’IA, de la ML et des données, les entreprises peuvent générer et automatiser des recommandations personnalisées basées sur les préférences d’un utilisateur, qui semblent organiques et naturelles pour le client.
Maintenant, entrons dans le détail et voyons comment l’IA peut aider le système de recommandation de votre marque.
L’IA joue un rôle crucial dans l’analyse des données
Dites adieu aux incertitudes du commerce électronique ! En exploitant la puissance de l’IA, vous êtes désormais en mesure de passer au crible sans effort la vaste mer de données que notre secteur génère. Il s’agit de toutes les données pertinentes, depuis l’historique de navigation et les habitudes d’achat jusqu’aux avis des clients. Grâce à l’apprentissage automatique, vous pouvez transformer ces précieux points de données en informations pour votre entreprise. Cette sagesse acquise permet d’élaborer des recommandations de produits pertinentes pour vos clients, en parfaite adéquation avec les tendances sectorielles et saisonnières, les préférences des consommateurs et les comportements en ligne et hors ligne.
L’IA utilise l’analyse prédictive pour déterminer les comportements d’achat futurs
N’avez-vous jamais souhaité que quelqu’un puisse prédire vos besoins avant même que vous ne les connaissiez, surtout dans un monde où il y a tant d’informations et tant de choix ? C’est exactement ce que fait l’IA avec l’analyse prédictive. Grâce à l’analyse prédictive, votre marque peut obtenir des prédictions plus précises pour adapter les recommandations de produits en fonction des préférences des clients. Cela vous permet d’analyser les données des utilisateurs et de cibler les clients avec les bons produits au bon moment et dans les bons canaux de commercialisation.
L’IA nous aide à entrer dans l’ère de l’hyperpersonnalisation
Chaque acheteur est unique et mérite une expérience d’achat adaptée et personnalisée qui réponde à ses préférences et à ses besoins. Nous en sommes conscients. Cependant, même après toutes ces années, l’industrie s’efforce toujours d’atteindre le niveau de personnalisation du commerce électronique. le niveau de personnalisation du commerce électronique qui réponde réellement à ces attentes. Malgré des progrès significatifs, des améliorations sont encore possibles. Grâce à l’IA, les entreprises de commerce électronique peuvent commencer à créer un écosystème d’achat qui s’adapte et évolue avec chaque client et tous ses points de données (c’est-à-dire les événements du site web, les attributs des clients et les données transactionnelles), en leur fournissant des recommandations, des offres et des expériences qui sont parfaitement alignées sur leurs préférences et leurs désirs uniques à tout moment.
L’IA au service des stratégies de tarification dynamique
Qui n’aime pas les bonnes affaires ? L’IA peut répondre à ce désir et tirer parti d’algorithmes avancés et d’informations fondées sur des données pour analyser une multitude de facteurs de tarification, de l’évaluation de la concurrence et de la demande du marché à l’évaluation des comportements d’achat. En examinant et en considérant méticuleusement ces variables, l’IA peut déterminer la tarification optimale pour une gamme variée de produits à un moment donné. Cette approche rend non seulement vos recommandations de produits plus attrayantes, mais elle garantit également que vos précieux clients reçoivent la meilleure valeur possible.
L’IA améliore l’expérience des utilisateurs de manière exponentielle
Considérez l’IA comme étant à l’avant-garde de la révolution de l’expérience client – son rôle est multiple et, à l’heure actuelle, nous ne connaissons que les cas d’utilisation existants, ce qui signifie qu’il y a beaucoup de place pour en développer de nouveaux. Mais si une chose est sûre, c’est que l’IA excelle actuellement dans la fourniture de recommandations ciblées et qu’elle peut permettre à vos clients de découvrir les produits qu’ils recherchent (et ceux qu’ils ne savaient même pas qu’ils voulaient). En fin de compte, vous obtiendrez plus que des conversions ; vous favoriserez une plus grande fidélité parce que les clients peuvent faire confiance à votre marque pour trouver ce dont ils ont besoin grâce à une expérience utilisateur fluide.
Quels sont les cas d’utilisation d’un système de recommandation utilisant l’IA ?
Alors que l’IA dans le commerce électronique n’est pas une nouveauté, les praticiens s’adaptent encore à l’idée de l’incorporer intentionnellement dans leurs flux de travail quotidiens. Étant donné que le merchandiser moderne doit être à la fois merchandiser et marketer, l’IA peut l’aider à automatiser certains aspects de son rôle et à se concentrer sur le passage de l’entreprise à l’étape suivante de la croissance.
Voici quelques cas d’utilisation où vous pouvez commencer (ou étendre) l’utilisation de l’IA dans votre flux de recommandations de produits.
Montrez les produits recommandés aux nouveaux visiteurs et à ceux qui reviennent
Les clients veulent se voir recommander des produits qui s’inscrivent dans leur parcours d’achat, et l’IA du commerce électronique peut les y aider. l’IA pour le commerce électronique peut y contribuer. Aussi simple que cela puisse paraître, il peut être difficile de suivre ces recommandations à grande échelle, en fonction de la taille de votre équipe, du nombre de produits que vous proposez, du nombre de clients qui fréquentent votre site web, ainsi que de la saisonnalité et des tendances inhérentes aux ventes. Cependant, l’IA pour le commerce électronique peut vous aider à mettre en évidence les produits en vogue sur votre site web en fonction de l’engagement des clients à leur égard.
Par exemple, un détaillant d’articles de fête pourrait utiliser l’IA pour mettre en avant des articles de fête sur le thème de la remise des diplômes en mai, lorsque l’intérêt pour l’organisation de fêtes de fin d’année est plus grand, ou une chaîne de magasins d’alimentation pourrait l’utiliser pour mettre en avant des produits à base de crème glacée pendant l’été. En invitant les clients à explorer votre catalogue de produits grâce à ces recommandations personnalisées par l’IA, vous pouvez montrer ce que vous avez à offrir au moment idéal et obtenir des taux de conversion plus élevés.
Utilisez les recommandations dynamiques pour capter l’attention de vos clients
Lorsque votre client cible achète un produit ou un service, il peut changer d’avis à tout moment. Ils peuvent développer une affinité pour une autre marque proposant le même produit, reconsidérer l’article sur la base d’avis négatifs ou décider qu’ils n’ont tout simplement pas assez d’argent à dépenser pour ce produit dans l’immédiat. Quel que soit le scénario, votre entreprise doit être prête à faire face à l’inévitable changement d’état d’esprit, afin de pouvoir pivoter et continuer à convaincre les clients que l’achat en vaut la peine.
C’est pourquoi les marques sont plus nombreuses que jamais à se tourner vers les recommandations dynamiques. Grâce à l’IA, les recommandations dynamiques s’adaptent en temps réel en fonction des interactions d’un prospect ou d’un client avec votre site de commerce électronique. Si une personne montre de l’intérêt pour une catégorie de produits particulière, comme les crèmes hydratantes pour la peau, par exemple, le système de recommandations de l’IA commencera à suggérer davantage de produits de cette catégorie – si cette catégorie change, l’IA le remarquera également. C’est comme avoir un assistant personnel d’achat qui comprend vos clients et adapte ses suggestions en conséquence, en veillant à ce que les recommandations restent pertinentes et attrayantes.
Augmentez le temps passé par les clients sur le site grâce à des produits similaires
Tout comme les spécialistes du marketing, les spécialistes du merchandising veulent que les acheteurs restent sur le site web, et le meilleur moyen d’y parvenir est de leur montrer que vous comprenez leurs besoins et leurs désirs. Ce n’est pas sorcier : Si vous montrez à vos clients que vous comprenez qui ils sont en tant qu’individus, ils seront plus enclins à rester et à interagir avec votre marque – mais cela peut être plus facile à dire qu’à faire, surtout avec tous vos concurrents qui essaient également de capter leur attention pour les mêmes raisons.
Heureusement, l’une des tâches de l’IA pour le commerce électronique est d’apprendre à connaître vos clients grâce au ML et au traitement du langage naturel (NLP) du langage naturel (NLP). Grâce à une bonne compréhension des données relatives à vos clients et à vos produits (également appelées données de commerce électronique), l’IA de commerce électronique peut afficher d’autres recommandations de produits à vos clients sur la base des métadonnées des produits et des attributs qu’elle a appris à connaître. Par exemple, si un internaute recherche une jardinière en terre cuite cannelée sur votre site de vente de plantes, le modèle de recommandation sera suffisamment intuitif pour lui suggérer d’autres jardinières en terre cuite de styles et de conceptions différents. Plutôt cool, non ?
Comment l’IA va-t-elle contribuer à améliorer les recommandations de produits ?
Maintenant que vous savez ce que l’IA peut faire pour améliorer vos recommandations de produits, où pouvez-vous vous attendre à ce qu’elle profite à votre entreprise ? C’est ici que nous voyons les praticiens du commerce électronique apporter le plus d’améliorations.
Vitesse et efficacité accrues
Le premier avantage majeur des systèmes de recommandation basés sur l’IA réside dans leur rapidité et leur efficacité accrues. Les méthodes traditionnelles de recommandation de produits impliquent des processus manuels, qui peuvent être laborieux et prendre du temps. Ils nécessitent une intervention humaine constante pour analyser les données des clients et générer de nouvelles recommandations de produits dans différents cas pour différents objectifs finaux – à grande échelle. Non seulement cela ralentit le processus, mais cela introduit également un risque d’erreur humaine. Avec la masse de produits que la plupart des marques ont aujourd’hui, associée à la grande quantité de données sur les clients, il devient de plus en plus impossible de le faire de manière efficace.
Toutefois, avec l’IA, ces défis appartiennent désormais au passé. L’IA est capable de traiter de grandes quantités de données en une fraction du temps qu’il faudrait à un humain. Ceci analyse rapide des données permet de générer des recommandations rapidement et en temps réel. Outre sa rapidité, l’IA est remarquablement efficace en matière de personnalisation (à condition qu’elle soit alimentée par de bonnes données, comme celles de Bloomreach) et libère un temps précieux pour les entreprises, permettant aux merchandisers de se concentrer sur d’autres aspects essentiels de l’activité, comme la création de campagnes et de promotions et la gestion efficace des stocks.
Rentabilité
Les recommandations alimentées par l’IA peuvent considérablement stimuler la rentabilité d’une entreprise. En proposant des suggestions de produits hautement personnalisées, votre marque peut augmenter la probabilité d’un achat (ou le montant du panier d’achat), ce qui se traduit par une augmentation des ventes et des bénéfices. Mais la plupart des entreprises de commerce électronique se heurtent à des obstacles communs en matière de recommandations de produits, comme nous l’avons constaté à maintes reprises au fil des ans, à savoir un manque de recommandations pertinentes ou personnalisées – il en va de même pour la recherche et le merchandising.
Chez Bloomreach, c’est ce que nous appelons les « fruits à portée de main ». Ce que nous voulons dire, c’est que la découverte de produits est un problème qui peut être facilement résolu avec la bonne solution de découverte de produits e-commerce, mais elle est souvent mise de côté au profit d’autres priorités de l’e-commerce, comme le marketing numérique ou l’exécution et l’expédition. En vous attaquant d’abord aux problèmes les plus flagrants de votre stratégie de découverte de produits – comme les recommandations de produits – vous obtiendrez des résultats significatifs (c’est-à-dire une augmentation de la VPR, de l’AOV et du retour sur investissement) avec des frais généraux moindres.
Coût total de possession
Lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre des systèmes de recommandation alimentés par l’IA, les entreprises sont souvent confrontées au dilemme « acheter ou construire ». dilemme « acheter ou construire ».. Même si cela peut sembler une bonne idée de créer votre propre solution de recommandations (puisque personne ne connaît vos produits comme votre entreprise), la création d’un outil de découverte de produits en interne peut s’avérer coûteuse et chronophage – sans compter que vous dépenserez des ressources précieuses pour les inévitables opérations de dépannage, les mises à jour de maintenance et la formation de l’IA qui se trouve derrière tout cela.
Les équipes informatiques réfléchissent à un paramètre important dans tout cela : le coût total de possession. En d’autres termes, il ne s’agit pas seulement du coût initial de la création ou de l’achat du système de recommandations ; les entreprises doivent également prendre en compte les coûts à long terme liés au fonctionnement, à la maintenance et à la mise à jour du système de recommandations. Dans de nombreux cas, il peut être plus rentable et plus efficace de s’associer à un fournisseur de découverte de produits alimentée par l’IA, car il dispose de l’expertise et des ressources nécessaires pour gérer efficacement le système – ainsi, à l’instar des praticiens commerciaux de votre entreprise, vos développeurs peuvent consacrer leur temps précieux à d’autres tâches.
Utilisez l’IA de Bloomreach Discovery pour améliorer les recommandations de produits
Aujourd’hui, vous avez appris exactement comment l’IA peut aider les entreprises de commerce électronique à fournir des recommandations de produits hautement personnalisées à grande échelle en utilisant des modèles d’apprentissage automatique de pointe. Ces systèmes de recommandation sont conçus pour prédire et anticiper le prochain achat d’un client et s’assurer qu’il trouve les produits qui ont le plus de valeur pour lui et pour les résultats de votre entreprise. Les équipes chargées du commerce électronique pourront ainsi gagner en rapidité et en efficacité et accroître la rentabilité de l’entreprise, tout en aidant le service informatique à réduire le coût total de possession de tout projet lié à la découverte de produits.
Grâce à l’interface conviviale de Bloomreach DiscoveryBloomreach Discovery, vous pouvez déployer des recommandations de produits personnalisées en utilisant Loominotre puissante IA qui a appris à partir de l’un des plus grands ensembles de données sur les produits et les clients dans le domaine du commerce électronique. En rassemblant tous ces ensembles de données – les données accessibles au public, les données que nous avons accumulées au cours des 14 dernières années et les données uniques et en temps réel sur les clients et les produits de nos clients – notre IA peut intervenir pour aider immédiatement vos clients en leur recommandant des produits utiles qui encouragent la fidélité à la marque et augmentent le RPV, l’AOV et le ROI de votre entreprise.
Et les résultats parlent d’eux-mêmes : The Vitamin Shoppe a augmenté de 11 % le taux d’ajout au panier à partir des pages de catégories, MKM a enregistré un bond incroyable de 43 % de son chiffre d’affaires total sur le web, et Sur La Table a vu son chiffre d’affaires par catégorie augmenter de plus de 11 % – en grande partie grâce à la technologie d’IA de Bloomreach Discovery, à la pointe de l’industrie.
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