Des ventes accrues avec Recommender pour Magento

Pourquoi les recommandations de produits sont essentielles pour les boutiques Magento

Les recommandations de produits personnalisées aident les clients à trouver plus facilement des produits pertinents. Cela se traduit par des conversions accrues pour les boutiques Magento, car les clients sont guidés vers les articles qu’ils n’auraient pas vu autrement, ce qui booste l’engagement et la fidélité. Près de 80 % des clients considèrent maintenant l’expérience qu’une entreprise propose comme aussi importante que les produits. Illustrons cela par un exemple de la façon dont les moteurs de recommandation influencent les parcours clients.

Imaginez des clients réguliers d’une boutique en ligne. Ils recherchent le dernier iPhone qui vient de sortir. Ils utilisent la barre de recherche pour la recherche au lieu de parcourir le catalogue. Une fois qu’ils trouvent la version avec la bonne couleur et la bonne capacité de stockage, ils cliquent dessus et consultent la page de détails des produits.

D’ordinaire, ils cliqueraient pour ajouter le produit dans le panier et terminer leur achat, mais c’est là qu’interviennent les recommandations de produits. Le moteur de recommandations s’occupe de tout en arrière-plan tandis que les clients font leurs achats, alors examinons le processus en détail.

Tout d’abord, lorsque les clients saisissent la requête de recherche pour un iPhone dans la barre de recherche, la partie analytique du moteur de recommandation en tient compte et enregistre les données.

Puisque le recommender a été placé sur les pages des détails du produit et suit le parcours d’achat des clients, il sait exactement quoi afficher au client qui cherche un iPhone. Les recommandations incluent un étui pour iPhone populaire, des écouteurs compatibles de marque Apple et d’autres marques connues, un chargeur portatif, un kit de nettoyage d’écran et même un iPhone identique, mais avec une capacité de stockage supérieure à un bon prix.

Ainsi, au lieu d’ajouter simplement un iPhone au panier, le client est de plus en plus tenté d’acheter des articles supplémentaires et d’augmenter la valeur de son panier d’achat. Toutefois, la magie ne s’arrête pas là, parce que les articles supplémentaires s’affichent lorsque le client est prêt de terminer son parcours d’achat. La deuxième vague de recommandations se produit directement sur la page de paiement, incitant le client à ne pas oublier d’acheter des articles supplémentaires à un prix réduit.

Le résultat est que les clients se voient offrir des suggestions de produits pertinentes et précises qui incluent des alternatives et des articles de différentes catégories de produits qui complètent parfaitement leur achat principal. Les clients sont bien plus susceptibles d’acheter d’autres produits qu’ils ne l’avaient prévu à l’origine. C’est parce que les moteurs de recommandation agissent pour améliorer les chances d’augmenter les conversions, les ventes et la valeur moyenne du panier d’achat, le tout en même temps.

Comment les recommenders exploitent les données clients dans les vitrines Magento

Les données clients alimentent des recommandations plus intelligentes. En analysant les schémas de navigation et d’achat, les boutiques Magento peuvent créer des suggestions plus pertinentes, améliorant l’expérience du shopping et stimulant les achats répétés.

Les données clients sont la colonne vertébrale de tout système de recommandation efficace. Dans Magento, les recommenders collectent différents points de données, notamment les requêtes de recherche, le comportement en termes de clics, les schémas de navigation, l’historique d’achat, et même le temps passé sur des pages spécifiques. Chacune de ces actions s’ajoute à un profil client détaillé qui informe le système de ce qu’un acheteur est susceptible de vouloir ensuite.

Lorsqu’un client cherche un produit, par exemple “chaussures de course,” le moteur de recommandation en prend note. Il ne se contente pas d’enregistrer le terme de recherche : il commence à faire le lien entre cette requête et les produits associés que d’autres clients ont déjà consultés ou achetés après des recherches similaires.

À mesure que le client clique sur les produits, le moteur affine sa compréhension, associant les préférences telles que la couleur, la marque ou même la gamme de prix. Chaque interaction donne au système de recommandation davantage de données avec lesquelles travailler, lui permettant d’offrir de meilleures suggestions.

Les données provenant des sessions de navigation et des achats précédents jouent également un rôle essentiel. Par exemple, si un client a déjà acheté du matériel de camping, le système peut suggérer des articles comme des gourdes ou des sacs à dos qui correspondent aux activités de plein air. Ces recommandations ne sont pas aléatoires ; elles s’appuient sur les schémas de comportement des clients, chaque suggestion est donc étayée par des données.

Le système apprend en permanence en combinant l’historique de recherche et de navigation avec des modèles de ce que des clients similaires ont regardé ou acheté. Au fil du temps, les recommandations deviennent de plus en plus pertinentes, ce qui se traduit par un meilleur engagement et des achats fréquents. De cette façon, les données clients transforment les suggestions de bas en recommandations intelligentes, hautement personnalisées qui trouvent un écho auprès de chaque acheteur individuel.

Comment démarrer les recommandations de produit dans Magento

La mise en œuvre des recommandations dans Magento commence par des objectifs clairs, tels qu’augmenter la valeur par commande ou améliorer la fidélité. Le choix de votre nouvelle solution de recommandation devrait commencer par la recherche.

Recherche

Il y a plusieurs facteurs à prendre en compte pour choisir la bonne solution de recommandation pour votre boutique Magento. Il existe de nombreuses solutions pour les recommandations, mais toutes n’utilisent pas la même technologie ou ne proposent les mêmes services. Examinons quelques-uns des facteurs clés.

1. Assurez-vous que votre nouvelle solution pour les recommandations utilise l’apprentissage automatique et des analyses capables de  fonctionner efficacement avec les données du catalogue et les données clients. Ceci est essentiel afin que la solution puisse correctement faire le lien entre les préférences des acheteurs et les données des produits de votre catalogue afin de créer des recommandations exactes.
2. Vous devriez également tenir compte des types d’algorithmes et de recommandations utilisés pour vendre des produits. Les systèmes de recommandation modernes s’appuient sur des recommandations automatisées qui s’exécutent sur la base de ces algorithmes pour afficher des recommandations de produits et se former. La meilleure chose à rechercher est la configuration la plus avancée et une technologie capable de travailler automatiquement sans intervention de votre part.
3. Enfin, vérifiez que votre solution de recommandation offre un bon service à la clientèle. Les solutions de recommandation sont fiables, certes, mais le service à la clientèle est important pour vous aider à résoudre les problèmes occasionnels ou vous montrer comment maximiser les conversions à partir de la vente de produits via les recommandations. Il est toujours bon d’avoir des experts à vos côtés.

Mise en œuvre

La mise en œuvre et l’intégration de recommandations personnalisées pour votre boutique Magento est un vaste sujet, car le processus complet dépend de la solution que vous choisissez.

Vérifiez que votre solution propose des types d’intégration flexibles par différents moyens, tels que l’intégration via API, une intégration sans code, ou même une intégration assistée pour Magento. Des options d’intégration flexibles sont importantes si vous devez configurer de nouveau le système à une date ultérieure.

La vitesse de l’intégration est presque toujours moins importante que sa difficulté. Elle devrait conserver la bonne intégration structurelle et le bon fonctionnement de votre site web.

Démarrage à froid et collecte des données

Le démarrage à froid fait référence à la période initiale pendant laquelle les solutions de recommandation manquent de données pour fournir des recommandations précises. Au cours de cette phase, les recommandations s’appuient sur des schémas de données existants jusqu’à ce que suffisamment des données relatives au comportement client soient collectées pour personnaliser efficacement les suggestions.

Cette période ne peut être ignorée par aucun système de recommandation, car les systèmes ne sont pas en mesure de travailler sans données et sans apprentissage automatique pour créer des recommandations. Cependant, si vous utilisez Luigi’s Box, la période de démarrage à froid peut être raccourcie.

Luigi’s Box permet à ses clients d’importer dans le système des données existantes provenant de précédentes solutions analytiques. Le système peut ensuite configurer les données et les utiliser pour Luigi’s Box Recommender afin de créer des recommandations personnalisées en un laps de temps bien plus court.

Recommandations automatisées

Une fois la période de démarrage à froid terminée, les recommandations de produits seront précises et pourront être vecteur de rendement en augmentant la valeur moyenne par commande et les conversions. Des recommandations pertinentes encouragent les clients à découvrir d’autres produits, ce qui mène à des achats répétés et une satisfaction accrue.

À ce stade, vous pouvez laisser le recommender faire son travail pour influencer les décisions des acheteurs. Toutefois, si vous décidez d’utiliser Luigi’s Box, vous pouvez avoir une influence sur les articles recommandés qui s’afficheront à l’aide des options de merchandising dans le panneau d’administration du tableau de bord.

Les détaillants peuvent utiliser des épingles dans les recommenders pour augmenter le nombre de vues de certains produits, influencer les articles qui seront vus ou non dans des recommenders sélectionnés, et bien plus.

Des stratégies pour améliorer les conversions des recommandations sur les boutiques Magento

Les recommenders s’appuient sur une gamme de stratégies afin d’augmenter les conversions en fournissant des suggestions de produits ciblées et pertinentes. Examinons quelques-uns des tactiques de base :

Le ciblage comportemental

Le ciblage comportemental montre des produits aux clients en fonction de leurs actions sur le site, telles que les vues, les recherches et les clics récents. En analysant ces schémas, le système adapte les recommandations pour les faire correspondre aux centres d’intérêt actuels, faisant en sorte que chaque suggestion semble appropriée et opportune. Par exemple, dans la génération Y, 89 % sont intéressés par des offres personnalisées, le ciblage basé sur l’âge pourrait donc être un bon point de départ.

Des recommandations personnalisées

La personnalisation utilise les données clients pour faire des suggestions qui correspondent aux préférences individuelles. Par exemple, si des utilisateurs achètent souvent des articles de sport, ils sont plus susceptibles de voir les nouveaux arrivages ou les articles populaires dans cette catégorie. Cette approche augmente la probabilité de conversion en s’appuyant sur des centres d’intérêt connus.

La preuve sociale

L’intégration de preuves sociales, telles que des commentaires et des évaluations, aide à bâtir la confiance et la crédibilité autour des recommandations. Lorsqu’un produit est bien noté ou contient des avis positifs récents, les clients se sentent plus en confiance lorsqu’ils envisagent de l’acheter, faisant de la preuve sociale un moyen subtil mais efficace de renforcer l’engagement.

Cela s’applique également à votre entreprise, car 26 % des clients britanniques refusent de dépenser de l’argent auprès de marques auxquelles ils ne veulent pas confier leurs données. Le maintien d’un bouche-à-oreille positif peut vous y aider.

Vente croisée et incitative

La vente croisée suggère des produits complémentaires, comme la recommandation d’un sac à ordinateur portable à quelqu’un qui achète cet appareil, tandis que la vente incitative encourage les clients à envisager l’achat d’articles de meilleure qualité dans la même catégorie. Les deux tactiques augmentent la valeur du panier et conduisent souvent les clients à découvrir des articles auxquels ils n’avaient d’abord pas pensé.

Segmentation client

La segmentation des recommandations en fonction des profils clients, tels que les nouveaux visiteurs par rapport aux clients réguliers, permet de donner plus d’impact à chaque suggestion. Par exemple, les nouveaux visiteurs peuvent voir des produits populaires à découvrir, tandis que les clients réguliers voient des articles basés sur leurs achats précédents, ce qui booste la pertinence et l’engagement.

Tendances et recommandations saisonnières

Mettre en avant les articles tendances ou de saison est un autre moyen d’attirer l’attention des clients. En présentant ce qui est populaire ou approprié à la saison, les systèmes de recommandation créent un sentiment d’urgence qui encourage les clients à agir, améliorant ainsi le potentiel de conversion.

Chacune de ces stratégies permet d’affiner l’expérience client, de donner du sens à chaque recommandation et, en fin de compte, d’augmenter le nombre de conversions et de ventes.

Conclusion

Les recommandations de produits sont des outils puissants pour les boutiques Magento, qui stimulent les conversions et enrichissent l’expérience client. En tirant parti des données détaillées sur les clients, les systèmes de recommandation intelligente guident les acheteurs de manière transparente tout au long de leur parcours d’achat, créant une expérience de shopping qui semble personnalisée et intuitive.

Du ciblage comportemental à la preuve sociale et aux recommandations segmentées, chaque stratégie fonctionne avec l’autre pour présenter les bons produits au bon moment. Au final, ces efforts font plus que booster les ventes : ils bâtissent une fidélité et une satisfaction à long terme en montrant aux clients que chaque recommandation est élaborée en tenant compte de leurs besoins.

Foire aux questions