10 stratégies de recommandations de produits pour tripler vos ventes en ligne

Introduction

Avec 900 millions d'internautes, l'Inde est le deuxième plus grand marché en ligne au monde. Cette croissance exponentielle des utilisateurs numériques se traduit vaguement par leur activité en ligne accrue, et le commerce électronique en est une partie importante. Mais plus n'est pas toujours joyeux pour les entreprises - l'afflux d'utilisateurs et d'organisations sur le marché de la vente au détail a accru la concurrence pour les marques, faisant du commerce électronique un espace hautement concurrentiel.

Ces clients modernes sont désormais confrontés à un afflux d'options pour faire leurs achats. Des milliers de sites de commerce électronique essaient de leur vendre des produits similaires, sinon les mêmes, chaque minute. Pourtant, leurs dépenses en ligne sont plus que jamais budgétisées !

Alors, comment les sites de commerce électronique dominent-ils l'industrie en pénétrant dans le portefeuille d'un client et en atteignant les objectifs de vente ? Une méthode fiable consiste à utiliser les recommandations de produits - un système de prédiction dynamique utilisé pour afficher en évidence les éléments d'intérêt pour le client.

Plus de 71% des sites e-commerce recommandent des produits sur leur page d'accueil. Cela les a aidés à augmenter l'engagement, les conversions et les revenus. Alors que les recommandations n'ont contribué qu'à 7 % des visites, elles ont représenté 26 % des revenus.

Bien que nous expliquions en détail ce que sont les systèmes de recommandation et leur fonctionnement, comprenons leurs bases avant de continuer. L'entonnoir ci-dessous montre comment les recommandations convertissent les prospects chauds en acheteurs à forte intention en leur simplifiant la découverte de produits.

Les systèmes de recommandation sont construits à l'aide d'algorithmes qui analysent des tas de données pour comprendre le comportement des acheteurs et anticiper leurs besoins futurs. Exactement comme Netflix sait quel film vous voulez regarder ensuite. Analyser et prévoir les besoins des clients comme celui-ci est connu sous le nom de profilage client, ce qui permet de personnaliser les recommandations.

Une fois que les acheteurs cliquent sur ces recommandations, ils sont 4,5 fois plus susceptibles d'ajouter l'article à un panier et de terminer leur transaction - c'est parce que le système suggère à leurs produits en fonction de leur comportement d'achat ou de ce qu'il a trouvé que le maximum d'utilisateurs achètent avec le produit.

Ces recommandations conduisent à une valeur de commande moyenne (AOV) supérieure de 10 %. Alors soyons d'accord, non seulement les recommandations facilitent la vie de l'acheteur, mais elles sont aussi l'outil ultime pour un spécialiste du marketing en ligne pour augmenter les ventes et atteindre les objectifs !

Taux de conversion du commerce électronique : calcul et interprétation

L'objectif de la plupart des recommandations est de stimuler les achats. Cependant, cet objectif peut varier en fonction de la nature du site Web pour inclure des actions telles que contacter le service client, s'abonner à une newsletter ou remplir un formulaire de génération de prospects.

Par conséquent, la conversion est le rapport entre les sessions du site Web et la réalisation de cet objectif final (transactions, formulaires, résultats, etc.). Il permet de mesurer le pourcentage de visiteurs qui ont effectué l'action prévue sur le site. Supposons que l'objectif était d'acheter l'article, puis la conversion est calculée en divisant le nombre total de visiteurs ayant acheté par le nombre total de visiteurs du site Web. Multipliez cela par 100, et c'est votre taux de conversion !

Par exemple, si votre site Web comptait 80 000 visiteurs dont 6 000 ont acheté un produit, alors le taux de conversion est de 7,5 %.

La formule est la suivante : Taux de conversion du commerce électronique (7,5 %) = Nombre total de visiteurs ayant acheté (80 000) / Nombre total de visiteurs du site Web (6 000) x 100

Bien que le succès des recommandations de produits soit mieux mesuré par les taux de conversion, la valeur moyenne des commandes (AOV) et le taux de clics (CTR) reflètent également les avantages d'aider un client avec les produits qui répondent le mieux à ses besoins.

La valeur moyenne des commandes correspond au montant moyen en dollars (roupies) dépensé par le client d'un site Web. Il est calculé en divisant le chiffre d'affaires par le nombre total de commandes, prouvant le succès des recommandations en matière de vente incitative / vente croisée.

La formule est la suivante : Valeur moyenne des commandes (AOV) = Revenus / Ordre des numéros

De même, le taux de clics représente le nombre de fois qu'un lien spécifique sur le site Web a été cliqué. Il est calculé en divisant les clics par les impressions (c'est-à-dire le nombre de fois que le lien a été visible).

Fonctionnement de la formule : CTR = Clics (Nombre de personnes ayant cliqué sur l'annonce) / Impressions (Nombre de personnes ayant vu l'annonce) x 100

Le CTR indique le % d'acheteurs à forte intention, car ceux qui cliquent sur une recommandation sont presque 2 fois plus susceptibles de revenir ! En bref, si une recommandation a été cliquée, elle est très productive pour augmenter le taux de conversion et les revenus.

Qu'est-ce qu'une recommandation de produit ?

Nous comprenons maintenant que les recommandations de produits font de la magie dans les coulisses en analysant les transactions passées de milliers d'acheteurs et en prédisant leurs besoins futurs. Cette analyse est ensuite présentée sous forme de recommandations au visiteur du site, l'incitant à acheter plus et plus vite.

Jetons un coup d'œil à l'image ci-dessous du site Web de FirstCry. Les titres "vous aimerez peut-être aussi" et "fréquemment achetés ensemble" sont des recommandations de la marque qui conseillent ses utilisateurs lors de l'achat ou de la sélection.

Alors que la plupart des sites de commerce électronique ont des taux de conversion compris entre 2,5 et 3 %, les recommandations de produits peuvent inciter plus de 49 % des visiteurs à acheter des produits qu'ils n'avaient jamais envisagés à l'origine.

Si vous n'êtes pas déjà convaincu, consultez ces quatre raisons importantes pour lesquelles vous devez inclure des recommandations de produits sur vos sites de commerce électronique -

1. Expérience utilisateur améliorée –

Dans nos vies hors ligne, nous nous sommes souvent appuyés sur la suggestion du commerçant dans un supermarché local. Pourquoi? Parce que c'est pratique et rapide. Les recommandations de produits en ligne ont le même objectif en facilitant le parcours d'un client sur votre site, de la navigation au paiement.

Ils sont devenus si cruciaux que 56% des clients reviennent sur les sites qui les recommandent et 71% se sentent frustrés si l'expérience d'achat n'est pas personnalisée.

2. Meilleur engagement client –

Les clients prospèrent grâce à la confiance et au sentiment d'être compris. Les spécialistes du marketing peuvent le faire en leur proposant des recommandations de produits personnalisées qui complètent leurs habitudes d'achat. Cela permet d'augmenter le nombre de clics sur le site, d'augmenter le nombre de visites et d'activer d'autres canaux de communication comme les e-mails.

Par exemple, c'est ainsi qu'ALTBalaji, un service de streaming indien, a envoyé une recommandation personnalisée par e-mail pour générer des abonnements plus élevés. Il ne s'agit pas d'une recommandation de site, mais les e-mails, SMS et notifications push peuvent tous être utilisés comme moyen de résurrection ou d'augmentation des achats répétés.



3. Augmentation des revenus –

De toute évidence, les recommandations de produits offrent une excellente occasion de compléter la préférence d'un acheteur avec des produits similaires ou améliorés. Les spécialistes du marketing doivent profiter de cette opportunité pour effectuer des ventes croisées et incitatives en utilisant des sections telles que "Fréquemment achetés ensemble" et "Les clients qui ont acheté ceci ont également acheté". Vous trouverez ci-dessous une autre recommandation d'Amazon pour les livres d'un genre similaire.



4. Fidélise –

Étant donné que les recommandations personnalisent les parcours des clients à chaque point de contact, leur satisfaction globale augmente. Un client satisfait est plus susceptible de revenir et de promouvoir le site par le bouche-à-oreille.

Comment sont construits les moteurs de recommandation ?

Nous avons brièvement discuté de la manière dont les algorithmes sont utilisés pour afficher des recommandations personnalisées aux visiteurs d'un site de commerce électronique. Plongeons profondément dans cela.

Un moteur de recommandation de produits analyse et modélise des tonnes de données utilisateur à l'aide de Machine Learning (ML). Tout d'abord, les données (entrées) concernant les transactions passées des utilisateurs, l'historique du navigateur, les clics sur les liens et d'autres engagements sont reçues. Une fois que ces données sont nettoyées et que les utilisateurs ayant des comportements similaires sont segmentés en fonction de différents paramètres, un système de recommandation est créé.

La plupart des systèmes de recommandation sont mis en œuvre en utilisant l'une de ces trois approches :

1. Filtrage collaboratif : Ce modèle fonctionne sur l'hypothèse que les utilisateurs qui ont acheté des produits similaires dans le passé répéteront probablement le modèle à l'avenir. Donc, si Jasmine a acheté une pizza et une salade, alors qu'Aliya les a achetées plus un Coca light, Jasmine le fera aussi.
2. Modèle basé sur le contenu : Ce modèle utilise les données des cookies de tous les sites visités pour comprendre les goûts et les aversions de chaque utilisateur. Les produits recommandés sont ensuite filtrés en supposant que vous apprécierez des articles similaires à vos interactions passées.

Par exemple, si Nick a acheté des chaussures jaunes, une chemise et un pantalon chino, il est probable qu'il cherchera un pantalon jaune à l'avenir.


3. Filtrage hybride : cette méthode combine le filtrage de contenu et le filtrage collaboratif pour tenir compte des préférences partagées entre les utilisateurs, mais affiche les résultats après les avoir filtrés en fonction des préférences des utilisateurs individuels. Prenez Netflix par exemple, il filtre les films en fonction des habitudes d'utilisateurs similaires mais n'affiche que ceux qui correspondent aux interactions passées de cet utilisateur.

10 stratégies de recommandation de produits pour booster vos conversions e-commerce

COVID-19 a changé notre façon de magasiner. Dans les seuls pays en développement, la proportion d'acheteurs en ligne est passée de 33 % à 60 %. En conséquence, plusieurs entreprises ont été forcées de se connecter. Cependant, beaucoup d'entre eux ont encore du mal à personnaliser les recommandations, perdant ainsi du trafic au profit de la concurrence.

D'autre part, les entreprises prospères qui affichent des recommandations personnalisées sont 91 % plus susceptibles de faire l'achat du client. La clé est de savoir à qui montrer quoi . Voici donc quelques types de recommandations de produits qui peuvent aider à répondre à cette question -

• Personnalisation – Avez-vous regardé un thriller d'action ou acheté une robe bleue ? Avez-vous commandé à plusieurs reprises des plats du même restaurant ? Toutes ces données sont analysées pour comprendre les goûts et les aversions d'un client et faire des recommandations pertinentes.

Plus ces recommandations sont proches des goûts d'un client, plus sa conversion est élevée. Les recommandations personnalisées ont également convaincu 54 % des acheteurs d'augmenter leur panier moyen.



• Produits associés : avec des milliers de produits disponibles, un client peut facilement se sentir frustré d'avoir à naviguer d'une page à l'autre. Mais c'est là que la catégorie de recommandation "Produits similaires" vient à notre aide.

Les clients peuvent non seulement consulter plus de produits, mais aussi comparer facilement leurs options et effectuer les transactions de manière transparente.



• Vente croisée et vente incitative : il est presque intuitif de penser qu'un client qui a récemment acheté un téléphone aura bientôt besoin d'une coque. De même, quelqu'un qui explore une veste peut avoir besoin de plus de vêtements d'hiver.

Les recommandations de produits tirent le meilleur parti de cette opportunité en vendant des articles incitatifs ou croisés en utilisant des catégories telles que "Ce que des gens comme vous ont acheté" et "Fréquemment achetés ensemble".

• Preuve sociale : les acheteurs apprécient les avis, car cela leur donne un sentiment de sécurité et contribue à renforcer la confiance. Selon une étude, plus de 47 % des acheteurs recherchent une preuve sociale (visuelle) sur les sites de commerce électronique.

Ainsi, recommander des produits qui ont été très bien notés par les anciens clients permet de conclure la transaction plus rapidement. Les catégories courantes incluent les "produits les mieux notés" ou les "choix d'influenceurs".



• Saisonnier - Il est naturel que le client ait besoin d'évoluer avec les changements de saisons. Cette catégorie de recommandations fonctionne bien dans le cas des produits alimentaires et de mode.

Par exemple, l'été invite à la folie des mangues et les tenues fleuries font fureur au printemps.

• Nouveautés : à l'ère de la mode rapide et de l'évolution rapide de la technologie, les recommandations basées sur les « nouveautés » constituent une stratégie efficace de promotion des produits.



De telles recommandations créent la peur de manquer quelque chose (FOMO) chez les clients. Après tout, qui n'aime pas afficher un nouveau téléphone/une nouvelle robe ?

• Regroupement : les tendances d'achat qui ont tendance à se répéter sur une large base de clients peuvent être exploitées pour afficher des recommandations dans des catégories telles que "Les clients qui ont consulté cet article ont également consulté" ou "Achetés fréquemment ensemble". Par conséquent, les produits sont regroupés, généralement autour du paiement, ce qui stimule les ventes et la valeur moyenne des commandes (AOV).



• Basé sur l'historique de navigation - C'est une tendance humaine à parcourir les sites Web de commerce électronique sans intention sérieuse d'acheter. Par conséquent, les algorithmes utilisent leurs données de navigation passées pour identifier leurs besoins/souhaits et afficher des recommandations en conséquence.
• Produits de retour en stock : fréquents sur les sites de vente en ligne de meubles, ce type de recommandations tire parti des produits qui sont épuisés plus rapidement pour stimuler les ventes.

Non seulement cela crée un sentiment d'urgence chez les clients qui s'inquiètent du stock, mais cela contribue également à fidéliser la marque parmi les clients réguliers.

Quel que soit le type de recommandation que vous choisissez, assurez-vous de le positionner de manière appropriée. Sinon, ce ne sont que des opportunités de vente perdues.

Exemples de recommandations de produits de grandes marques

La résolution de la découverte de produits se traduit par une amélioration garantie de l'expérience utilisateur pour les sites de commerce électronique. Pas étonnant que les dominants du marché comme Amazon, Myntra ou Netflix réussissent la course aux "recommandations de produits" pour rester au top. Étudions 3 marques en détail pour comprendre comment les recommandations leur ont profité -

Exemple 1 : Amazon

Amazon utilise une vaste gamme de styles de recommandation placés stratégiquement tout au long du parcours de l'utilisateur pour obtenir des clics et des conversions plus élevés.

Voici quelques exemples de recommandations d'Amazon India "Les clients qui ont acheté ceci ont également acheté". Selon Mckinsey, ce type de recommandation personnalisée a contribué à plus de 35 % du chiffre d'affaires total et a entraîné une augmentation de 29 % des ventes.

Exemple 2 : Nykaa

Nykaa, l'un des plus grands détaillants indiens de produits de beauté et de bien-être, a utilisé le type de recommandation "Vous aimerez peut-être aussi" pour effectuer des ventes croisées de produits en fonction des intérêts partagés par les groupes d'utilisateurs. En conséquence, 50 % des clients de Nykaa sont devenus des visiteurs réguliers d'ici 2020 et leurs recommandations de style guide d'achat ont contribué à 3 % de la valeur brute des marchandises (GMV) cette année-là.

Erreurs à éviter

Il ne suffit pas d'afficher des recommandations de produits. Tout le reste, du moment au placement, joue un rôle crucial dans leur succès. Voici 5 erreurs à éviter -

• Emplacement incorrect - Afficher des recommandations pour les shorts sur une page de produit pour ordinateur portable n'aidera pas. Au lieu de cela, montrer des produits connexes comme des sacs pour ordinateur portable entraînera une conversion plus élevée.
• Recommandations écrasantes - Trop d'informations, c'est du bruit. Et trop de recommandations se traduisent par aucune. Donc, ne surchargez pas l'écran de l'acheteur avec des recommandations.
• Recommandations contextuelles - Chaque recommandation doit être compatible avec le contexte de l'acheteur - emplacement, démographie ou historique d'achat. Ce n'est qu'alors qu'un acheteur se sentira compris et non spammé.

Voici un exemple de recommandation de produit insensible par Amazon.


• Absence de tests A/B : les tests A/B sont une condition préalable pour optimiser des paramètres tels que le nombre, l'apparence et le positionnement des recommandations. Cela vous aidera à identifier et à conserver les recommandations avec des taux de conversion plus élevés.
• Mauvaise navigation : une recommandation ne vaut que par les conversions qu'elle génère. Par conséquent, toute friction dans le parcours de l'utilisateur après avoir cliqué sur le lien doit être supprimée. Toutes les pages importantes telles que contactez-nous, le catalogue de produits et le panier doivent toujours être facilement accessibles.

Conclusion

Comprendre le véritable potentiel des recommandations de produits pour stimuler les ventes, augmenter la valeur des commandes et mieux engager les clients peut vous ouvrir les yeux. Mais même les spécialistes du marketing chevronnés ne parviennent pas à utiliser les recommandations à leur plein potentiel.
Si vous pensez que c'est parce que l'exécution de recommandations est trop coûteuse ou trop complexe, c'est votre moment de vérité - ce n'est pas le cas ! Les outils de recommandation de produits de WebEngage sont remarquablement simples et ont aidé de nombreux clients à générer des revenus supplémentaires.

Près de 81 % des acheteurs ont accepté d'acheter après avoir reçu un e-mail marketing de recommandation de produit personnalisé, une fonctionnalité qui aide les clients de WebEngage à exceller. En utilisant nos modèles pré-remplis sur les canaux marketing, les utilisateurs de WebEngage peuvent concevoir des moyens très attrayants et créatifs de contacter leurs clients.

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