Recommandations produits : comment elles stimulent les ventes e-commerce

Combien de fois avez-vous visité un magasin en ligne avec l'intention d'acheter un certain article, pour finalement ajouter plusieurs autres articles à votre panier ? Cela peut être dû au hasard, mais il est probable que le site e-commerce ait fait des recommandations et des suggestions de produits pertinentes pendant que vous naviguiez.

En tant que commerçant en ligne, vous pouvez vous aussi augmenter le montant des paniers d'achat en suggérant des produits complémentaires sur la base des données comportementales du client. Le secret consiste à faire des recommandations personnalisées qui correspondent à l'intention d'achat initiale de l'acheteur. Voici un guide des recommandations de produits pour l'e-commerce, avec des conseils pour les utiliser sur votre propre site e-commerce.

Définition d’une recommandation produit en e-commerce

Une recommandation produit est une suggestion personnalisée ou un message affiché aux acheteurs en ligne, les guidant vers des produits qui pourraient les intéresser. Ces recommandations produits personnalisées sont basées sur des facteurs comme l'historique de navigation et d'achat, le comportement utilisateur, la segmentation de la clientèle et l'historique d'achat d'utilisateurs similaires.

Les entreprises e-commerce utilisent des outils appelés moteurs de recommandation de produits pour suggérer des produits pertinents aux acheteurs. Ces moteurs utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique et des datas pour générer des suggestions de produits. Un moteur de recommandation de produits ne peut pas garantir des paniers plus importants, mais il peut inciter les internautes à considérer des produits qu'ils auraient sinon complètement négligés.

Avantages des recommandations produits pour l'e-commerce

Les recommandations produits présentent plusieurs avantages pour une boutique e-commerce :

Augmentation des ventes et des recettes

Les recommandations produits personnalisées ont un impact significatif sur le panier moyen. Une étude (en anglais) réalisée en 2023 par l’entreprise internationale Barilliance, spécialisée dans l’optimisation des conversions e-commerce, a révélé que les recommandations produits représentent en moyenne 31 % des recettes des sites e-commerce. Selon Amazon, 35 % des achats effectués par ses consommateurs proviennent de son moteur de recommandation.

Voici par exemple les suggestions de produit affichés sur la fiche produit Amazon d’une brosse pour enfant :

Amélioration de l'expérience utilisateur

Les suggestions personnalisées peuvent améliorer l'expérience d'achat globale des visiteurs d’un site, en les conduisant vers des pages de produits qui correspondent réellement à leurs besoins. Un rapport de l’agence Salesfloor indique que 49 % des consommateurs ont acheté des articles qu'ils n'avaient pas l'intention d'acheter au départ grâce à des recommandations de produits personnalisées.

Fidélisation de la clientèle

Des recommandations produits efficaces contribuent à la satisfaction et à la fidélisation des clients. Lorsque les acheteurs trouvent des suggestions pertinentes et attractives, ils sont enclins à revenir sur le site et à devenir des clients fidèles. Une étude de McKinsey (en anglais) a montré que la personnalisation peut entraîner une augmentation de 10 à 15 % des taux de conversion des ventes, ce qui démontre la satisfaction du client et la fidélité à la marque.

Optimisation des dépenses marketing

En comprenant le comportement et les préférences des clients, les entreprises e-commerce peuvent optimiser leur stock et leurs stratégies marketing. Le ciblage publicitaire peut être amélioré, car les e-commerçants suggèrent des produits que les utilisateurs ont pu voir lors de leurs précédentes visites. Les boutiques en ligne peuvent également améliorer la prospection de nouveaux clients en utilisant les datas antérieures des acheteurs, et en les utilisant pour suggérer des articles pertinents.

Amélioration continue grâce aux datas

Les moteurs de recommandation de produits génèrent des datas précieuses sur le comportement, les préférences et les tendances des clients. Les boutiques e-commerce peuvent utiliser ces données pour affiner leur sélection, améliorer les stratégies de recommandation et même développer de nouveaux produits en fonction des intérêts des clients.

Types de moteurs de recommandation produit

Les moteurs de recommandation de produits utilisent différents algorithmes et techniques pour générer des suggestions pour les utilisateurs. Voici trois types de moteurs populaires :

Filtrage collaboratif

Cette stratégie de recommandation se présente sous deux formes : le filtrage basé sur l'utilisateur et le filtrage basé sur l'élément.

Filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur

Cette méthode suggère des produits en fonction des préférences ou du comportement d'utilisateurs similaires. Elle identifie les similitudes entre les comportements antérieurs des utilisateurs (par exemple, les achats, les notes ou les évaluations) et recommande des articles avec lesquels des utilisateurs similaires ont interagi.

Filtrage collaboratif basé sur les éléments

Au lieu de comparer les utilisateurs, cette technique se concentre sur les similitudes entre les articles eux-mêmes. Elle recommande des produits similaires à ceux avec lesquels l'utilisateur a déjà interagi.

Filtrage basé sur le contenu

Cette approche suggère des articles en fonction de leurs attributs ou caractéristiques. Elle analyse les propriétés ou les descriptions des articles pour lesquels l'utilisateur a manifesté de l'intérêt et recommande des articles similaires. Par exemple, si un utilisateur a vu ou acheté une marque spécifique de chaussures, le système de filtrage basé sur le contenu peut recommander d'autres chaussures de style, de couleur ou de matière similaires.

Systèmes hybrides de recommandation

Les systèmes hybrides combinent le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu pour surmonter les limites de chaque méthode. Par exemple, un système hybride peut utiliser le filtrage collaboratif pour identifier les utilisateurs ayant des goûts similaires, puis utiliser le filtrage basé sur le contenu pour offrir des recommandations personnalisées basées sur les attributs des articles.

Conseils pour l'utilisation des recommandations produits dans l'e-commerce

Vous pouvez optimiser le parcours d'achat en ligne d'un client et l'inciter à effectuer des achats supplémentaires en adoptant un système de recommandation de produits. Voici comment tirer parti des recommandations produits pour améliorer l'expérience client et stimuler les ventes :

Exploiter les achats antérieurs des clients qui reviennent

Utilisez les datas relatives aux achats antérieurs, à l'historique de navigation et aux interactions pour proposer des suggestions pertinentes. Ajoutez des sections "Fréquemment achetés ensemble" ou "Recommandés pour vous" sur les pages des produits ou sur la page du panier afin d'encourager les achats supplémentaires.

La boutique Shopify Pimpant propose par exemple un bandeau “Nos 100 000 clients adorent aussi ❤️” sur leur encart panier :

Optimiser les pages de catégories

Mettez en place des recommandations pour guider les clients sur la page d'une catégorie de produits. Mettez en avant les sections "Produits les plus vendus", "Meilleurs avis clients" ou "Recommandé pour vous" pour aider les clients dans leur parcours d'achat.

Vente croisée sur les pages produits

Recommandez des produits complémentaires sur la page panier ou sur les pages produits individuelles. Utilisez les sections "Les clients ont aussi acheté" ou "Fréquemment achetés ensemble" pour encourager les ventes croisées et augmenter la valeur du panier moyen.

Personnaliser les recommandations

Adaptez les suggestions en fonction des préférences et du comportement de l’internaute. Proposez des résultats de recherche personnalisés et des recommandations générées par les pairs afin d'améliorer les recommandations et de fidéliser les clients.

Utiliser la preuve sociale

Incorporez des touches de preuve sociale en mettant en avant les produits qui ont reçu les meilleurs avis ou évaluations de la part des clients sur le site de votre marque. Les témoignages ou la validation d'un autre visiteur du site peuvent aussi instaurer la confiance et influencer les décisions d'achat.

Combiner les achats en ligne et hors ligne

Si votre entreprise possède des points de vente physiques en plus de la boutique e-commerce, utilisez les informations recueillies sur le comportement des clients dans un canal pour aiguiser votre approche dans l'autre, et vice-versa. Par exemple, si un client a acheté un canapé (et a partagé ses données avec vous au moment de l'achat) dans votre magasin de meubles, vous pouvez lui recommander des oreillers et des coussins sur votre site.

Optimiser en permanence

Utilisez l’AB testing (qui consistent à montrer à différents clients différentes variantes du même contenu) pour affiner les suggestions, améliorer la précision et suivre l'impact du placement des recommandations sur les ventes et l'engagement des clients. Cette optimisation peut vous aider à réduire les coûts opérationnels tout en maximisant l'efficacité des recommandations affichées.

Étudier d'autres marques

Visitez les sites de vos concurrents et observez comment ils utilisent les moteurs de recommandation de produits. Vous pourrez peut-être en tirer des enseignements applicables à votre propre boutique.