De nombreuses entreprises d’e-commerce intègrent un moteur de recommandation de produits ou un système de recommandation à leur site web. Ces outils, conçus avec l’apprentissage automatique (machine learning), suggèrent des articles similaires pour maintenir l’engagement des acheteurs. Il existe plusieurs types de solutions utilisées pour ce type de recommandation, notamment le filtrage collaboratif, le filtrage basé sur le contenu et le filtrage hybride.
Un moteur de recommandation pour l’e-commerce est essentiellement un moyen de diriger automatiquement les clients vers des produits suggérés, au-delà de ce qu’ils recherchent actuellement. Il peut suivre les utilisateurs à travers différentes étapes du processus d’achat. En matière d’apprentissage automatique, ces systèmes utilisent généralement les données des utilisateurs et leur engagement (clics, recherches, préférences, etc.) pour formuler des recommandations informées, généralement via un algorithme.
Examinons chaque type de moteur de recommandation ainsi que les différentes technologies utilisées pour les systèmes de recommandation, et le contexte optimal pour leur utilisation. Comme pour toute technologie, il existe des avantages et des inconvénients associés à ces solutions, qui seront brièvement abordés ci-dessous. Continuez à lire pour en savoir plus.
Gestion des catégories
Pour améliorer la pertinence des recommandations de produits, il est conseillé de regrouper les produits par catégories. Il convient de noter que créer des groupes complémentaires est souvent plus impactant que de regrouper des articles similaires. Une bonne stratégie de recommandation de produits repose sur une compréhension approfondie des besoins de vos clients. Pour en savoir plus sur ce sujet, consultez notre article dédié à la gestion des catégories dans l’e-commerce.
Types de moteurs de recommandation de produits
Comme mentionné précédemment, il existe différents types d’approches pour les moteurs de recommandation de produits. Quel que soit le type utilisé, il est fortement recommandé d’exploiter des données historiques des clients pour garantir des recommandations personnalisées aux visiteurs de votre site web. Plus vous disposez de données et d’informations sur les comportements, plus vos suggestions seront pertinentes.
L’objectif est de faire des prédictions pertinentes sur les besoins des utilisateurs, en complément des méthodes basées sur la recherche. Ainsi, la quantité d’informations disponibles déterminera la meilleure approche à intégrer. Voici un aperçu des principaux types :
Filtrage collaboratif
Pour activer un filtrage collaboratif efficace sur un site e-commerce, il est essentiel de disposer de données préexistantes. En effet, plus vous avez d’informations historiques, mieux c’est. Le filtrage collaboratif utilise les comportements passés pour suggérer ce dont un client similaire pourrait avoir besoin. En général, ce type repose sur les évaluations de produits pour mettre en avant des articles pertinents.
Filtrage basé sur le contenu
Le filtrage basé sur le contenu diffère du filtrage collaboratif, car il est plus personnalisé et ne dépend pas des comportements passés des utilisateurs. Il formule des suggestions basées sur les préférences des clients, généralement renseignées lors de la création d’un compte en ligne.
De plus, ce type affine continuellement les suggestions en fonction des interactions sur le site web, généralement gérées par un algorithme. Il est conseillé d’enrichir ces préférences avec d’autres sources de données, en plus des comportements d’achat. Par exemple, un profil pourrait inclure des interactions avec des contenus de divertissement ou des articles d’actualité.
Cela nécessite une approche hybride, qui sera expliquée dans la section suivante.
Filtrage hybride
Le filtrage hybride combine généralement des approches collaboratives et basées sur le contenu. D’autres techniques peuvent également être intégrées. Le filtrage hybride peut utiliser ces différents types ensemble ou indépendamment les uns des autres. Ce type de moteur de recommandation est particulièrement adapté aux sites e-commerce disposant de peu de données historiques.
Avantages et inconvénients
Les avantages et inconvénients des différents types de moteurs de recommandation dépendent principalement de la quantité de données disponibles et du niveau de spécificité des suggestions.
Filtrage basé sur le contenu :
Idéal en cas de données clients limitées, grâce à sa nature hautement spécifique.
Filtrage collaboratif :
Plus efficace si des données historiques sont disponibles. Bien qu’il repose moins sur les préférences d’un utilisateur spécifique, il peut proposer des suggestions en dehors du champ d’action du filtrage basé sur le contenu.
L’approche idéale dépendra du type de produits à recommander et de la disponibilité des informations historiques. Il est généralement conseillé de tester différentes approches via des tests A/B, qui seront détaillés après les informations sur les technologies des moteurs de recommandation. Il n’existe pas de solution universelle.
Recommandations contextuelles
En plus des types de moteurs de recommandation mentionnés ci-dessus, il est essentiel de prendre en compte le contexte dans lequel le client interagit. Par exemple, les suggestions devraient être différentes pour une page de détail produit par rapport à une page d’accueil. De plus, les recommandations exigent de plus en plus de personnalisation, intégrant des contenus liés au-delà des simples produits.
Technologies de recommandation de produits
Pour prendre en charge les différents types de moteurs de recommandation, diverses technologies sont utilisées. Elles incluent les recommandations basées sur la session, l’apprentissage par renforcement, les critères multiples, la prise en compte des risques, le mobile et l’intelligence artificielle (IA). Voici un aperçu de chacune de ces technologies :
Basée sur la session
Les recommandations basées sur la session s’appuient sur le comportement de navigation individuel. Cette technologie ne fait pas appel aux données passées et se concentre uniquement sur les interactions au sein d’une session unique. Elle est particulièrement adaptée aux sites qui ne disposent pas de connaissances préalables sur les utilisateurs.
Apprentissage par renforcement
Comme son nom l’indique, l’apprentissage par renforcement repose sur des interactions positives pour prendre des décisions éclairées. L’agent de recommandation est « récompensé » pour certaines interactions et utilise ces informations pour optimiser les performances du site.
Critères multiples
En utilisant plusieurs critères pour formuler des recommandations, la technologie multicritère analyse les utilisateurs en fonction d’un ensemble de préférences. Cela peut inclure des aspects tels que la taille, la couleur, le tissu et le prix. Les clients évaluent différents critères, ce qui permet des recommandations plus affinées.
Prise en compte des risques
Les clients répondent mieux aux recommandations qui tiennent compte de leur contexte. La technologie sensible aux risques comprend quand il est préférable de suggérer des produits. L’objectif est de ne pas frustrer les clients en les interrompant à des moments inopportuns.
Mobile
Cette technologie exploite les données mobiles pour offrir des suggestions basées sur la localisation. Les téléphones mobiles, dotés de GPS et d’autres fonctionnalités absentes des ordinateurs, permettent de formuler des recommandations spécifiques en fonction de l’emplacement géographique de l’utilisateur.
Intelligence artificielle (IA)
La technologie la plus récente, l’IA, utilise des données passées pour calibrer automatiquement les recommandations de produits. Reposant sur l’apprentissage automatique (machine learning), cette méthode est moins dépendante des interactions immédiates des clients.
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Comment effectuer des tests A/B avec des moteurs de recommandation de produits
Lorsque vous testez un moteur de recommandation de produits avec un test A/B, il est essentiel d’évaluer si les conversions augmentent. Cela permettra de déterminer le type de moteur le plus adapté. Plusieurs approches de tests A/B peuvent être envisagées, notamment : algorithme vs curation manuelle, placement, personnalisation, format, preuve sociale et dynamique vs statique.
Le choix de la méthode dépend des ressources disponibles. Par exemple : curation manuelle, qui est plus chronophage que les recommandations générées par un algorithme, ou la recherche de preuves sociales comme les avis et les témoignages, qui nécessitent un investissement en temps. L’objectif est de sélectionner une approche de test A/B adaptée tout en optimisant vos opérations.
Conclusion
Nous espérons que cette page constitue un bon point de départ pour mieux comprendre les moteurs de recommandation de produits. En mettant en œuvre votre stratégie de recommandation, nous voulons que vous vous sentiez en confiance pour choisir l’approche la plus efficace.
