Comment exploiter les recommandations produits pilotées par l’IA et transformer votre engagement onsite ?

Mais en réalité, recommander des produits que vos clients aiment est un art, car cela implique un équilibre entre la compréhension des préférences clients, l’analyse des données et l’anticipation de leurs besoins. Et lorsque vous avez des centaines de milliers de clients dans le monde et des millions de SKUs, comment recommander à chaque fois le bon produit à la bonne personne ?

L’intelligence artificielle (IA) rend cela possible.

Dans cet article, nous examinons le fonctionnement des moteurs de recommandation produits pilotés par l’IA dans l’ecommerce, notamment leurs avantages, leur mise en œuvre, les meilleures pratiques et les exemples de réussite.

IA et machine learning

Pour fournir des recommandations produits pertinentes, l’IA analyse les données des clients et utilise ensuite ces informations pour permettre aux responsables marketing de fournir des suggestions pertinentes et rendre leurs vies plus faciles.

Le machine learning, quant à lui, est une partie de l’IA qui permet aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer à partir de données sans être explicitement programmés. Les algorithmes de machine learning naviguent dans de vastes ensembles de données et commencent à automatiser des recommandations personnalisées basées sur les comportements des utilisateurs afin de créer une expérience plus naturelle et engageante.

Pourquoi les recommandations produits pilotées par l’IA sont-elles importantes ?

Les recommandations alimentées par l’IA sont importantes car les clients s’attendent à des expériences pertinentes ; sans elles, vous perdez la fidélité à votre marque, la confiance de vos clients et des points de CLTV. Les recommandations alimentées par l’IA vous permettent de fournir uniquement les recommandations les plus pertinentes, les plus opportunes et les plus contextuelles afin de garantir que les clients bénéficient d’une expérience qui résonne avec eux.

En outre, l’utilisation de l’IA dans votre marketing peut vous aider à gagner du temps, à améliorer l’efficacité et la productivité, et à vous donner des recommandations plus précises pour obtenir des résultats.

Par exemple, les algorithmes de recommandation de produits alimentés par l’IA vous permettent de suggérer des produitsfréquemment achetés ensemble, desproduits complémentaires, desrecommandations basées sur la catégorie, etc. Vous pouvez fournir ces recommandations de produits dans différents points de contact tels que le Web, l’App, WhatsApp, les SMS, les emails, et plus encore.

Comment les algorithmes d’IA analysent-ils les données des clients pour faire des prédictions ?

Vous êtes-vous déjà demandé comment fonctionnent les algorithmes d’IA ? Décortiquons-le….

1. Recueillir des données et les transformer en informations exploitables

Le parcours commence par la collecte de données sur les clients. Ces données comprennent l’historique des achats, le comportement de navigation, les avis sur les produits et les données démographiques.

Cependant, certaines données peuvent être des données brutes, connues sous le nom de données désordonnées et non structurées. Les algorithmes d’IA nettoient les données et les reformatent pour les rendre utiles.

Par exemple, une entreprise recueille une grande quantité de données sur ses clients, notamment sur les produits qu’ils ont consultés, ajoutés à leur panier, achetés, et même sur ceux qu’ils ont consultés mais qu’ils n’ont pas achetés. En outre, l’entreprise recueille des informations démographiques et suit les habitudes de navigation sur son site.

En utilisant des algorithmes d’IA, l’entreprise organise les données, ce qui permet de les analyser et de les interpréter. L’IA va ensuite plus loin en identifiant des modèles et des comportements chez ses clients.

2. Identifier et construire des segments clients

Bien que chaque client soit unique, il y aura des chevauchements dans leurs comportements, leurs préférences, leur historique d’achat et leurs intérêts prédits. Une plateforme de données clients(logiciel CDP), comme Insider, offre plus de 120 attributs que les algorithmes d’IA peuvent exploiter pour identifier les segments d’utilisateurs. Ces segments doivent être dynamiques et évoluer en temps réel.

3. Tirer parti de l’analyse prédictive pour augmenter la CLV

Les algorithmes d’IA peuvent exploiter les données historiques des clients pour identifier des modèles et prédire efficacement.

Cette approche avancée vous permet de fournir des suggestions de produits sur mesure pour chaque client.

Par exemple, lorsqu’un client s’intéresse à des chaussures de sport et de course, l’algorithme peut lui suggérer des articles complémentaires tels que des trackers de fitness ou des vêtements de sport spécialisés. Ces recommandations garantissent que chaque suggestion résonne personnellement avec le client. Cet engagement personnalisé permet non seulement d’enrichir l’expérience d’achat, mais aussi d’augmenter considérablement la valeur potentielle de la durée de vie de chaque client en le fidélisant et en l’encourageant à renouveler ses achats.

4. Adopter les données en temps réel

L’IA ne conclut pas ses efforts après avoir formulé des recommandations initiales. L’algorithme analyse et interprète en permanence les interactions avec les clients à chaque point de contact pour informer, redéfinir et mettre à jour ses informations en fonction des changements en temps réel.

En mettant continuellement à jour sa compréhension en fonction de chaque interaction, l’IA garantit que chaque recommandation reste pertinente, opportune et alignée sur l’évolution des préférences des clients. Cela améliore la satisfaction des clients et stimule considérablement l’engagement en fournissant un contenu personnalisé que les clients trouvent le plus utile à tout moment.

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4 avantages des recommandations produits pilotées par l’IA

Alors, pourquoi les recommandations personnalisées pilotées par l’IA sont-elles importantes à comprendre et à utiliser pour les responsables marketing ? Voici les quatre principales raisons pour lesquelles les responsables marketing doivent utiliser les recommandations produits pilotées l’IA :

1. Fidéliser les clients grâce à la pertinence et à la commodité

La commodité de proposer des produits pertinents incite les clients à revenir sur le site d’ecommerce. Le marketing automaion ecommerce offre constamment des recommandations précieuses. Les responsables marketing peuvent ainsi fournir des suggestions pertinentes, ce qui renforce la fidélité à la marque.

2. Augmenter les ventes et l’AOV

La lassitude du choix est réelle et accable les clients. Au lieu de proposer trop de choix et de risquer de perdre des clients, les recommandations de l’IA rationalisent le processus en ne présentant que des options pertinentes et personnalisées. Cela simplifie la prise de décision et aide les clients à trouver rapidement ce qu’ils recherchent.

Dans ce cadre, vous pouvez également proposer des recommandations alimentées par l’IA qui intègrent l’upsell et le cross sell. Mettez en avant des produits pertinents à un prix plus élevé ou qui complètent le produit qui intéresse déjà les clients afin d’augmenter stratégiquement l’AOV.

3. Obtenez plus d’informations

Les moteurs de recommandation pilotés par l’IA peuvent fournir des informations précieuses sur la demande de produits et la gestion des stocks. Vous pouvez mieux anticiper la demande pour certains produits en analysant les préférences des clients et leurs habitudes d’achat. Cela permet de réduire le risque de rupture de stock ou de surstockage, d’optimiser la rotation des stocks et de maximiser la rentabilité.

4. Améliorer la découverte produits

Les moteurs de recommandation alimentés par l’IA peuvent présenter aux clients de nouveaux produits qu’ils n’auraient peut-être pas découverts. Ces algorithmes affichent les nouveaux arrivages ou mettent en avant les articles les plus populaires afin d’améliorer la découverte des produits. Vos clients se sentent ainsi vus, entendus et valorisés, et vous donnez l’impression de les comprendre et de les connaître mieux que vos concurrents. De cette manière, vous pouvez augmenter l’AOV, la fidélité et le CLTV.

Comment intégrer une solution de recommandation produits pilotées par l’IA, étape par étape ?

1. Sélectionnez les algorithmes d’IA qui correspondent à vos besoins

Évaluez les algorithmes de recommandation en fonction des exigences de votre entreprise et de votre ensemble de données. Assurez-vous de choisir celui qui vous permet d’atteindre vos objectifs et de répondre à vos besoins.

2. Intégrer les sources de données à l’algorithme d’IA

Utilisez une CDP pour unifier les données de vos clients à travers les canaux tels que le Web, l’App, l’Email, le SMS, et plus encore. Cela garantit un flux continu de données unifiées pour l’algorithme.

3. Suivre les indicateurs clés pour mieux comprendre la situation

Surveillez les indicateurs tels que les taux de clics, les taux de conversion, la collecte de prospects et la valeur moyenne des commandes, c’est-à-dire les indicateurs que vous jugez les plus importants pour votre marque. Rassemblez ensuite ces résultats pour évaluer les performances de vos recommandations.

4. Planifier la croissance

Lors de l’intégration d’une solution d’IA pour la recommandation produits, il est essentiel d’opter pour une solution conçue pour être évolutive et capable d’analyser des millions de points de données. À mesure que votre entreprise se développe, votre système de recommandation évolue avec elle, en gérant de manière transparente un volume croissant d’interactions avec les clients.

Conseils pour les petites et moyennes entreprises qui se lancent dans l’IA

Voici quelques astuces que vous pouvez appliquer lorsque vous travaillez avec des solutions d’IA :

• Commencez petit et ciblé

Commencez par vous concentrer sur un aspect spécifique de votre activité pour lequel vous souhaitez que les recommandations de l’IA aient l’impact le plus important. Par exemple, vous pourriez vouloir fournir des recommandations de produits personnalisées pilotées par l’IA et des campagnes d’email marketing ecommerce personnalisées. Commencer par une approche à plus petite échelle vous permet d’acquérir de l’expérience et d’observer les résultats sans surcharger vos ressources.

• Tenir compte du respect de la vie privée et de la confiance utilisateurs

Veillez à prendre en compte la confidentialité et la transparence des données. Communiquez vos politiques d’utilisation des données à vos clients et obtenez leur consentement lorsque vous collectez et utilisez leurs données pour des recommandations.

• Formez votre équipe

Allouez des ressources à la formation et à l’éducation de votre équipe aux technologies de l’IA et à leurs applications. Une bonne compréhension des principes fondamentaux permet à votre équipe de prendre des décisions éclairées et d’utiliser les systèmes basés sur l’IA de manière efficace et efficiente.

Recommandations produits pilotées par IA : Best pratice et exemples

Vous avez trouvé la meilleure solution de recommandation produits pilotées par l’IA pour vos besoins, il vous faut maintenant en tirer le meilleur parti. Voici quatre bonnes pratiques et un exemple concret de réussite pour y parvenir.

Best pratice #1 : créer une expérience client cross-canal

Maintenez la cohérence sur tous les points de contact avec les clients, des campagnes Web et Email à l’App, WhatsApp et les réseaux sociaux. Des recommandations cohérentes et précises à travers les canaux augmenteront la confiance car 90% des clients s’attendent à des interactions cohérentes à travers les canaux.

Best pratice #2 : optimisez pour les mobiles

Les ventes sur mobile ont atteint 2 200 milliards de dollars en 2023 et représentent désormais 60 % de toutes les ventes d’ecommerce dans le monde.

Veillez à ce que vos recommandations pilotées par l’IA soient adaptées aux mobiles et optimisées pour les petits écrans. Les utilisateurs mobiles doivent bénéficier d’une expérience de navigation transparente, facilitant l’exploration et l’achat des produits recommandés.

Best practice #3: Éliminez le travail manuel grâce à votre solution d’IA

Votre solution IA doit vous permettre de travailler plus efficacement, en rationalisant les opérations de votre entreprise et en réduisant considérablement le temps consacré aux tâches manuelles.

Par exemple, vous n’avez plus besoin de construire vos segments de clientèle à la main. Il vous suffit de saisir votre cas d’utilisation et de laisser la solution d’IA générative, conversationnelle et prédictive d’Insider, leader mondial en la matière, Sirius AI™, créer des segments prêts à l’emploi alignés sur votre objectif commercial – que vous souhaitiez améliorer l’engagement, augmenter les conversions, ou les deux.

Sapphire a obtenu un ROI de 12X grâce aux recommandations pilotées ar l’IA.

Sapphire, l’un des principaux retailers fashion pakistanais, était à la recherche d’une solution qui aiderait les clients à trouver les produits qui leur conviennent le plus rapidement possible. Sapphire souhaitait améliorer la découverte et la notoriété des produits afin d’augmenter le retour sur investissement en encourageant les clients à découvrir des produits pertinents qu’ils n’avaient peut-être pas vus auparavant.

Insider a suggéré d’utiliser Smart Recommender pour améliorer la découverte produits et rationaliser l’expérience de navigation en permettant aux clients d’explorer facilement les produits apparentés via le widget. Ainsi, Sapphire a obtenu un retour sur investissement de 12 fois grâce à Smart Recommender.

Améliorez les performances de votre site web et obtenez des résultats grâce aux recommandations produits pilotées par l’IA.

Insider est une plateforme marketing native d’IA, leader mondial, pour des expériences personnalisées et cross-canal. Smart Recommender permet à des marques comme Sapphire d’améliorer la découverte produits et d’encourager les clients à acheter. Il offre des capacités de personnalisation complètes adaptées aux sites Web, aux applications mobiles, à la personnalisation des emails, aux SMS, à WhatsApp, aux notifications push, et plus encore. Grâce à l’interface intuitive d’Insider, les marques fournissent sans effort des recommandations de produits très pertinentes, ce qui améliore l’engagement des clients et génère des revenus.

Les principales caractéristiques d’Insider comprennent l’agrégation de données, l’automatisation et les fonctionnalités d’engagement, ce qui permet aux responsables marketing de :

• Construire, automatiser et personnaliser des recommandations produits cross-canal au sein de leurs campagnes marketing.
• Atteindre le bon public avec des messages personnalisés sur plusieurs canaux de communication.
• Mettree en œuvre des recommandations produits sur mesure à l’aide de diverses stratégies grâce à un éditeur friendly de type « glisser-déposer ».

Insider vous permet de dévolopper vos campagnes avec l’IA

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