Exemples de recommandations de produits : ce qu’elles font et quand les utiliser

Imaginez un client qui regarde un canapé. Sous le produit, il y a un widget « Vous aimerez peut-être aussi » montrant des coussins, des bougies et une paire de jeans aléatoire.

Rien de tout cela n’est utile. C’est juste du remplissage aléatoire avec une étiquette de recommandation.

Ajouter des widgets partout sur votre site ne suffit pas. Vous devez adapter la logique de chaque modèle au moment du parcours du client. La bonne recommandation au bon moment ressemble à un bon service et vous rapporte de l’argent.

Cet article examine les principaux types de recommandations, ce qu’ils font réellement et quand ils fonctionnent.

Recommandations basées sur les produits : « Parce que vous regardez ce produit… »

Quand un client arrive sur une page de détail du produit, il est déjà en mode décision. Il se demande, « Est-ce le bon, ou y a-t-il quelque chose de mieux ? »

Les recommandateurs basés sur les produits répondent à cette question. Ils prennent le produit actuel comme point de départ et proposent des alternatives, des améliorations ou des articles complémentaires selon les besoins du client.

Produits similaires (logique de vente supplémentaire)

Les ventes supplémentaires sont des alternatives à ce que le client regarde actuellement, avec une préférence pour les options légèrement plus chères. Si quelqu’un regarde une paire d’écouteurs, lui montrer un modèle avec une meilleure suppression du bruit à un prix légèrement plus élevé se vend souvent de lui-même.

Produits visuellement similaires (découverte par l’apparence)

Certaines catégories vivent et meurent par l’apparence. Mode, meubles, décoration intérieure, bijoux. Un client qui consulte une chemise en lin verte ne recherche pas par spécifications. Il veut voir ce qui ressemble à ça.

Les recommandateurs visuels utilisent la similarité d’image pour trouver des alternatives qui conviennent. Pour les catégories où l’esthétique guide la décision, c’est souvent plus utile que la similarité basée sur les attributs.

Produits complémentaires (logique de vente croisée)

Les ventes croisées suggèrent des articles complémentaires. Pensez aux chaussures de course et aux semelles orthopédiques ou à un appareil photo et une carte mémoire.

Nos données montrent que les ventes croisées dans la fenêtre contextuelle du panier se convertissent 77,9 % plus que les mêmes recommandations placées sur la page du panier. La raison est le timing : juste après qu’un client clique sur « ajouter au panier », il est ouvert à l’ajout de plus d’articles.

Recommandations basées sur le comportement : « Parce que vous avez fait cela… »

Les modèles basés sur les produits fonctionnent à partir de ce qui est à l’écran. Les modèles basés sur le comportement fonctionnent à partir de ce que le client a réellement fait : ce qu’il a cliqué, acheté et consulté. C’est là que la personnalisation gagne vraiment sa place.

Basé sur les clics (récemment consulté)

Le modèle basé sur les clics suit ce qu’un client a consulté mais n’a pas acheté. Si quelqu’un a cliqué sur 12 chaussures de course lors de la dernière session, il s’intéresse clairement aux chaussures de course, même s’il n’a pas encore fait d’achat.

Les recommandations affichent des produits similaires à ceux que le client a explorés récemment. Pour les nouveaux visiteurs ou les visiteurs de retour qui n’ont pas encore effectué de conversion, cela maintient le parcours dans la bonne direction plutôt que de recommencer à zéro.

Basé sur la conversion (historique des achats)

Le modèle basé sur les clics utilise les données de navigation, spécifiquement l’historique des achats. Il recommande des produits liés à ce que le client a déjà acheté. Pour les visiteurs pour la première fois sans historique, il suggère des produits qui font tendance dans le magasin.

Le modèle basé sur la conversion répond essentiellement, « En fonction de ce que vous avez réellement acheté, qu’êtes-vous susceptible d’aimer ensuite ? »

Favoris (produits achetés régulièrement)

Le modèle de favoris est conçu pour les produits consommables : épicerie, cosmétiques, nourriture pour animaux, n’importe quoi que les gens achètent selon un calendrier prévisible.

Le modèle de favoris ne tente pas d’introduire quelque chose de nouveau. Il montre ce que le client est le plus susceptible de racheter. L’objectif est la commodité, pas la découverte.

Pour les magasins vendant des produits à achat répété, ce modèle fonctionne également bien dans les e-mails après l’achat. Teta, une chaîne de pharmacies, envoie des recommandations personnalisées à plus de 130 000 clients en fonction de l’historique d’achat de chacun, à la fois en ligne et en magasin. Leur taux de conversion des recommandations par e-mail est de 15 %. Un tel résultat provient du fait de montrer aux gens exactement ce qu’ils sont déjà susceptibles d’acheter.

Récemment visité (reprendre là où il a été laissé)

Le modèle récemment visité affiche les produits que le client a consultés lors de sessions récentes, en ignorant tout ce qu’il a déjà acheté. Même si un client ne se convertit pas lors de la première visite, ce modèle maintient les considérations vivantes jusqu’à ce qu’il soit prêt.

Récemment commandé (achats répétés)

Le modèle récemment commandé concerne purement l’historique des achats. Il fonctionne avec ce que le client a réellement acheté.

Pour les clients de retour, cela les ramène à ce qu’ils veulent sans avoir à le chercher à nouveau.

Recommandations basées sur la popularité et les tendances : « Parce que tout le monde d’autre achète cela… »

Tous les clients n’arrivent pas avec un historique. Et parfois, vous voulez montrer ce qui fonctionne dans tout le magasin. Les modèles basés sur la popularité et les tendances gèrent les deux.

Tendances (produits les plus populaires dans le magasin)

Ce modèle affiche les produits les plus populaires dans tout le catalogue. Pour les nouveaux visiteurs sans historique de navigation, c’est la chose la plus simple et utile que vous puissiez montrer : ce qui se vend bien en ce moment.

Meilleure catégorie et meilleure marque (tendance dans un contexte)

Ces modèles fonctionnent à un niveau plus spécifique, tirant les produits les plus performants dans une catégorie ou une marque.

Sur les pages de catégories et de marques, le travail principal d’un recommandateur est de réduire le choix et montrer la variété. Une page de marque pour Nike ne devrait pas recommander huit couleurs du même sneaker. Elle devrait montrer une coupe transversale représentative des produits de la marque dans les catégories.

Meilleures catégories des utilisateurs (navigation, pas seulement des produits)

Ce modèle recommande des catégories, pas des produits individuels.

Pour les clients de retour, il affiche les catégories vers lesquelles ils se tournent constamment. Pour les nouveaux visiteurs sans historique, cela revient à ce qui est le plus populaire dans le magasin.

Un client de retour qui consulte constamment la course à pied, le yoga et le cyclisme voudra probablement voir ces catégories en évidence. Et un visiteur pour la première fois obtient un point de départ sensé.

Recommandations basées sur la nouveauté et les promotions : « Ce qui est nouveau et ce qui est en solde… »

Parfois, ce qui fait une vente est le timing. Quelque chose vient d’arriver, ou le prix vient de baisser. Ces modèles sont conçus exactement pour ce moment.

Nouvelles arrivées (la récence comme signal)

Les recommandations de nouvelles arrivées affichent les produits récemment ajoutés au catalogue, en fonction du moment où ils ont été introduits.

Dans des catégories comme la mode, les livres, la musique et les soins de la peau, c’est un excellent moyen de capturer l’intérêt. Un client de retour n’a pas besoin de voir les mêmes best-sellers qu’il a vus lors de la dernière visite. Ce qui est frais lui donne une raison d’explorer.

Produits remisés (baisse de prix comme signal)

Le modèle de remises affiche les produits dont le prix actuel est inférieur au prix original. Pour les clients sensibles aux prix, une baisse de prix visible ferme souvent la décision.

Une chose à surveiller : les recommandations basées sur les remises peuvent entraîner les clients à attendre les soldes s’ils sont utilisés trop agressivement. Utilisées occasionnellement comme outil de découverte, elles fonctionnent mieux à long terme et semblent utiles.

Recommandations basées sur le contenu : « Parce que vous lisez ceci… »

Celles-ci fonctionnent à partir d’un type différent de contexte : le contenu éditorial plutôt que la navigation de produits.

Produits liés aux articles (transformer le contenu en commerce)

Cela associe les produits de votre catalogue à l’article que le client est en train de lire.

Par exemple, un avis sur le matériel de randonnée renvoie aux articles spécifiques, ou un guide de style affiche les vêtements tout au long de l’article.

Article connexe (pour maintenir les lecteurs dans le flux éditorial)

Ce modèle recommande d’autres articles que le lecteur est susceptible de trouver pertinents.

Il garde les lecteurs dans le contenu plus longtemps avant qu’ils ne soient prêts à acheter. Un client qui lit trois articles sur la course en sentier est plus susceptible de se convertir sur l’équipement de course que celui qui part après le premier.

Conclusion

La plupart des magasins n’ont pas de problème de recommandation. Ils ont un problème de placement et d’adaptation du modèle. Ils mettent le mauvais modèle au mauvais moment, ou ils affichent les mêmes produits dans trois widgets différents sur la même page.

Ne recommandez pas ce qui est déjà dans le panier, et ne reproduisez pas ce qui est visible dans la grille de produits. Si le client vient de consulter quelque chose, le lui présenter immédiatement sous « recommandé pour vous » ne sert à rien.

Chaque modèle a un rôle. Les alternatives aident les clients à décider. Les compléments augmentent la valeur du panier au bon moment. Les favoris ramènent les clients réguliers. Les modèles de tendances et de nouveautés comblent les lacunes quand vous n’avez pas encore de données de personnalisation. Les modèles de contenu connectent votre éditoriel à votre catalogue.

Les magasins qui performent bien avec les recommandations traitent chaque widget comme un choix délibéré. Ils se demandent ce que le client essaie de faire en ce moment, et ils choisissent le modèle qui l’aide vraiment.

Questions fréquemment posées