La récente pandémie mondiale a non seulement augmenté la demande d’achats en ligne, mais a également modifié le comportement des consommateurs, car ils ont exigé des marques des services plus personnalisés.
À mesure que l’industrie du commerce électronique se développe, la demande de systèmes de recommandation augmentera avec elle. Si vous envisagez de tirer parti des systèmes de recommandation pour améliorer votre boutique en ligne, continuez à lire.
Dans cet article, nous couvrons les éléments suivants :
- Qu’est-ce qu’un système de recommandation et comment fonctionne-t-il ?
- Ses bienfaits
- Quels secteurs utilisent des algorithmes de recommandation ?
- Top 4 des sites web qu’elles utilisent des algorithmes de recommandation
Qu’est-ce qu’un système de recommandation ?
Il est facile de s’embrouiller avec les systèmes de recommandation, car ils sont aussi parfois appelés systèmes de recommandation ou moteurs de recommandation. Tous ces éléments effectuent les mêmes actions, c’est des systèmes qui prédisent ce que veulent vos clients en analysant leur comportement qui contient des informations sur les préférences passées.
Comment ça marche ?
Les systèmes de recommandation collectent les données des clients et les analysent automatiquement pour générer des recommandations personnalisées pour vos clients. Ces systèmes reposent à la fois sur :
- Données implicites, telles que l’historique de navigation et les achats passés
- Données explicites, telles que les évaluations fournies par l’utilisateur.
Le filtrage basé sur le contenu et le filtrage collaboratif sont deux approches couramment utilisées pour générer des recommandations.
Avantages des systèmes de recommandation
1. Augmentation des ventes/conversion
Il existe très peu de moyens d’augmenter les ventes sans effort marketing accru, et un système de recommandation en fait partie. Une fois que vous avez configuré un système de recommandation automatisé, vous obtenez des ventes supplémentaires récurrentes sans aucun effort, car il connecte les acheteurs aux produits souhaités beaucoup plus rapidement.
2. Augmentation de la satisfaction des utilisateurs
Le chemin le plus court vers une vente est excellent parce qu’il réduit les efforts pour vous et votre client. Les systèmes de recommandation vous permettent de réduire le cheminement de vos clients vers une vente en leur recommandant une option appropriée, parfois même avant qu’ils ne la recherchent.
3. Fidélité et partage d’esprit accru
En incitant les clients à dépenser plus sur votre site Web, vous pouvez accroître leur familiarité avec votre marque et votre interface utilisateur, augmentant ainsi leur probabilité de faire de futurs achats auprès de vous.
4. Taux de désabonnement réduit
Les e-mails alimentés par le système de recommandation sont l’un des meilleurs moyens de réengager les clients. Les remises ou les coupons sont d’autres moyens efficaces, mais coûteux de réengager les clients, et ils peuvent être associés à des recommandations pour augmenter la probabilité de conversion des clients.
Quels secteurs utilisent des algorithmes de recommandation ?
Presque toutes les entreprises peuvent bénéficier d’un système de recommandation. Deux aspects importants déterminent le niveau d’avantages qu’une entreprise peut retirer de la technologie.
- L’étendue des données : une entreprise qui ne sert qu’une poignée de clients qui se comportent de différentes manières ne tirera pas beaucoup d’avantages d’un système de recommandation automatisé. Les humains sont encore bien meilleurs que les machines dans le domaine de l’apprentissage, à partir de quelques exemples. Dans de tels cas, vos employés utiliseront leur logique et leur compréhension qualitative et quantitative des clients pour faire des recommandations précises.
- La profondeur des données : Avoir un seul point de données sur chaque client n’est pas non plus utile aux systèmes de recommandation. Des données approfondies sur les activités en ligne des clients et, si possible, les achats hors ligne peuvent guider des recommandations précises.
Avec ce cadre, nous pouvons identifier les secteurs qui ont tout à gagner des systèmes de recommandation :
1. E-Commerce
C’est une industrie dans laquelle les systèmes de recommandation ont été largement utilisés pour la première fois. Avec des millions de clients et des données sur leur comportement en ligne, les entreprises de commerce électronique sont les mieux placées pour générer des recommandations précises.
2. Vente au détail
Target a effrayé les acheteurs dans les années 2000 lorsque les systèmes Target étaient capables de prédire les grossesses avant même que les mères ne réalisent leurs propres grossesses. Les données d’achat sont les données les plus précieuses, car il s’agit du point de données le plus direct sur l’intention d’un client. Les détaillants disposant de trésors de données d’achat sont à l’avant-garde des entreprises qui font des recommandations précises.
3. Médias
À l’instar du commerce électronique, les entreprises de médias sont l’une des premières à se lancer dans les recommandations. Il est difficile de voir un site d’actualités sans système de recommandation.
4. Bancaire
Un grand produit public consommé numériquement par des millions de personnes. Les banques de masse et les PME sont au premier rang des recommandations. Connaître la situation financière détaillée d’un client, ainsi que ses préférences passées, associées aux données de milliers d’utilisateurs similaires, est assez puissant.
5. Télécom
Il partage une dynamique similaire avec le secteur bancaire. Les opérateurs de télécommunications ont accès à des millions de clients dont chaque interaction est enregistrée. Leur gamme de produits est également plutôt limitée par rapport à d’autres industries, ce qui rend les recommandations dans les télécommunications un problème plus facile.
6. Utilitaires
Une dynamique similaire avec les télécommunications, mais les services publics ont une gamme de produits encore plus restreinte, ce qui rend les recommandations plutôt simples.
Quels sites web utilisent des algorithmes de recommandation ?
Voici les top 4 des sites web qu’elles utilisent des algorithmes de recommandation :
1. Amazon.com
Amazon.com utilise des recommandations de filtrage collaboratif article par article sur la plupart des pages de son site Web et de ses campagnes par e-mail. Selon McKinsey, 35% des achats Amazon se font grâce à des systèmes de recommandation. Voici quelques exemples de cas où Amazon utilise des systèmes de recommandation :
2. Netflix
Netflix est une autre entreprise axée sur les données qui exploite les systèmes de recommandation pour améliorer la satisfaction des clients. La même étude de Mckinsey que nous avons mentionnée ci-dessus souligne que 75 % du visionnage de Netflix est motivé par des recommandations. En fait, Netflix est tellement obsédé par l’idée de fournir les meilleurs résultats aux utilisateurs qu’il a organisés des concours de science des données appelés Netflix Prize, où celui qui possède l’algorithme de recommandation de films le plus précis remporte un prix d’une valeur de 1 000 000 $.
3. Spotify
Chaque semaine, Spotify génère une nouvelle liste de lecture personnalisée pour chaque abonné appelée “Discover Weekly” qui est une liste personnalisée de 30 chansons basées sur les goûts musicaux uniques des utilisateurs. Leur acquisition d’Echo Nest, une start-up d’intelligence musicale et d’analyse de données, leur permet de créer un moteur de recommandation musicale qui utilise trois types de modèles de recommandation différents :
- Filtrage collaboratif : Filtrage des chansons en comparant les données d’historique d’écoute des utilisateurs avec l’historique d’écoute des autres utilisateurs.
- Traitement du langage naturel : grattage d’Internet pour obtenir des informations sur des artistes et des chansons spécifiques. Chaque artiste ou chanson se voit ensuite attribuer une liste dynamique des principaux termes qui change quotidiennement et est pondérée par pertinence. Le moteur détermine alors si deux morceaux de musique ou artistes sont similaires.
- Analyse des fichiers audio : l’algorithme analyse les caractéristiques de chaque fichier audio individuel, y compris le tempo, le volume, la tonalité et la signature temporelle, et fait des recommandations en conséquence.
4. Linkedin
Comme tout autre canal de médias sociaux, LinkedIn utilise également des types de recommandations “Vous pouvez également savoir” ou “Vous pouvez également aimer”.
