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Les degrés de la personnalisation

Souvent quand je parle de personnalisation, on me dit : « Mais c’est déjà présent dans les plate formes e-commerce »

Alors je demande : mais c’est quoi la personnalisation ?

Et je me rends compte que les choses ne sont pas si claires que ça.

J’ai donc imaginé une règle : vous allez voir, c’est simple 🙂

Degré 0 : rien n’est fait pour améliorer les ventes en proposant le bon produit au visiteur.

Degré 1 : des liens manuels permettent de proposer d’autres alternatives par rapport aux produits vues.

Degré 2 : les liens sont en parti calculé automatiquement, par exemple pour retirer les produits qui ne sont plus en stock ou proposer les meilleures ventes.

Degré 3 : les suggestions sont faites à partir des actions de l’internaute, en temps réel

Jusqu’au degré 2, rien n’est fait spécifiquement par rapport au visiteur !

au degré 1, c’est l’enfer pour mettre à jour les liens… Et cela doit être mis à jour en permanence.

Au degré 2, tout dépend des algos, mais en général c’est pas « méga top » car pour bien associer les produits entre eux, il est important de se baser sur… ce que font les internautes sur le site.

Vous l’avez compris, la personnalisation, c’est uniquement à partir du degré 3 !

 

e-commerce live sur … la personnalisation des sites e-commerce : jeudi prochain !

e-commerce live, c’est un comme un salon e-commerce, mais à distance.

e-commerce live

Chacun peut assister aux présentations, réalisées par des pros, depuis chez soi.

J’anime une conférence jeudi 17 janvier, à 14h.

Le sujet : la personnalisation des sites e-commerce.

Intéressant comme sujet, non ? 😉

C’est gratuit et c’est ici.

Bravo à Pierre-Henri Tataranno pour cette excellente initiative 🙂

Adapter dynamiquement le site : jusqu’où aller ?

Pourquoi afficher le même site, pour tous les internautes ?

Pourquoi ne pas complètement adapter le site, en fonction de l’internaute et du contexte ?

Jusqu’où peut on aller ?

J’ai bien évidemment fouillé ce sujet avec… Amazon.

On ne s’en rend pas forcément compte, mais Amazon va très loin sur ce sujet.

J’ai compté plus de 20 personnalisations différentes sur le site, et je ne pense pas avoir tout vu.

Toutes les pages sont impactées : la page produit, les pages listes, la home page, le panier, …

Alors, jusqu’où peut on aller ?

Quelle est la limite ?

Je ne sais pas, mais on peut être sûr qu’Amazon fait des tests AB, et cela montre qu’on peut aller très loin, ça doit bien marcher.

Et c’est logique !

La logique, c’est qu’on vendra plus et mieux si on présente à l’internaute des choses qu’il a plus de chance de vouloir acheter.

Tout est là : comment identifier ce que veut l’internaute ?

Question d’autant plus subtile que l’internaute peut changer d’idées au fil de sa navigation.

Recommandation et recommandation

Comment proposer le bon produit à l’internaute qui visite le site ?

Prenons un et un seul exemple pour simplifier l’explication : on veut proposer, sur la fiche produit, d’autres produits, permettant à l’internaute d’avoir d’autres choix.
L’idée, c’est un peu ce que fait le vendeur, quand vous avez un produit sous les yeux : il peut vous proposer des alternatives intéressantes.

C’est commercialement une action délicate, parce que si c’est bien fait, ça peut permettre de conclure la vente, et même éventuellement de conclure avec un produit plus cher.

Mais c’est délicat donc, parce que si cette action est maladroite, elle peut aboutir au résultat contraire : semer le doute dans la tête du client, et finalement le faire partir sans qu’il n’achète rien…

Il y a plusieurs façon pour choisir les produits à proposer au visiteur :

  • On peut faire ce choix à la main. Des personnes, qui connaissent bien l’offre associent à la main les produits entre eux.
  • On peut faire tourner des « moulinettes » qui vont chercher à faire des associations automatiques, à partir de critères associés aux produits : associer un produit de la même catégorie, mais avec une couleur différente, ou une matière différente. On peut aussi chercher à associer des produits légèrement plus chers.
  • Toujours dans l’esprit de faire tourner des moulinettes, on peut chercher à partir des achats précédemment réalisés. On retrouve, sur cette idée, l’accroche d’Amazon : « Les clients qui achètent ce produit achètent souvent ».
  • Ou encore, on peut chercher à associer des produits, à partir des navigations des autres internautes : « Que regardent les clients après avoir vu ce produit »

On peut rendre cela bien plus compliqué, en essayant de « comprendre » ce que fait l’internaute sur le site, à partir de sa navigation : les pages visitées, les mots recherchés, le temps passé sur les différentes pages.

Tout cela vous semble bien futile ? Gadget ? Vous de devriez pas 😉 !

Bien fait, ces systèmes permettent d’améliorer significativement la performance commerciale du site.

C’est exprès que je ne parle pas directement du taux de transformation, qui n’est que l’un des facteurs de performance d’un site e-commerce.

Avec un tel service, bien paramétré, on peut simultanément augmenter le panier moyen, le taux de transformation, voir la fidélité.

Netwave WebSales Booster : une nouvelle solution pour pousser les bons produits aux bons moments

Améliorer son taux de transformation, augmenter le montant du panier, tout e-comerçant souhaite cela.

Conséquence, pas mal d’acteurs vous abordent, avec cette promesse.

Vous allez sur un salon e-commerce, ou e-marketing, et beaucoup de boites font cette proposition : « Améliorez votre taux de transformation ».

Et c’est vrai que pour faire ça, on peut jouer sur de très nombreux facteurs : la qualité du site, la qualité de l’offre, les temps de réponses, …

Parmi cet ensemble de possible, une famille de solutions vous proposent d’atteindre ces objectifs, amélioration de la performance commerciale du site donc, en vous aidant à proposer les bons produits aux bons moments.

Là encore, on peut atteindre cette promesse de plusieurs façons. Celle qui nous intéresse aujourd’hui, c’est le « push » de produits ou d’informations, en complément des pages.
Il s’agit de ces encarts, un peu comme des publicités sur les sites.

Ce sont par exemple des produits mis en avant sur la home page ou sur des pages listes.

Ce sont des suggestions d’autres produits « intéressants » suggérés sur les pages produits.

Ce sont d’autres propositions, pour compléter le panier, sur la page panier.

On peut trouver encore bien d’autres exemples… (allez voir sur Amazon si vous voulez des idées 😉 )

Pour faire ça, on peut essayer de gérer des liens entre les produits, qui permettrons de pousser les bonnes informations, en fonction du contexte.

Mais ce travail manuel a plusieurs limites :

  • Il devient vite fastidieux, parce que la combinatoire est très élevée.
  • Plus embêtant, comment savoir quels sont les bonnes propositions à faire ?
  • Encore plus grave : suivant le contexte, les éléments à pousser peuvent être très différents.

Si on ne peut pas faire le travail à la main, il va falloir le faire de manière automatique.

Cette longue introduction pour vous parler de Websales Booster.

C’est une nouvelle solution, développée et commercialisée par NetWave (ancien Linea Soft).

Leur solution fait exactement ce dont je viens de parler :

  • Des capteurs permettent de « savoir » ce que fait l’internaute,
  • Des « règles métiers » permettent d’en déduire ce qui semble intéressant de « tester » auprès de l’internaute
  • Des « templates » permettent de pousser les différentes informations aux bons endroits.

La solution se met en oeuvre avec une intégration technique, qui doit pouvoir être plutôt légère (5 à 10 jours).

La solution démarre sur un mode « apprentissage » d’un mois. Durant cette phase, le moteur ne fait aucune suggestion, mais « apprend » à partir de ce qui se passe sur le site.

Ensuite, le moteur commence à pousser ses propositions. Cette bascule est progressive : au début, le moteur ne fait des suggestions que sur une petite partie des internautes (5% par exemple).

Avantages :

  • Si les suggestions ne sont pas bonnes, cela n’impacte pas l’ensemble du site.
  • Cela permet de faire de l’AB testing, et de comparer la performance de la solution

La solution cible plutôt les gros sites, voir les très gros.
Un élément qui pousse Websales a aller dans cette direction, c’est que la solution a besoin de beaucoup de données, qui sont donc difficile à collecter sur les « petits » sites.

La solution est vendue en mode SAAS, avec un prix de 10 000 € pour 1 millions de visiteurs traités.
Autrement dit, le visiteur traité coute 1c €.
Le client achète un « pack » de millions de visiteurs à traiter (exemple : 6 packs pour traiter 6 millions de visiteurs). Ensuite, dès que la « réserve » de visiteurs à traiter est consommer, il doit racheter des packs.
Bien sûr, l’achat de packs est dégressifs.

La solution est actuellement en Beta test, sur plusieurs sites.

A suivre !