Combien de fois êtes-vous tombé sur une sélection de produits conçus spécialement pour vous en parcourant le eCommerce de votre marque de mode préférée ?
Certainement beaucoup : oui, car la
personnalisation de l’expérience de navigation et d’achat
dans un eCommerce passe avant tout par l’activation de recommandations de produits dynamiques.
Montrer aux clients et aux clients potentiels des produits en fonction de leurs besoins, de leurs intérêts et de leurs attentes est, en effet, essentiel pour augmenter les ventes en magasin grâce à l’utilisation de stratégies dynamiques d’up-selling et de cross-selling.
Si dans le premier cas, l’objectif est de stimuler le client potentiel à dépenser plus pour le produit qu’il recherche, en proposant des alternatives à un prix plus élevé, dans le second cas, la valeur du panier augmente en proposant des produits liés à celui affiché ou choisi.
Marketing automation pour le e-commerce de la mode : Amazon docet !
Si la fonctionnalité de la propriété Les recommandations de produits dynamiques sont, sans l’ombre d’un doute, le plus utilisé dans une stratégie d’automatisation du marketing pour le commerce électronique de la mode et personnalisation web, la raison est, sûrement, attribuable à leur efficacité en termes d’augmentation des ventes et d’enrichissement de l’expérience de navigation et d’achat des utilisateurs eux-mêmes.
Ce n’est pas un hasard, en effet, si Amazon a déclaré que 35 % du chiffre d’affaires provient d’algorithmes de recommandation et, comme en moyenne, ceux-ci parviennent à entraîner une augmentation du chiffre d’affaires de 12 %, avec des pics, dans certains cas, de 30 %.
De la page d’accueil à la page du produit, de la page de la catégorie à la page du panier : chaque section de l’e-commerce peut être personnalisée avec des recommandations de produits dynamiques.
Les objectifs ?
- Augmenter les bénéfices : c’est le but ultime de toute stratégie marketing, qui est d’augmenter le retour sur investissement.
- Fidéliser les clients : si nous pouvons résoudre un problème ou un besoin, nous gagnons leur confiance.
- Augmenter la valeur du ticket moyen : faire une première vente est déjà un grand pas, après avoir établi un premier contact avec le client, pourquoi ne pas essayer d’augmenter le volume de la vente.
- Augmenter la CLV : compte tenu de la difficulté à fidéliser les clients et à augmenter l’offre, dans certains cas, il est préférable de se concentrer sur les clients existants et de les inciter à effectuer un deuxième achat. Cela signifie prolonger le cycle de vie du client et créer ainsi plus d’opportunités de nouvelle conversion. Si un client sent que nous continuons à prendre soin de lui et à lui proposer des offres personnalisées, il sera plus susceptible de rester fidèle.
Recommandation de produits pour le commerce électronique de la mode : oui, mais lesquels ?
Nous avons bien compris l’efficacité des recommandations de produits et leur valeur dans le cadre d’une stratégie efficace d’automatisation du marketing pour le commerce électronique de la mode, mais, pendant la phase de mise en œuvre, nous devons évaluer soigneusement lesquels et comment les utiliser.
Il existe en effet différents types de recommandations de produits qui varient en fonction du type d’algorithme qu’elles utilisent.
Jetons un coup d’œil aux principaux :
- Recommandation tendance : les produits les plus populaires du catalogue sont affichés par clic et vue ;
- Recommandation personnalisée : l’utilisateur a la possibilité de voir les produits sélectionnés en fonction de son historique de navigation récent sur le site ;
- Recommandation de tendances personnalisée : dans ce cas, l’algorithme propose des produits en mélangeant les deux précédents, c’est-à-dire en suggérant des produits en fonction de l’historique de navigation de l’utilisateur mais plus populaires en termes de clics et de vues ;
- Recommandation de l’historique de navigation : dans ce cas, les produits sont affichés en commençant par ceux que l’utilisateur a vus ;
- Recommandation personnalisée par les ventes : l’algorithme vous permet d’afficher des suggestions de produits à partir de ceux que l’utilisateur a récemment achetés ;
- Recommandation de panier : avec cette typologie, les produits recommandés sont affichés à partir de ceux que l’utilisateur a placés dans le panier ;
- Recommandation de remarketing : les produits que l’utilisateur a consultés au cours des derniers jours mais qu’il n’a pas achetés sont affichés.
Ce ne sont que les principaux types : ils peuvent être personnalisés et les produits affichés filtrés, en fonction du segment auquel appartient l’utilisateur (par exemple : seuils de dépenses, catégories préférées, taille portée).
Le potentiel d’une fonctionnalité telle que les recommandations de produits est vraiment énorme si elle est bien exploitée et si elle répond à une stratégie bien planifiée: comme pour toute activité de marketing automation, le conseil est évidemment de l’utiliser à bon escient pour éviter les effets de sur-automatisation qui pourraient gêner l’utilisateur.
