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Boostez vos ventes grâce à des recommandations de produits basées sur l'apprentissage machine
Améliorez l'engagement client et augmentez votre chiffre d'affaires à l'aide d'un système de recommandation de produits intelligent qui suggère des articles pertinents en se basant sur les préférences des utilisateurs.
Que sont les recommandations de produits basées sur l'apprentissage automatique ? ?
Les recommandations de produits basées sur l’apprentissage automatique sont des systèmes qui fournissent des suggestions de produits ou de ontenu que certains clients pourraient être intéressés à acheter ou à utiliser, en se basant sur les données antérieures collectées par le système.
Un tel système utilise généralement des techniques d’apprentissage machine ainsi que de nombreux jeux de données concernant les articles et les clients afin de créer un réseau perfectionné de connexions complexes entre ces produits et les clients.
Que peuvent faire les recommandations de produits par apprentissage automatique ?
Un système de recommandation peut recommander plusieurs choses différentes, comme des produits, des films, des livres, des nouvelles, des articles, des emplois, des publicités, etc. Netflix, par exemple, utilise un système de recommandation afin de recommander des films et des séries à ses clients individuels.
YouTube recommande différentes vidéos aux utilisateurs en fonction de leur profil et de leur historique de lecture. De la même façon, les sites web e-commerce recommandent différents produits à différents utilisateurs en fonction de leurs préférences.
Comment fonctionnent les systèmes de recommandation
Les approches hybrides de l'apprentissage automatique donnent des résultats qui répondent aux besoins des clients individuels. Voyez comment ces systèmes fonctionnent.
Le fonctionnement de base
Les systèmes de recommandation traitent un gros volume d’informations présentes en filtrant les informations les plus importantes sur la base des données fournies par les clients individuels, telles que les évaluations utilisateur, les scores de similarité, et plusieurs autres facteurs qui prennent en compte les préférences et les centres d’intérêt de l’utilisateur. Les systèmes de recommandation utilisent différents méthodes dans les réseaux neuronaux pour déterminer la correspondance entre l’utilisateur et l’article et attribuent les similitudes entre les utilisateurs et les articles pour des recommandations pertinentes.
Le rôle de l'apprentissage machine
Les systèmes de recommandation utilisent des algorithmes spécialisés en apprentissage profond et des solutions d’apprentissage machine. Pilotés par une configuration et une coordination automatisées et la gestion des algorithmes analytiques prédictifs de l’apprentissage machine, les systèmes de recommandation peuvent choisir de manière intelligente les filtres à appliquer en fonction de la situation particulière d’un client spécifique en fonction des interactions précédentes de l’utilisateur. Cela aide les vendeurs à maximiser les conversions et la valeur moyenne des commandes pour des produits pertinents et à cibler spécifiquement des utilisateurs ou des groupes d’utilisateurs.
Les défis du système de recommandation
On utilise aujourd’hui différentes approches de recommandation. Toutefois, il est difficile de comparer leur efficacité car les résultats des évaluations sont rarement reproductibles. L’absence d’une position commune sur la reproductibilité des systèmes de recommandation est donc un défi à relever. Puisque le comportement des utilisateurs tend à être toujours différent et que le système a besoin de créer une expérience personnalisée, il utilise différentes tactiques pour y parvenir, et elles pourraient être difficiles à suivre.
Trois types de systèmes de recommandation
Voici quelques-uns des types de systèmes de recommandation les plus courants :
1. Systèmes de recommandations basés sur le contenu
De tels systèmes de recommandation utilisent un filtrage avancé en fonction du contenu qui se base sur la similitude des attributs d’un article et utilisent les informations ou les caractéristiques associées aux produits eux-mêmes plutôt que les préférences des utilisateurs. Par exemple, un système basé sur le contenu pourrait utiliser la date de sortie, le nom des acteurs ou le genre pour suggérer des films aux spectateurs. Ces systèmes travaillent dans n’importe quel environnement et peuvent être utilisés pour recommander des articles populaires sur les boutiques en ligne, des articles sur les sites d’actualités en ligne, et d’autres domaines commerciaux, y compris des domaines de niche.
2. Systèmes de recommandations par filtrage collaboratif
Le filtrage collaboratif est une méthode de recommandation assez populaire. De tels systèmes de recommandation utilisent des filtres qui prennent en compte les choix et les évaluations précises des utilisateurs. Un système de recommandation pourrait, par exemple, suggérer des films à un spectateur en se basant sur les évaluations précédentes données par des spectateurs différents de différents films. L’algorithme de filtrage collaboratif couramment utilisé dans les systèmes de recommandation est la factorisation matricielle. Les algorithmes de factorisation matricielle fonctionnent en décomposant la matrice d’interaction utilisateur-élément en un produit de deux matrices rectangulaires de dimension inférieure.
3. Systèmes de recommandations hybrides
La plupart des systèmes de recommandation mobiles modernes combinent ces deux approches et sont appelés systèmes de recommandation hybrides. Par conséquent, ils fonctionnent généralement mieux que les méthodes de filtrage basé sur le contenu ou de filtrage collaboratif. Les systèmes de recommandation hybrides génèrent des balises basées sur le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour chaque article et utilisent des équations vectorielles pour calculer le niveau de similarité entre les articles.
Qui utilise les systèmes de recommandation
Voici quelques entreprises et secteurs d'activité qui ont largement recours aux systèmes de recommandation :
Services de streaming
Les services de streaming multimédias utilisent des recommandations basées sur les sessions visant à prédire le prochain élément en fonction d’une séquence d’éléments précédents consommés lors de la session. Netflix, par exemple, utilise des systèmes de recommandation basés sur la session pour suggérer des films et des séries aux utilisateurs individuels.
Il s’agit d’un exemple parfait de système de recommandation hybride car il prend en compte aussi bien les centres d’intérêt de l’utilisateur (collaboratif) que les descriptions ou les caractéristiques du film (basé sur le contenu). D’après une étude de McKinsey, 75 % du contenu consommé sur Netflix se base sur les recommandations de films basées sur l’apprentissage machine.
Sites de rencontres
Un grand nombre de sites de rencontres comme Tinder utilisent les systèmes de recommandation pour apparier les gens. Les facteurs clés qui y contribuent sont les gens sur lesquels vous avez fait un swipe à droite (les gens que vous aimez), vos statistiques de réactivité, votre localisation, vos profils, etc. Tinder est en fait l’un des plus gros systèmes de recommandation actuellement utilisés avec une base d’utilisateurs estimée en 2020 à 50 millions de personnes à travers le monde.
Les sites et les applications de rencontres mettent souvent à jour leurs stratégies de recommandation, et innovent, au cas où l’algorithme devienne périmé et ne produise pas suffisamment de correspondances réussies, ou fournisse les mauvais types de recommandations.
Médias sociaux
Facebook est un autre exemple qui utilise des moteurs de recommandation de produits pour recommander du contenu personnalisé à chaque profil d’utilisateur. Il utilise plusieurs algorithmes de recommandation pour différentes sections. Par exemple, le flux de nouvelles en utilise un tandis que la section “Personnes que vous connaissez peut-être” en utilise en autre.
De même, la section nouvelles, le Marketplace, les vidéos Facebook, etc. sont des sections différentes et chacune d’entre elles va recommander des choses différentes en fonction de vos préférences. Les médias sociaux mettent en oeuvre différentes stratégies de recommandation et des mises à jour régulières pour s’assurer que la fidélité client reste au plus haut.
E-commerce
Le commerce électronique moderne s’appuie souvent fortement sur le processus de recommandation de produits car il a prouvé amléiorer considérablement les conversions sur les boutiques en ligne, réduire l’abandon du panier et augmenter la valeur moyenne du panier. Beaucoup de plateformes de vente en ligne telles qu’Amazon, eBay et Walmart utilisent des systèmes de recommandation pour suggérer des produits aux clients individuels en fonction de leurs profils.
Ils savent ce qu’ils sont susceptibles d’apprécier, et ils reconnaissent leur historique de commandes. En fait, 35 % de ce que les consommateurs achètent sur Amazon provient des recommandations de produits basées sur des algorithmes d’apprentissage machine.
Meilleure expérience utilisateur
Avec des systèmes de recommandation de produits efficaces, les utilisateurs reçoivent des suggestions précises et personnalisées adaptées à leurs besoins. Ils auront donc une bonne expérience et seront plus susceptibles de revenir sur votre boutique. C'est non seulement bénéfique pour les ventes et la satisfaction client, mais cela peut également avoir un impact positif sur le classement de votre boutique en ligne sur les moteurs de recherche.
Augmentation des ventes et des taux de conversion
Les moteurs de recommandation de produits aident les détaillants en ligne à booster les ventes et à augmenter les taux de conversion. Ils permettent aux détaillants de faire des ventes croisées et des montées en gamme afin d'augmenter le chiffre d'affaires. Avec la vente croisée, une boutique e-commerce peut accroître ses ventes de 20 % et ses marges de 30 %.
Diminution de l'abandon du panier
D'après l'institut Baymard, le taux moyen d'abandon du panier est de 69,99 % sur l'ensemble des secteurs d'activité. Un des facteurs déclenchant l'abandon du panier est le fait de recevoir de mauvaises recommandations de produits ou pas de recommandations du tout. Suggérer des produits personnalisés ou montrer à vos clients les articles complémentaires dont ils pourraient avoir besoin avec le produit choisi peut vous aider à faire face à ce problème.
Augmentation de la valeur moyenne de la commande
Un système de recommandation de produits permet d'augmenter la valeur moyenne des commandes d'une boutique en ligne en offrant une expérience de shopping personnalisée à ses utilisateurs. Selon les statistiques, la valeur moyenne de la commande pour une boutique qui n'affiche aucune recommandation de produits est de 44,41 $. Toutefois, lorsque vous affichez des recommandations de produits et lorsque les prospects s'intéressent à une seule de ces recommandations, ce nombre est multiplié par 369 %.
Meilleur engagement client
Les relations client sont basées sur la confiance. Vos clients souhaitent sentir que vous les comprenez. Le fait de recommander les bons produits en fonction des profils client vous aidera à cultiver leur fidélité envers la marque, inspirer davantage de visites sur le site web, augmenter le taux de clics et encourager un plus grand nombre d'interactions avec votre marque e-commerce.
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Luigi's Box améliore l'expérience client
La contribution la plus importante de Luigi’s Box à EXIsport est l'amélioration de l'expérience client. Plus ils trouvent rapidement ce qu'ils cherchent, et plus la requête de recherche est pertinente, plus il y...
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Pourquoi vous devriez utiliser les recommandations
Recommender montre à chaque visiteur des suggestions de produit alimentées par IA en fonction de ses préférences et de son comportement précédent en ligne.
Plus de conversions et de visites répétées
Augmentez le taux moyen de conversion panier d'au moins 13 %. Lorsque vous répondez rapidement aux besoins des clients, ils sont plus susceptibles de revenir sur votre boutique en ligne.
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Augmentez la valeur moyenne de la commande d'au moins 35 %. Recommender offre des conseils produits basés sur ce qui se trouve déjà dans le panier du client.
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Foire aux questions
Comment fonctionnent les systèmes de recommandation de produits basés sur l'apprentissage machine ?
Les systèmes de recommandation de produits utilisent des algorithmes d’apprentissage machine et des méthodes d’apprentissage profond pour segmenter les clients en fonction de leurs données utilisateur et de leurs schémas comportementaux (tels que l’historique d’achat et de navigation, les likes ou les évaluations) et les cibler avec des suggestions de produits et de contenu personnalisées.
Les structures de recommandation généralement utilisées sont le filtrage basé sur le contenu, le filtrage collaboratif et le filtrage hybride.
Quels sont les bénéfices d'un système de recommandation ?
Un système de recommandation de produits vous permettra d’améliorer l’expérience utilisateur et l’engagement client sur votre site en offrant des recommandations adaptées aux besoins de vos clients. Lorsqu’ils ont une bonne expérience, ils sont plus susceptibles de revenir sur votre boutique.
Un tel système permet également d’augmenter les ventes, la valeur moyenne des commandes et les taux de conversion en permettant aux détaillants d’effectuer des ventes croisées et des montées en gamme.
Qu'est-ce qu'un bon système de recommandation ?
Certains des principes directeurs des systèmes de recommandation sont :
- Il ne devrait pas recommander des produits qui sont trop similaires à ce que les utilisateurs ont déjà vu auparavant.
- Il devrait diversifier ses recommandations et mettre davantage l’accent sur la personnalisation.
- Il devrait aussi s’efforcer d’atteindre la diversité temporelle, ce qui signifie qu’il ne devrait pas offrir les mêmes recommandations pendant la session utilisateur en cours.
D'où les systèmes de recommandation prennent-ils leurs données ?
Les systèmes de recommandation reçoivent souvent des données à partir d’évaluations précises après l’achat d’un produit, le visionnage d’un film ou l’écoute d’une chanson, à partir des requêtes implicites du moteur de recherche et de l’historique des achats, ou bien d’après d’autres variables catégorielles concernant les clients (telles que le profil utilisateur) ou les produits eux-mêmes.
Certains systèmes de recommandation construisent une matrice utilitaire, composée de l’évaluation (ou de la préférence) pour chaque paire utilisateur-article.
Quel est le meilleur fournisseur de systèmes de recommandation de produits ?
La réponse dépend de plusieurs facteurs tels que vos besoins, votre budget et vos objectifs. Il existe plusieurs systèmes de recommandation sur le marché, mais le widget de recommandation de Luigi’s Box utilise un algorithme IA perfectionné qui permet d’amener la personnalisation au niveau supérieur, et vous aide à réaliser une augmentation moyenne des ventes de plus de 35 % et une augmentation du taux moyen de conversion panier de plus de 13 %.
Vous pouvez placer notre widget de recommandation n’importe où sur le site. Il aura toujours l’air d’en faire partie intégrante, quelle que soit la plateforme e-commerce utilisée.
