Moteur de recommandations e-commerce

Les atouts d’un moteur de recommandation dans l’e-commerce

Le moteur de recommandation en temps réel fait incontestablement partie des technologies marketing les plus plébiscitées par l’e-commerce. Il s’agit en effet d’une grande tendance actuelle dans le secteur, qui participe notamment à la personnalisation de l’offre commerciale et marketing.

Qu’est-ce qu’un moteur de recommandation ?

Un moteur de recommandation, sur une boutique en ligne, s’avère réellement indispensable notamment si cette dernière propose de nombreuses références. Encore faut-il que celui-ci fonctionne de manière pertinente en répondant parfaitement aux requêtes des utilisateurs. Comment fonctionnent un moteur de recommandation et quels sont ses atouts pour une activité de vente en ligne ?

Comme son nom le suggère, un moteur de recommandation émet donc des recommandations à l’internaute qui l’utilise. Amazon fait partie des premières plateformes de vente en ligne à l’avoir proposé. Le principe est le suivant : proposer, en temps réel, les produits qui sont susceptibles d’intéresser l’utilisateur. Pour cela, plusieurs critères sont généralement retenus, de manière isolée ou bien combinée :

  • Tout d’abord, l’historique de l’internaute : ses achats précédents, ses recherches, les clics qu’il effectue sur le site, ses habitudes de navigations, etc.
  • Ensuite, les références qui sont le plus commercialisées à l’heure actuelle, les “best-sellers” ;
  • Les produits qui ont le plus intéressés les internautes, ceux qui ont été le plus achetés, les mieux évaluées, etc ;
  • Les références liées à celles déjà choisies par le visiteur : cross-selling, up-selling, down-selling ;
  • Le profil de l’internaute, ses données socio-démographiques ;
  • La saisonnalité des produits (périodes de fêtes, météo, etc) ;
  • Les données concernant le stock, etc…

Les moteurs de recommandation en e-commerce s’appuient ainsi sur des algorithmes dédiés ou bien sur des systèmes d’intelligence artificielle. Leur principal but est le suivant : détecter et proposer, en temps réel, les références qui sont les plus susceptibles d’intéresser l’internaute en question, au moment le plus propice.

Comment fonctionne un moteur de recommandation ?

La recommandation fonctionne essentiellement sur trois étapes-clés :

  1. La collecte des données ;
  2. La classification des informations ;
  3. Enfin, l’extraction des recommandations.

1ère étape : la collecte de données

Etant donné que l’utilisateur est au centre du système de recommandation, le moteur doit impérativement déterminer ses attentes. Pour ce faire, il collecte diverses informations pouvant avoir été de manière explicite communiquées par l’internaute (note, avis, etc). Il tiendra également compte de données implicites telles que la visite d’une page, les achats déjà réalisés, le temps passé sur la page d’un produit, etc.

2ème étape : la classification des informations

Une étape qui consiste à mettre en corrélation des données collectées sur l’utilisateur, avec les références disponibles sur la boutique en ligne. Cela permet la construction d’un modèle de données.

3ème étape : l’extraction des recommandations

En partant du modèle de données précédemment construit, le moteur de recommandation va pouvoir extraire une liste de produits pertinents, afin de les proposer à l’internaute.

Les différents types de recommandation

Les moteurs de recommandations peuvent être classés en trois catégories :

  1. La recommandation objet, ou content based ;
  2. La recommandation sociale, ou user based ;
  3. La recommandation hybride.

La recommandation objet, ou content based

Ce type de recommandation se base principalement sur les caractéristiques des références (exemple : tailles, couleurs, marques…), ainsi que sur les préférences déjà connues de l’internaute.

L’avantage principal de la recommandation content based est qu’elle ne nécessite pas une grande communauté d’utilisateurs pour se montrer efficace. Toutefois, elle requiert une certaine rigueur dans le renseignement des caractéristiques des produits par l’e-commerçant, dans sa base de données.

La recommandation sociale, ou user based

Son principe est simple : si un internaute A achète un produit X et Y, alors la personne qui a acheté le produit X, sera susceptible d’être intéressée par le produit Y.

La recommandation sociale prend ainsi en compte les préférences de l’ensemble des visiteurs d’une plateforme e-commerce. Cela nécessite donc une grande communauté d’utilisateurs pour fonctionner de manière pertinente. Ce type de moteur de recommandation est également gourmand en ressources serveurs. Autres désavantages : elle n’est pas en mesure de proposer un nouveau produit (c’est ce qu’on appelle le cold start), ainsi qu’un produit très rarement consulté (le sparsity).

Il s’agit ainsi du moteur de recommandation le plus adéquat pour réaliser du cross-selling. Son avantage est également qu’il suit les tendances, puisque ses recommandations évoluent avec les intérêts des utilisateurs, en temps réel.

La recommandation hybride, Saint Graal de la recommandation

La recommandation hybride peut être considérée comme la technique de recommandation la plus pertinente. En effet, le but de cette approche est de réunir le meilleur des deux types de recommandations explicitées ci-dessus. Avec la recommandation hybride, qui utilise les techniques de la recommandation objet et la recommandation sociale, plus de souci de cold start ou de sparsity.

Le géant Amazon utilise notamment ce type de recommandation. Il possède d’ailleurs l’un des moteurs de recommandation les plus sophistiqués du web.

Quels sont les avantages d’un moteur de recommandation ?

Les atouts d’un moteur de recommandation sont nombreux. Ce type de technologie aide ainsi grandement l’internaute dans ses choix. Les moteurs de recommandation sont notamment indispensables sur les sites e-commerce qui possèdent un catalogue fourni. Cette technologie permet de récolter, en temps réel, de multiples données afin de les analyser pour comprendre les attentes d’un internaute. En fonction de ces dernières, le moteur de recommandation proposera le bon produit, au bon moment, de la manière la plus appropriée. Pour le e-commerçant, l’objectif est alors double. Hormis une bonne expérience utilisateur, cela va permettre d’augmenter le panier moyen tout en optimisant le taux de conversion ; ce qui est fondamentalement important dans l’e-commerce.

En d’autres termes, un moteur de recommandation permet de vendre plus, grâce aux suggestions personnalisées. Cette technologie présente ainsi plusieurs intérêts pour une boutique e-commerce :

  • Générer une plus grande visibilité des produits ;
  • Susciter un réel intérêt chez l’internaute ;
  • Améliorer le parcours du visiteur (en allant directement de fiche produit en fiche produit…) ;
  • Au final : générer plus de ventes.

En conclusion, il est ainsi possible d’affirmer que s’il est difficilement imaginable pour un magasin performant de se passer de bons vendeurs, il est tout aussi difficile pour un site e-commerce de ne pas inclure un moteur de recommandation efficace. En ce qui concerne le type de moteur de recommandation à installer, il n’y a pas de solutions prédéfinies, une solution adaptée à un site marchand ne le sera pas forcément pour un autre. Tout dépend donc de la typologie de clients et des produits commercialisés.

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