Cet article vise à introduire ce qu’est un système de recommandation dans l’e-commerce. Cet outil souvent méconnu des e-commerçants, confère pourtant une valeur ajoutée indéniable aux sites marchands de toutes tailles.

Votre site est une énorme source de données ‘renouvelables’ ! Il génère quotidiennement, et durant toute sa vie, une grande quantité de données qui peuvent vous aider à prédire efficacement les préférences de vos visiteurs et donc de leur recommander les produits les plus adaptés à leurs profils.

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Comprendre les systèmes de recommandation dans l’e-commerce

Dans le commerce physique et de proximité, le contact direct avec les acheteurs est une opportunité pour le vendeur. Ce vendeur observe et interagit avec son client en se basant sur ses expériences passées. Il peut ainsi adapter son discours commercial et son argumentaire de vente dans le but de mieux engager son interlocuteur.

A l’inverse, dans la vente par correspondance (VPC) les cyberacheteurs n’entrent presque jamais en contact direct avec l’e-commerçant au cours de leurs visites. Malheureusement cela prive le vendeur de la possibilité d’orienter son client vers différents articles mieux adaptés à sa recherche.

Et c’est justement à ce problème qu’un Système de Recommandation apporte une solution. Un système de recommandation dans l’e-commerce, c’est un programme informatique intelligent qui sait mettre en correspondance le comportement des internautes avec des produits qui peuvent potentiellement les intéresser.

Bien sûr, n’espérez pas observer les mêmes indices qu’en boutique réelle et vous ne saurez de l’internaute ni sa taille, ni l’assurance dans sa voix, ni sa façon de se déplacer. Pourtant, les choix et actions qu’il effectue sur le site sont autant d’indices précieux que le système de recommandation apprend à reconnaître et à mettre en lien avec les produits recherchés, puis achetés.

C’est en observant des milliers d’informations de ce genre qu’un système de recommandation installé sur un site e-commerce parvient à catégoriser les internautes et prédire ce qu’ils souhaiteraient le plus acheter.

Au delà de l’e-commerce, des Systèmes de Recommandation sont utilisés dans des domaines variés. À titre d’exemple, nous pouvons citer :

  • la musique avec Deezer ou Spotify, pour la recommandation de chansons/musiques
  • les réseaux sociaux avec Facebook, par exemple, pour la personnalisation de publicités
  • le cinéma et les séries télévisées avec Netflix/Orange pour la recommandation de films ou de séries encore non visionnés…
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Comment modéliser le comportement des visiteurs ?

Rentrons maintenant un tout petit plus dans le détail. Pour que tout cela fonctionne bien et que les recommandations soient efficaces, une modélisation informatique fine du comportement des visiteurs est indispensable. Chaque action effectuée par un visiteur sur votre site (collectée directement à partir de la session en cours d’un visiteur ou calculée à partir de son historique de navigation) est interprétée comme une donnée à croiser avec des comportements déjà observés.

De cette façon le Système de Recommandation apprend des comportements passés pour prédire les suivants. Ainsi il sait prédire ce qu’il est le plus habile de proposer à l’internaute pour que l’issue de la visite soit le plus favorable à l’e-commerçant.

A propos de la solution

Artfact regroupe des experts et des chercheurs en Intelligence Artificielle qui conçoivent et implémentent des solutions d’aide à la décision en temps réel pour le digital et l’industrie.

Leurs interventions auprès de nombreux e-commerçants leur ont permis de développer des solutions de pointe pour le ciblage prédictif, la recommandation et le pricing temps-réel. Ils mettent aujourd’hui à disposition des e-commerçants une solution de recommandation efficace et intuitive visant à maximiser leurs profits et améliorer leur relation client en ligne.

L’intégration de l’outil sur un site se fait sans effort. Il suffit d’ajouter quelques lignes de code javascript sur vos pages pour que le moteur de recommandation commence à apprendre les modes d’interaction et les préférences de vos visiteurs pour vos produits disponibles.

Caractéristiques inédites de cette solution de recommandation

Afin de réduire le coût et le temps d’intégration, les catalogues des produits sont collectés directement à l’aide de sondes intelligentes qui détectent tout changement sur votre site pour mettre à jour les produits dans le moteur de recommandation.

Le taux de conversion est amélioré de 30% par rapport aux meilleurs systèmes concurrents. Pour comprendre pourquoi leur solution marche si bien laissez moi vous présenter quelques détails de l’algorithme (Un algorithme c’est un programme informatique qui permet au Système de Recommandation de fonctionner).

Comment fonctionne l’algorithme ?

Quand on veut estimer l’intérêt d’un visiteur V pour un produit P, il faut avoir suffisamment d’informations sur les visiteurs avec un comportement semblable à celui de V et notamment s’ils ont acheté ou pas des produits avec des caractéristiques proches de celles de P.

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Un problème souvent bloquant quand on veut entraîner un algorithme de recommandation est celui des “données creuses”: Il y a relativement peu d’achats par rapport au nombre de produits et de visiteurs d’un site e-commerce. Cela affecte considérablement la qualité des recommandations puisque l’algorithme n’a pas suffisamment d’informations pour estimer l’intérêt d’un visiteur pour un produit donné.

L’algorithme mis au point chez Artfact est inspiré des travaux de recherches récents et bien réputés dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (disponibles ici).

Cet algorithme reste efficace malgré le manque de données, ces fameuses « données creuses ». En effet, il permet de mieux modéliser la correspondance entre les visiteurs et les produits pour aller au delà du simple achat et inclure d’autres types d’interactions avec le produit (comme les consultations, les ajouts au panier, les recherches etc.). Le gain dû à cette amélioration est immédiatement ressenti par un taux de conversion boosté !

Une solution personnalisable

Rassurez-vous, la complexité des algorithmes est transparente pour l’utilisateur ! Un espace utilisateur conçu pour être à la fois multifonctionnel et intuitif vous permet de :

  • Suivre le rendement de votre site et celui du Système de Recommandation
  • Indiquer le nombre de produits à recommander
  • Recommander des produits en priorité
  • Comparer votre offre à celle de vos concurrents

Quelques fonctionnalités avancées :

  • Segmenter vos visiteurs par profils et personnaliser la recommandation
  • Modifier les variables à utiliser pour modéliser le comportement des visiteurs
  • Définir la probabilité de conversion des visiteurs à cibler

Vous êtes tentés et vous voulez essayer ?

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