abtasty
Les recommandations de produits sont des suggestions personnalisées présentées aux clients en fonction de leur comportement, de leurs préférences et de leur contexte. Imaginez un conseiller commercial intelligent, disponible en permanence : il analyse les produits que vos clients consultent, leurs clics et leurs achats, puis leur recommande les produits les plus pertinents au moment opportun.
Ces recommandations peuvent apparaître partout : sur votre page d’accueil, vos fiches produits, dans le panier, pendant le processus de paiement, ou encore dans vos e-mails. Lorsqu’elles sont bien conçues, elles ne se contentent pas de stimuler les ventes : elles rendent l’expérience d’achat plus fluide, intuitive et personnalisée.
De bonnes recommandations rendent l’expérience d’achat beaucoup plus fluide, et c’est précisément ce qui génère de véritables résultats commerciaux. Il ne s’agit pas d’une astuce marketing, mais simplement d’une expérience utilisateur bien pensée.
Lorsque les clients découvrent le bon produit au bon moment, les bénéfices s’enchaînent naturellement :
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À la base, un moteur de recommandations est un système qui collecte des données, identifie des tendances et prédit les produits qu’un client est le plus susceptible de vouloir découvrir ensuite. Voici son fonctionnement, étape par étape :
Le moteur recueille des signaux tout au long du parcours client :
Les algorithmes de machine learning analysent l’ensemble de ces données afin d’identifier les points communs entre les clients tout en tenant compte de ce qui rend chacun unique. Plus le moteur dispose de données, plus ses prédictions gagnent en précision.
À partir de ces tendances, le moteur sélectionne et classe en temps réel les produits les plus susceptibles d’intéresser chaque acheteur.
Le moteur ne s’arrête pas là. Il s’adapte en permanence et met à jour ses recommandations au fil de l’évolution du comportement des clients. Chaque clic, chaque achat et chaque défilement de page le rendent plus performant.
Le moteur de recommandations d’AB Tasty va encore plus loin grâce à son algorithme de proximité sémantique, une approche basée sur le traitement automatique du langage naturel (NLP). Cette technologie analyse votre catalogue produits (noms, descriptions, catégories, prix) afin d’identifier des produits proches sur le plan sémantique, même en l’absence de données historiques d’achat. Vous obtenez ainsi des recommandations pertinentes dès le premier jour, y compris pour un nouveau catalogue ou des campagnes saisonnières.
Chaque type de recommandation repose sur un algorithme différent. Aujourd’hui, la plupart des moteurs modernes combinent plusieurs approches afin d’obtenir les meilleurs résultats.
Filtrage collaboratif
Analyse le comportement des utilisateurs afin de formuler des recommandations personnalisées. Basé sur les utilisateurs : « Les personnes ayant un profil similaire au vôtre ont également aimé… » Basé sur les produits : « Les clients ayant acheté ce produit ont également acheté… » Il identifie des tendances à partir des achats effectués.
Filtrage basé sur le contenu
S’appuie sur les caractéristiques des produits (catégorie, couleur, prix, style, etc.) afin de recommander des articles similaires à ceux qui ont déjà suscité l’intérêt d’un client. Cette approche est particulièrement utile pour les nouveaux utilisateurs disposant de peu d’historique comportemental.
Systèmes hybrides
Combinent le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu afin d’obtenir des recommandations plus pertinentes et plus précises dans un plus grand nombre de situations. Le moteur d’AB Tasty repose sur une approche hybride : il ne dépend donc jamais d’un seul signal.
Deep Learning
Pour les catalogues volumineux et riches en données, les modèles de deep learning identifient des schémas subtils à partir des données brutes, notamment les similarités visuelles, le langage naturel et les séquences comportementales, afin de proposer des recommandations extrêmement précises.
Chaque recommandation répond à un objectif précis. En d’autres termes, il est tout aussi important de comprendre pourquoi vous recommandez un produit que de savoir quel produit recommander.
On distingue trois objectifs principaux :
Encouragez vos clients à ajouter des produits complémentaires à leur achat. Par exemple, si un client achète un appareil photo, recommandez-lui une carte mémoire ou une housse de transport.
Les recommandations de ventes croisées apparaissent généralement sur les fiches produits, dans le panier ou au cours du processus de paiement.
Incitez vos clients à opter pour une version plus performante ou plus complète du produit qu’ils envisagent déjà. Un client consulte un ordinateur portable d’entrée de gamme ? Présentez-lui un modèle offrant davantage de stockage et un processeur plus performant.
L’objectif de l’upsell est de mettre en avant la valeur ajoutée du produit, et non simplement son prix plus élevé.
Aidez vos clients à découvrir des alternatives. Si le produit qu’ils consultent ne répond pas totalement à leurs attentes, des recommandations de produits similaires les encouragent à poursuivre leur navigation sur votre site plutôt qu’à le quitter. Ces recommandations reposent sur des caractéristiques communes, comme le style, la catégorie ou la similarité visuelle.
L’emplacement des recommandations est tout aussi important que les produits recommandés. Voici comment les intégrer de manière stratégique à chaque étape du parcours client.
La page d’accueil est votre première occasion de faire bonne impression. Utilisez-la pour :
C’est à cette étape que l’intention d’achat est la plus forte. Vos recommandations peuvent notamment :
Le client est sur le point de finaliser son achat : profitez de cet élan. Le panier est l’endroit idéal pour :
À cette étape, privilégiez la simplicité afin de ne pas détourner l’attention de la conversion. Toutefois, une recommandation de produits fréquemment achetés ensemble ou une offre à durée limitée, judicieusement intégrée, peut encore générer de la valeur sans ajouter de friction.
L’e-mail est l’un des canaux les plus performants en matière de retour sur investissement pour les recommandations de produits :
Les widgets de recommandation d’AB Tasty s’intègrent nativement aux plateformes d’e-mailing telles que Brevo et Adobe Campaign, ainsi qu’aux plateformes e-commerce comme Shopify, PrestaShop et Salesforce Commerce Cloud. Vous garantissez ainsi une expérience de recommandation cohérente sur l’ensemble de vos canaux.
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L’IA prend en charge une grande partie du travail, mais les règles de merchandising permettent à vos équipes de garder la main. Il s’agit de règles définies manuellement que vous superposez au moteur de recommandations afin d’aligner les suggestions sur vos objectifs commerciaux.
Limitez les recommandations à une sélection précise de produits. Seuls les articles répondant à vos critères sont affichés, par exemple les produits en stock, ceux d’une catégorie donnée ou ceux compris dans une fourchette de prix définie.
Masquez les produits que vous ne souhaitez pas mettre en avant. Excluez les articles hors saison, les références à faible marge, les produits déjà achetés ou ceux qui se trouvent déjà dans le panier du client.
Placez manuellement certains produits à des emplacements prioritaires, indépendamment de leur classement par l’algorithme. Ces règles sont idéales pour mettre en avant les nouveautés, les articles à forte marge ou les références en surstock qui ont besoin de gagner en visibilité.
Les règles de merchandising révèlent tout leur potentiel lorsqu’elles sont combinées à la segmentation d’audience.
Voici quelques exemples :
La segmentation avancée permet d’aller plus loin en ciblant les audiences selon leur comportement, leur niveau d’engagement ou leur profil émotionnel.
Dans cette optique, EmotionsAI permet d’affiner encore davantage la personnalisation en classant les visiteurs dans différents segments émotionnels, comme « Compétitif », « En quête de sécurité » ou « Pragmatique », dans les 30 secondes suivant leur arrivée sur votre site. Vos recommandations correspondent ainsi non seulement à ce que les clients recherchent, mais également à leur état d’esprit au moment de l’achat.
Un conseil : commencez par laisser l’algorithme apprendre. Donnez-lui le temps de comprendre le comportement de vos clients avant d’ajouter trop de règles. Une fois correctement calibré, ces règles deviennent un véritable outil de précision, et non une solution de contournement.
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Mettre en place des recommandations de produits n’est qu’un point de départ. Voici comment vous assurer qu’elles génèrent réellement des résultats.
La qualité de votre moteur de recommandations dépend directement des données qu’il exploite. Collectez et mettez à jour en continu les données comportementales sur l’ensemble de vos canaux afin de lui fournir des informations toujours pertinentes.
Chaque emplacement doit répondre à un objectif précis : favoriser la découverte de produits, générer des ventes additionnelles, développer les ventes croisées ou renforcer la fidélisation. N’ajoutez pas des widgets de recommandation partout : réfléchissez d’abord à l’action que vous souhaitez encourager chez vos clients.
Afficher 20 recommandations n’est pas plus efficace que d’en afficher 5 réellement pertinentes. La qualité l’emporte toujours sur la quantité. Des recommandations peu pertinentes peuvent rapidement faire perdre la confiance de vos clients.
Il n’existe pas de formule universelle. Ce qui fonctionne auprès d’une audience ne produira pas forcément les mêmes résultats auprès d’une autre. Réalisez des tests A/B sur l’emplacement des recommandations, le type d’algorithme, le nombre de produits affichés ou encore leur présentation visuelle, puis laissez les données guider vos décisions. Grâce aux fonctionnalités d’expérimentation web d’AB Tasty, vous pouvez tester directement vos stratégies de recommandation avec un niveau de confiance statistique élevé et prendre vos décisions sur la base de données concrètes, plutôt que d’intuitions.
Des badges tels que « Recommandé pour vous », « Tendance » ou « Les clients ont aussi aimé » attirent l’attention et apportent du contexte. Ils donnent le sentiment que les recommandations ont été soigneusement sélectionnées, plutôt que générées automatiquement.
Sur mobile, les comportements d’achat sont différents. Optimisez vos widgets de recommandation pour les petits écrans et exploitez des signaux contextuels, comme la localisation ou le moment de la journée, afin de proposer des recommandations plus pertinentes.
Utilisez les règles de merchandising pour mettre en avant les produits à forte marge, écouler les stocks saisonniers ou promouvoir vos nouveaux lancements, sans compromettre la personnalisation qui fait toute la valeur de vos recommandations.
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Les recommandations de produits personnalisées sont des suggestions adaptées à chaque acheteur en fonction de son historique de navigation, de ses achats précédents, de ses recherches et de son comportement en temps réel sur votre site. Contrairement aux listes génériques de type « Meilleures ventes », elles s’adaptent à chaque visiteur afin d’offrir une expérience d’achat plus pertinente, plus intuitive et véritablement personnalisée.
Un moteur de recommandations collecte des données comportementales (clics, consultations de pages, achats, temps passé sur les pages, etc.) et s’appuie sur des algorithmes pour identifier des tendances. Il est ensuite capable de prédire les produits les plus susceptibles d’intéresser chaque client et de les recommander au moment le plus opportun. Plus il collecte de données, plus ses recommandations gagnent en pertinence.
Lorsqu’elles sont bien mises en œuvre, les recommandations de produits figurent parmi les leviers les plus performants du e-commerce. Des recommandations pertinentes et judicieusement placées raccourcissent le parcours d’achat, augmentent la valeur du panier et favorisent la fidélisation. Le mot-clé est la pertinence : des recommandations génériques ou proposées au mauvais moment peuvent produire l’effet inverse. Les meilleurs résultats reposent sur la combinaison d’algorithmes performants, d’emplacements stratégiques et d’une optimisation continue.
Les recommandations de produits constituent l’une des formes de personnalisation les plus efficaces, sans pour autant se confondre avec la personnalisation dans son ensemble. Celle-ci englobe également les contenus personnalisés, les messages ciblés, les interfaces dynamiques ou encore les offres adaptées à chaque audience. Les recommandations de produits en sont une application spécifique, dont l’objectif est de présenter le bon produit, à la bonne personne, au bon moment.
Adaptez vos recommandations à l’étape du parcours d’achat où se trouve le client. Sur une fiche produit, privilégiez les ventes croisées et les produits similaires. Dans le panier, proposez des produits complémentaires de dernière minute. Sur la page d’accueil, les meilleures ventes et les produits récemment consultés constituent une valeur sûre pour les visiteurs ayant déjà consulté votre site. L’objectif reste toujours le même : rendre l’étape suivante naturelle et utile, sans jamais donner l’impression de forcer l’achat.
Commencez par évaluer vos emplacements de recommandation, puis la qualité de vos données.
Quelques bonnes pratiques peuvent faire toute la différence :
Oui, à condition de disposer du bon moteur de recommandations. En l’absence de données comportementales, celui-ci s’appuie sur les informations de votre catalogue : caractéristiques des produits, catégories, descriptions et relations sémantiques entre les articles. L’algorithme de proximité sémantique d’AB Tasty a précisément été conçu dans cette optique. Grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP), il analyse votre catalogue afin de proposer des recommandations pertinentes dès le premier jour, y compris pour les nouveaux visiteurs ou les gammes de produits récemment lancées.
Oui, et c’est même recommandé. La plupart des moteurs de recommandations permettent de définir des règles de merchandising afin d’inclure, d’exclure ou d’épingler certains produits. Vous pouvez ainsi mettre en avant vos nouveautés, masquer les produits en rupture de stock ou promouvoir les références à forte marge, tout en conservant la personnalisation sous-jacente. L’IA prend en charge l’essentiel du travail, tandis que vos équipes gardent le contrôle sur les orientations stratégiques.
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