Imaginez ceci : vous venez de lancer une nouvelle gamme de produits, ou vous préparez peut-être une campagne thématique comme la rentrée scolaire ou une collection en édition limitée. Vous voulez que vos clients découvrent les bons produits immédiatement. Mais les moteurs de recommandations traditionnels restent bloqués à attendre que les données arrivent, vous laissant avec des suggestions génériques et peu de contrôle sur ce qui est affiché. Pour les merchandisers, ce n’est pas seulement frustrant, c’est une opportunité manquée.
C’est exactement pour cette raison que nous avons développé l’algorithme de proximité sémantique d’AB Tasty. Au lieu de se baser sur les chiffres de ventes de la veille, cette approche vous permet de créer dès le premier jour des recommandations produits pertinentes et alignées sur vos objectifs business. Que vous travailliez avec un nouveau catalogue ou que vous lanciez une nouvelle campagne, vous obtenez la flexibilité et le contrôle nécessaires : pas d’attente, pas de suppositions, juste des recommandations intelligentes, adaptées à vos objectifs.
De l’algorithme à l’état d’esprit du merchandiser
La plupart des moteurs de recommandation restent de simples algorithmes.
Mais l’algorithme de proximité sémantique d’AB Tasty marque un tournant : il permet à votre catalogue de penser comme un merchandiser. Plutôt que d’attendre passivement des données, il comprend activement vos produits, vos campagnes et vos objectifs commerciaux, donnant ainsi à votre catalogue un cerveau, et vous mettant aux commandes dès le premier jour.
Pourquoi repenser les recommandations de produits ?
Les algorithmes traditionnels de recommandation s’appuient sur des données analytiques, comme Google Analytics ou d’autres outils similaires. Ces modèles peuvent être efficaces, mais seulement si vous disposez d’un historique de données suffisant. Que se passe-t-il lorsque vous lancez une nouvelle ligne de produits, une nouvelle marque, ou souhaitez activer une campagne autour d’un thème précis (« Rentrée scolaire », « Harry Potter », etc.) ? Les merchandisers se retrouvent souvent avec peu de contrôle, incapables d’ajuster rapidement les recommandations à leurs besoins commerciaux ou aux objectifs de la campagne.
C’est ce défi qui nous a inspirés à créer l’algorithme de proximité sémantique : un outil qui permet aux merchandisers de lancer instantanément des recommandations pertinentes et orientées business, même sans aucune donnée historique.
L’algorithme de proximité sémantique : une nouvelle approche
L’algorithme de proximité sémantique d’AB Tasty adopte une approche fondamentalement différente. Plutôt que de se baser sur des données analytiques, il utilise le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour analyser les attributs de votre catalogue de produits, tels que le nom, la description, la catégorie, le prix, et même les métadonnées personnalisées. Cela permet à l’algorithme d’identifier des produits qui sont sémantiquement liés, qu’ils aient déjà été achetés ensemble ou non.
Principaux avantages :
- Retour sur investissement rapide : lancement de campagnes, ventes incitatives, ventes croisées.
- Configuration instantanée : pas besoin d’attendre que les données analytiques s’accumulent. Les recommandations sont prêtes dès l’intégration du catalogue.
- Flexibilité totale : les merchandisers peuvent sélectionner et combiner n’importe quel attribut du catalogue pour construire des stratégies et adapter les recommandations en temps réel, pour des événements saisonniers ou des besoins de l’entreprise.
- Contrôle total et transparence : possibilité de prévisualiser et d’ajuster les recommandations avant leur diffusion pour garantir leur pertinence et leur qualité.
- Adaptable à tous les niveaux d’expertise : l’algorithme est aussi simple ou aussi avancé que vous le souhaitez. Les PME peuvent commencer avec les noms de produits uniquement, tandis que les utilisateurs avancés peuvent exploiter des dizaines, voire des centaines d’attributs pour élaborer des stratégies hautement personnalisées.
Auparavant, les moteurs de recommandations étaient aveugles. Ils attendaient que les clics, les ventes et les données affluent lentement avant de faire des suggestions génériques.
L’algorithme de proximité sémantique d’AB Tasty fournit des recommandations instantanées et intelligentes. Dès que votre catalogue est intégré, l’algorithme « pense » comme un merchandiser, en faisant des suggestions intelligentes et pertinentes basées sur le sens du produit, et pas seulement sur le comportement passé. Fini l’attente, fini les approximations, juste des recommandations instantanées et orientées business qui s’adaptent aussi rapidement que vous.
Unique sur le marché
Aucun concurrent direct n’offre ce niveau de sélection d’attributs sémantique et de flexibilité. Si certaines plateformes proposent des filtres basiques par attribut, aucune ne permet aux merchandisers de combiner plusieurs attributs du catalogue pour affiner leurs recommandations. La plupart des concurrents s’appuient encore principalement sur les données analytiques et commerciales, avec des capacités d’analyse sémantique limitées.
C’est un véritable facteur de différenciation pour AB Tasty, permettant aux clients d’adapter leurs stratégies de recommandation à leurs défis commerciaux uniques sans être freinés par les limitations de données.
Comment ça fonctionne-t-il dans la pratique ?
L’algorithme de proximité sémantique est conçu pour être à la fois puissant et facile à utiliser. Les merchandisers peuvent choisir les attributs à utiliser pour chaque stratégie de recommandation, qu’il s’agisse du nom du produit, de sa description, de sa catégorie, de son prix ou même de champs personnalisés comme les metafields Shopify. Cela signifie que vous pouvez adapter les recommandations à des campagnes, des thèmes ou des objectifs commerciaux spécifiques.
Par exemple, lors d’une campagne saisonnière, vous pouvez recommander des produits partageant un thème commun dans leur description ou catégorie, même s’ils n’ont jamais été achetés ensemble. Vous pouvez également choisir de vendre des éditions plus chères d’un produit en donnant la priorité au prix comme attribut. L’algorithme permet de prévisualiser et d’ajuster instantanément ces stratégies, ce qui facilite l’adaptation aux besoins changeants de l’entreprise.
Ventes incitatives, ventes croisées et au-delà grâce aux recommandations de produits
La flexibilité de l’algorithme de proximité sémantique ouvre de nouvelles possibilités pour les stratégies de vente incitative et de vente croisée. Pour la vente incitative, vous pouvez recommander des produits alternatifs qui sont non seulement similaires, mais aussi plus rentables. Pour la vente croisée, vous pouvez suggérer des articles complémentaires qui améliorent l’achat du client, pensez au scénario classique du « chewing-gum à la caisse », mais adapté à votre catalogue et à votre logique commerciale spécifiques.
Cette approche est particulièrement intéressante pour les entreprises disposant de catalogues volumineux ou complexes, ou celles qui souhaitent lancer rapidement de nouveaux produits et campagnes. Elle est également idéale pour les merchandisers experts qui souhaitent contrôler de manière granulaire leur logique de recommandation, ainsi que pour les PME à la recherche d’une solution rapide et facile à mettre en œuvre.
Anecdotes et points forts
- Le saviez-vous ? Il s’agit du premier algorithme AB Tasty à fonctionner directement depuis votre catalogue, sans configuration analytique.
- Unique sur le marché : aucun concurrent ne permet de combiner plusieurs attributs du catalogue (y compris personnalisés) pour affiner les recommandations.
- Prévisualisation instantanée : vous pouvez visualiser et itérer vos stratégies de recommandation avant leur mise en ligne, parfait pour les campagnes saisonnières ou événements spéciaux.
- Scalable : l’algorithme peut traiter des catalogues avec des centaines voire milliers d’attributs par produit.
Conclusion
L’algorithme de proximité sémantique d’AB Tasty ouvre une nouvelle ère pour les recommandations produits : plus rapide, plus flexible et plus intelligent. Que vous soyez une PME recherchant la simplicité ou une grande entreprise souhaitant une personnalisation avancée, cette innovation transforme l’expérience client et maximise le revenu dès le premier jour.
FAQs
S’agit-il simplement d’une autre IA « boîte noire » ?
Non. Vous contrôlez les attributs utilisés, pouvez prévisualiser les résultats et répéter l’opération. Le processus est transparent et personnalisable.
Que faire si les recommandations ne sont pas pertinentes ?
Vous pouvez filtrer et combiner des attributs, définir des seuils et prévisualiser les résultats avant la mise en ligne. Les premiers retours ont permis d’apporter rapidement des améliorations.
Est-ce que cela fonctionne avec les champs personnalisés ?
Oui ! Tous les attributs de votre catalogue, y compris les métadonnées personnalisées, peuvent être utilisés.
