Avoir un bon produit est une chose, bien le vendre en est une autre.
Comme je l’ai dit lors du pitch au Monaco 1-2-1, on est sur un domaine paradoxal : le domaine existe depuis 15 ans, et pour autant aucune offre n’a jusqu’à aujourd’hui réellement percée.
J’ai la conviction qu’une raison majeure de cette situation, c’est l’inadéquation entre les solutions proposées et les réels besoins des marchands.
On bosse donc à construire une solution bien adapté au marché.
Mais comment la vendre ?
Le marché est passablement bruité, par des boites qui font des promesses proches sans produit équivalent, ou par de vrais concurrents. De plus, les e-marchands n’ont pas beaucoup de temps. Il faut donc sortir les bons arguments rapidement.
La recommandation personnalisée est un sujet finalement très technique.
Vue du client il y a beaucoup de notions à bien appréhender :
- Recommandations personnalisées : il faut prendre le temps d’expliquer cela. Il s’agit de suggérer, sur l’ensemble du (des) sites, des produits, que le visiteur a des chances d’aimer. Le mot « personnalisé » est ambigüe. Il peut être interprété différemment (personnaliser un produit, en ajouter un texte sur un tee shirt par exemple).
C’est pour ça que je vais sans doute laisser tomber « solution de personnalisation » pour parler plutôt d’une « solution de recommandations personnalisées« . - C’est donc bien plus large que du simple cross selling, up-selling, classique.
- Recommandations temps réels : la solution calcule en temps réel quels sont les produits à recommander. C’est un des challenges pour faire ça : il faut faire des calculs plutôt complexes, sans ralentir l’affichage de la page. La solution doit donc être extrêmement rapide, tout en étant performante. C’est un défit technologique.
- Marketing prédictif : car c’est bien de ça qu’il s’agit : avoir un moteur qui analyse le comportement des visiteurs, et qui essaye de « deviner » quels sont les produits dont le visiteur a le plus envie.
- Big Data : une telle solution s’appuie sur le traitement de très grandes quantités de données. Une solution de recommandations personnalisées analyse et traite des millions d’informations. Par exemple, Target2Sell analyse les pages vues, les clics, les achats, de tous les visiteurs de tous ces clients. C’est un autre challenge d’une telle solution. Mais est-ce un argument de vente ? Peut être pas. Je ne l’utilise pas dans une première approche en tout cas.
- Algorithmes d’analyses, fonctionnement interne : pour afficher les bonnes recommandations, il faut des algorithmes, qui calculent les produits à mettre en avant. Il existe plusieurs familles d’algorithmes, qui exploitent différents types d’informations. La plupart des solutions du marché utilisent en fait des approches hybrides, combinant différentes technologies (content based, collaborative filtering, …). Est-ce un bon argument de vente ? J’ai l’impression que oui : si le e-marchand ne peut pas complètement appréhender le fonctionnement intime de ses solutions, il a envie de « sentir » la richesse, l’intelligence de la solution.
- Bénéfices : c’est le coeur de la promesse. Une solution de recommandations personnalisées permet d’améliorer la performance commerciale des sites e-commerce, sur finalement les deux leviers clés : chiffre d’affaires et rentabilité. On améliore le chiffre d’affaires via l’augmentation du taux de transformation, mais aussi via l’augmentation du nombre de produits dans le panier, ou via l’augmentation du prix des produits vendus. On améliore la rentabilité principalement en augmentant la fidélité des clients. Un autre gain fondamental est qu’une telle solution fait gagner beaucoup de temps au marchand. Plus besoin de lier les produits à la main, plus besoin d’animer à la main la page d’accueil…
- Indicateurs de performance : Puisque ces solutions permettent d’améliorer la performance, il faut pouvoir afficher le gain apporter par la solution. Deux éléments sur ces indicateurs : définir quels sont les indicateurs (les KPI) et définir comment on va effectuer la mesure. Comme souvent en e-marketing, difficile de tout démêler. Et pour cause, un site est comme un organe vivant, beaucoup de choses évoluent en même temps. Hors, pour bien mesurer, on a besoin de stabilité.
- AB Test : L’AB test est une méthode d’analyse plutôt objective, puisqu’elle consiste a analyser, avec des outils statistiques, la performance comparée entre plusieurs versions du site. Les liens entre les solutions de recommandations et l’AB test sont de deux natures : la solution peut intégrer nativement un moteur d’AB test pour s’auto évaluer (c’est le cas de Target2Sell). La solution peut également proposer de mesurer sa performance via ces indicateurs.
- Pilotage de la solution : Avoir une solution c’est bien, pouvoir s’en servir, c’est mieux. Avec Adrien, notre expérience est que c’est un facteur clé de succès : une solution qui ne peut pas être piloté par le e-marchand finira à la poubelle, a plus ou moins brève échéance.
- Impacts techniques : une solution de personnalisation est une brique technique, qu’on doit donc brancher sur le site e-commerce. Le marchand va (doit) donc se poser des questions : la solution va-t-elle être longue à installer ? Ne risque-t-elle pas de faire planter mon site ? Va-t-elle avoir un impact négatif sur le temps de chargement des pages ? Mon système d’information va-t-il devenir plus complexe ?
Autres sujets liés :
- Multi canal : magasin, Mobilité, …
- API et intégration avec d’autres composants du système d’information
Autres arguments de vente :
- Certains parlent d’un « vendeur virtuel » pour expliquer que la recommendation personnalisée, c’est comme avoir un vendeur virtuel a côté de chaque visiteur
- Intelligence artificielle : dans la même veine, on peut expliquer que le moteur est intelligent, et utilisent des mécanismes d’intelligence artificielle.
Ouf, ça fait pas mal (beaucoup trop) de points… et encore, je me suis auto censuré 😉
Quand on est dans une logique de vente, on ne peut pas faire un cours, sur tous ses sujets. Il faut donc trouver les 3 éléments clés, qu’on peut présenter en 1 minute.
Souvent, quand je présente Target2Sell, je commence en prenant l’hypothèse que mes interlocuteurs savent ce que fait une solution de recommandations personnalisées… Mais j’ai peut être tord.
Vous en pensez quoi ? Quels sont les arguments qui vous semblent les plus important à mettre en avant ?
