Comment utiliser les recommandations de produits pour augmenter vos ventes e-commerce ? Comment offrir une expérience d’achat personnalisée à vos utilisateurs grâce à des recommandations d’achat ? Lisez la suite et découvrez-le.
La vente croisée et la vente incitative sont, sans l’ombre d’un doute, les stratégies les plus efficaces pour augmenter vos ventes en ligne et augmenter la réception moyenne des commandes passées. Pour être mis en œuvre, ils ont besoin de systèmes dynamiques de recommandation de produits qui, dans le premier cas, recommanderont au client potentiel des produits d’une catégorie différente mais complémentaire par rapport à son dernier achat, tandis que, dans le second, ils montreront des produits qui poussent l’utilisateur à dépenser plus pour le produit qu’il achète.
Mais comment mettre en place des recommandations ? Soyons clairs.
Recommandation de produits : la base de toute stratégie dynamique d’up-selling et de cross-selling.
Le Recommandation de produit sont, comme le mot lui-même l’indique, des recommandations d’achat dans lesquelles les produits sont renseignés dynamiquement pour chaque utilisateur qui navigue sur une page Web, une application ou un e-mail, en fonction des données liées à leur Comportement d’achat ou la survenance d’événements particuliers, offrant ainsi une expérience d’achat personnalisée. La sélection des produits à montrer au client est généralement gérée par un moteur de recommandation de produits qui se charge, en fonction des données d’entrée, de choisir les produits les plus appropriés à afficher. Les recommandations de produits sont à considérer comme l’activité de base pour toutes les entreprises qui souhaitent offrir une expérience d’achat personnalisée à leurs clients. Nous savons que la personnalisation de l’expérience d’achat des utilisateurs est essentielle dans le monde du e-commerce : il suffit de penser que, selon une étude réalisée par Accenture, 91 % des consommateurs sont plus susceptibles d’acheter des produits de marques reconnues et mémorisées et qui proposent des recommandations de produits pertinentes.
On peut donc dire que les consommateurs d’aujourd’hui attendent une expérience personnalisée lorsqu’ils utilisent le web
Les entreprises qui personnalisent l’expérience de navigation de leurs utilisateurs voient ainsi le nombre de ventes augmenter de 19%, tandis que plus de 56% des utilisateurs choisissent de visiter un site qui leur propose des conseils sur les produits à acheter. Ce n’est pas un hasard si Netflix a récemment déclaré que son moteur de recommandation personnalisée valait au moins un milliard de dollars. L’exemple le plus célèbre est certainement le cas d’Amazon : selon les données publiées par l’entreprise elle-même, plus de 35 % des revenus totaux proviennent d’achats effectués par le biais de recommandations de produits dynamiques.
Recommandation de produit : où puis-je les utiliser ?
Blendee, en tant que plateforme d’automatisation du marketing, fournit à ses utilisateurs son propre moteur de recommandation de produits qui, combiné à la possibilité de segmenter les audiences, vous permet de personnaliser les recommandations de produits à n’importe quel niveau. Les recommandations peuvent ensuite être placées dans différentes sections de votre e-commerce :
- Domicile
- Page détaillée du produit
- Page de catégorie
- Page du panier
- Page de recherche
- Page de destination
- Page d’inscription de l’utilisateur
- Page de paiement
- Autre page
Vous pouvez, lors de la création de la recommandation, sélectionner le type d’algorithme que vous souhaitez utiliser pour choisir les produits à montrer à l’utilisateur.
Recommandation de produits dans Blendee : quelques exemples de réussite
Jetons un coup d’œil à quelques exemples de recommandations qui peuvent être un point de départ pour vos stratégies marketing avec Blendee.
Saninforma
La pharmacie en ligne a décidé de miser sur une stratégie de personnalisation que l’on peut définir comme « totale ». Les pages web de la boutique en ligne se composent presque exclusivement de produits recommandés. Jetons un coup d’œil à la page d’accueil :
- Type de recommandation : recommandation personnalisée par historique de navigation – c’est-à-dire que les produits sont suggérés en fonction de ceux que l’utilisateur a récemment consultés.
- Public : Tout public
- Conditions : Le produit ne doit pas appartenir à la catégorie Médicaments et doit être en stock.
La recommandation choisie vous permet d’afficher des produits qui ont déjà été consultés précédemment par le client, réduisant ainsi le temps nécessaire à l’utilisateur pour acheter.
Voici un autre exemple :
- Type de recommandation : recommandation tendance – c’est-à-dire que les produits les plus populaires sont affichés en termes de nombre de vues et de clics.
- Public : tous publics
- Conditions : Le produit doit appartenir à la catégorie Vitrine de Noël et doit être en stock.
La mise en page de la recommandation, comme vous pouvez le voir sur l’exemple graphique, est parfaitement intégrée à la mise en page du site.
Imetec
- Type de recommandation : recommandations personnalisées – c’est-à-dire que les produits sont affichés en fonction de l’historique récent de l’utilisateur.
- Audience : utilisateurs qui consultent la page produit d’un produit de la catégorie
- Conditions : Les produits à présenter sont sélectionnés dans une liste prédéfinie fournie par le client.
Nous avons rapporté ci-dessus quelques exemples de recommandations de produits mises en œuvre via Blendee, que diriez-vous d’en tirer parti et de booster vos ventes e-commerce ?
