Quels types de recommandations de produits personnalisées dans l’industrie alimentaire vous permettent de montrer à l’utilisateur des produits plus intéressants en fonction de leur segment ?
Suggérer au client le produit qui correspond le mieux à ses goûts et à ses intérêts, au moment où il est probablement le plus susceptible de l’acheter : c’est le secret d’une stratégie réussie.
Avec Blendee, il est possible de créer des expériences client personnalisées grâce à des systèmes de suivi sophistiqués et à l’apport de l’intelligence artificielle.
La plateforme fournit de multiples algorithmes sur lesquels personnaliser l’expérience d’achat de l’utilisateur grâce à la proposition de produits et d’offres sur mesure, les recommandations de produits , et ainsi personnaliser sa stratégie marketing.
Eataly, marque leader dans la vente et la distribution de l’excellence italienne des petits et moyens producteurs, a choisi de personnaliser l’expérience d’achat au sein de ses magasins en utilisant différents types de recommandations de produits :
1. PRODUITS RECOMMANDÉS SUR LA PAGE D’ACCUEIL
2. PRODUITS RECOMMANDÉS SUR LA PAGE DU PRODUIT
3. PRODUITS RECOMMANDÉS SUR LA PAGE DE CATÉGORIE
1. PRODUITS RECOMMANDÉS SUR LA PAGE D’ACCUEIL
Deux types différents de recommandations de produits ont été inclus dans les pages d’accueil des différents magasins dédiés au shopping à domicile. Pour le bloc « Choisi pour vous », l’algorithme « Recommandations personnalisées par ventes » a été sélectionné, qui suggère des produits en fonction des expériences des utilisateurs ayant un historique d’achat récent similaire à celui de l’utilisateur qui navigue. Pour le bloc « Meilleures ventes », l’algorithme « Produits tendances » a été sélectionné comme algorithme, qui affiche la liste des produits les plus populaires dans un catalogue en fonction du nombre de vues et de clics.
2. PRODUITS RECOMMANDÉS SUR LA PAGE DU PRODUIT
Dans la fiche produit, dans le but d’augmenter la valeur du panier de l’utilisateur en stimulant l’ajout d’autres produits, un bloc de recommandation de produits a été inséré qui suggère, grâce à l’algorithme « Fréquemment achetés ensemble », des produits qui sont souvent achetés avec le produit auquel la page actuelle fait référence.
3. PRODUITS RECOMMANDÉS SUR LA PAGE DE CATÉGORIE
Dans la boutique Eataly.it, en revanche, nous avons choisi d’inclure les recommandations de produits dans les pages principales des catégories et sous-catégories. Dans ce cas, l’algorithme identifié était « Personalized Trending Recommendation », qui montre un mélange entre les produits les plus populaires et les produits en fonction de l’historique de navigation récent de l’utilisateur.
Grâce à la contribution de Blendee, Eataly a pu exploiter les informations sur le comportement d’achat des utilisateurs afin de proposer des produits en adéquation avec leurs goûts et leurs besoins. Dans toutes les boutiques en ligne, des stratégies de marketing de personnalisation ont été mises en œuvre qui ont permis de montrer aux utilisateurs des produits potentiellement plus intéressants en fonction de leur segment.
Article tiré de l’ebook Étude de cas Eataly. Personnalisation et expérience client omnicanale : la success story du secteur alimentaire.
