Qu'est-ce qu'un algorithme de recommandation et comment augmente-t-il les ventes en ligne ?

Un algorithme est une séquence d'instructions et d'opérations définies pour effectuer des tâches et résoudre des calculs et des équations destinés à recommander des éléments aux utilisateurs naviguant sur Internet. Les algorithmes de recommandation sont à la base des logiciels qui proposent des articles aux utilisateurs sur Internet.

Lorsque vous vous rendez dans un magasin physique, il est fréquent de trouver un vendeur disponible pour vous proposer un produit répondant à vos besoins. Cependant, dans les magasins virtuels, le processus est différent. C'est-à-dire que le travail d'affectation est effectué par les algorithmes de recommandation .

Comment cela se passe-t-il en pratique ? Grâce à des systèmes de recommandation, le commerce électronique organise et présente les produits au consommateur qui accède à votre magasin .

Ce type de ressource contribue à améliorer l' expérience d'achat et facilite la recherche de la marchandise idéale, ce qui se traduit par plus de ventes.

Cette relation peut être prouvée si nous recherchons des recherches qui traitent des tendances du comportement des clients. Une enquête de Zendesk , par exemple, souligne que 75% des consommateurs sont prêts à dépenser plus avec des entreprises qui offrent une excellente expérience.

Les recherches de Salesforce montrent que 74 % des consommateurs changeront probablement de marque s'ils trouvent le processus d'achat trop difficile .

Par conséquent, l'algorithme de recommandation fonctionne précisément comme un facilitateur des étapes d'acquisition. Continuez à lire et apprenez-en plus sur le sujet!

• Qu'est-ce qu'un algorithme de recommandation ?
• Comment fonctionnent les algorithmes de recommandation ?
• Exemple de système de recommandation Netflix
• Avantages des algorithmes de recommandation pour les boutiques en ligne
• Comment créer un système de recommandation e-commerce ?

Qu'est-ce qu'un algorithme de recommandation ?

Un algorithme est une séquence d'instructions et d'opérations définies pour effectuer des tâches et résoudre des calculs et des équations destinés à recommander des éléments aux utilisateurs naviguant sur Internet.

Lorsque nous pensons dans le contexte du commerce électronique, les algorithmes de recommandation sont à la base des logiciels qui suggèrent des produits aux consommateurs qui accèdent au magasin virtuel, fonctionnant de la même manière qu'un vendeur virtuel .

Le système de recommandation effectue des analyses et des études approfondies pour identifier les modèles et les données de référence croisée, en fonction de la probabilité.

Comment fonctionnent les algorithmes de recommandation ?

En général, il existe deux principaux modèles de recommandation : le personnalisé et le non personnalisé .  

La recommandation personnalisée prend en compte le comportement de chaque consommateur , vos clics, les biens visités et d'autres informations pour présenter des produits qui s'alignent sur ce type de recherche.

Les recommandations personnalisées ne sont pas des suggestions plus générales , selon les articles proposés, les catégories, les offres, les actualités, etc. Ensuite, nous expliquerons en détail comment chacune de ces options fonctionne en pratique, alors continuez à lire !

Systèmes de recommandation avec apprentissage automatique

Le système de recommandation d'apprentissage automatique est utilisé dans les références personnalisées.

Dans de tels cas, les algorithmes intelligents avec intelligence artificielle (IA) , font des recommandations basées sur ce que le matériel a appris sur le comportement de l'acheteur sur le site Web. L'apprentissage automatique signifie exactement l'apprentissage automatique.

C'est grâce à cette technologie que les fenêtres de recommandation vont organiser les produits en fonction des pages que l'utilisateur a visitées et des recherches qu'il a effectuées .

Prenons un exemple pour simplifier l'explication. Prenons l'exemple d'une boutique en ligne de jouets, qui reçoit la visite d'un consommateur à la recherche d'ardoises à dessiner.

A partir du comportement de recherche et de l'évaluation des pages visitées, les vitrines virtuelles de produits personnalisés présentent automatiquement des suggestions de produits connexes. Regardez l'exemple ci-dessous.

Si un autre utilisateur recherche des ours en peluche, il sera impacté par une fenêtre de recommandation complètement différente de celle de l'exemple ci-dessus. Dans ce cas, la liste des produits recommandés respecterait les exigences du consommateur en question.

Par conséquent, un e-commerce avec un algorithme de recommandation personnalisable présente différents produits pour chaque consommateur qui accède et interagit avec le site.

L'utilisation d'algorithmes de recommandation personnalisables élargit généralement la pertinence du produit suggéré pour le visiteur, après tout, il considère le comportement de l' utilisateur pour vous présenter.

De plus, la personnalisation de la communication contribue à différencier votre marque de la concurrence et à montrer que l'entreprise propose des produits en adéquation avec les besoins des acheteurs.

Enfin, en affichant des produits similaires ou complémentaires à ceux recherchés par les clients potentiels, la fonctionnalité favorise toujours les résultats d'actions telles que le cross selling et l'up selling , qui contribuent à augmenter le ticket moyen .

Lire aussi : Pourquoi utiliser un système de recommandation d'intelligence artificielle ?  

Systèmes de recommandation non personnalisables

Dans les cas où l'algorithme de recommandation ne tient pas compte du comportement de recherche et de navigation de chaque client, les produits indiqués dans les fenêtres peuvent être séparés en catégories telles que :

• communiqués ;
• le plus vu ;
• les produits les plus achetés ;
• catégories de produits spécifiques, etc.

L'image ci-dessous montre un exemple du fonctionnement des systèmes de recommandation sans personnalisation.

Notez qu'il existe une recommandation, mais que celle-ci fonctionne de manière plus généralisée, en considérant différents critères qui doivent respecter la stratégie de votre entreprise. C'est également une fonctionnalité très utile pour le commerce électronique.

Exemple de système de recommandation Netflix

Netflix a un système de recommandation d'apprentissage automatique très célèbre.

Grâce à la technologie de recommandation, le streaming est capable de comprendre le comportement, les goûts et les intérêts de chaque utilisateur, selon le type de contenu qu'il consomme.

Comme chaque client a un comportement de recherche et de divertissement différent, chaque "écran d'accueil" Netflix est personnalisé.

Le but de l'outil est de garder vos consommateurs fidèles à sa solution, et pour cela, il utilise des fonctionnalités telles que des algorithmes de recommandation qui aident à garder les utilisateurs engagés avec le service.

Remarquez à quel point il s'agit d'un excellent exemple de ce dont un système de recommandation est capable : il améliore l'expérience , génère plus d'engagement et maintient le client lié à la marque .

Bien sûr, le cas de Netflix ne concerne pas les produits au sein d'un e-commerce, cependant, c'est l'un des exemples de la façon dont le système de recommandation peut contribuer à la relation entre la marque et le consommateur .

Lire aussi : Le système de recommandation d'Amazon et ses secrets .

Avantages des algorithmes de recommandation pour les boutiques en ligne

Jusqu'à présent, vous avez découvert ce que sont les algorithmes de recommandation et comment ils fonctionnent. Cependant, l'investissement dans cette technologie apportera-t-il le rendement que vous attendez ?

Découvrez la liste des avantages d'utiliser un algorithme de recommandation :

• améliore l'expérience d'achat du client ;
• aide les consommateurs à trouver ce qu'ils recherchent et à finaliser l'achat en moins de temps ;
• réduire le taux d'abandon sur le site ;
• contribue aux stratégies de vente croisée et de vente incitative ;
• augmente le taux de conversion ;
• augmente le ticket moyen ;
• acheteurs fidèles.

Comment créer un système de recommandation e-commerce ?

Jusqu'ici, tout va bien, mais comment créer un système de recommandation pour le e-commerce ? Pour compter un tel système dans votre boutique en ligne, vous n'avez pas besoin de créer un système à partir de zéro. L'un des moyens les plus efficaces d'y parvenir est de tirer parti des ressources déjà disponibles sur le marché, telles que les vitrines intelligentes , et proposées par des experts en la matière.

Ce type de technologie utilise des données et des informations pour créer des clients potentiels personnalisés ou non , contribuant ainsi à ce que tous les avantages du mécanisme puissent être obtenus.

Une excellente nouvelle est qu'actuellement, la mise en œuvre de cette fonctionnalité peut être très simple, en utilisant les outils SmartHint , composés de fenêtres de recommandation ; recherche intelligente ; pop-ups de rétention ; est hotsites .

Les vitrines SmartHint sont autonomes, il n'est donc pas nécessaire d'effectuer des réglages manuels. L'intelligence artificielle effectue des analyses en temps réel et distribue automatiquement les produits aux points stratégiques du site.

Apprenez-en plus sur la façon de mettre en place des algorithmes de recommandation dans votre magasin, sans délai et très facilement. Découvrez la solution complète !