Les dessous des moteurs de recommandation

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1 Les dessous des moteurs de recommandation La personnalisation est un enjeu majeur du e-commerce aujourd hui. Elle réveille l esprit commerçant dans les boutiques en ligne en remettant le visiteur au cœur du dispositif, et de générer satisfaction, fidélité, et ventes complémentaires. A l'heure où la personnalisation s'impose dans le web marchand, ce livre blanc vous permettra de mieux en comprendre les enjeux, et de découvrir les différences fondamentales entre les grandes familles de solutions du marché, afin de vous aider à mieux choisir la votre.

2 Pourquoi les recommandations s imposent dans le web marchand. 80 % des directions du marketing digital pensent que la personnalisation sera la clé du succès de leurs initiatives dans les deux prochaines années. Source : e-marketing.fr La personnalisation est reconnue par les grands acteurs du e-commerce comme le prochain levier majeur d accélération des ventes et de la rentabilité des sites marchands. Mais pourquoi? RAISON N 1 LE BESOIN DE RENTABILITE Encore 35 % des sites marchands ne sont pas rentables (55% des petits et moyens sites). L acquisition de trafic coûte très cher : 98 % des visiteurs n achètent rien, ils achètent peu (90 % de paniers monoproduit) et ils ne reviennent jamais (pour 92 %). Pour que l acquisition de trafic soit rentable, il faut bien s occuper du trafic que l on a : optimiser les fondamentaux du site, à savoir son taux de transformation, son panier moyen et sa capacité à fidéliser. RAISON N 2 L IMPORTANCE DE L'EXPÉRIENCE CLIENT Le web est gigantesque. Pour trouver ce qui nous correspond, il faut chercher, fouiller, trier passer beaucoup de temps. L époque est à l instantanéité, et l expérience client est devenue un vrai facteur clé de succès. Faciliter les achats des internautes en les immergeant dans un univers produits qui leur correspond améliore significativement l expérience client et les fondamentaux du site. Pour 67 % des sites marchands, l acquisition de trafic est la raison n 1 de la dégradation de leur rentabilité en Source : CCM Benchmark 46 % des visiteurs qui ne trouvent pas ce qu ils cherchent au premier essai quittent le site. Source : Forrester Research RAISON N 3 LA MATURITÉ TECHNOLOGIQUE Des solutions désormais accessibles à tous les sites, y compris les plus petits ou récents. Un vaste choix de solutions, compatibles avec la majorité des plateformes e-commerce, prêtes à l usage, gratuites ou à des tarifs accessibles. De plus en plus de pertinence dans les recommandations, et donc d impact sur vos ventes. La personnalisation 1-to-1, longtemps un eldorado marketing, est aujourd hui possible. Dès lors, la question n est pas de savoir s il faut ou pas adopter un système de recommandations sur votre site marchand, mais comment passer rapidement à l action, sans attendre d être dépassé par la concurrence, et boudé par les internautes. Un livre blanc par Affinity Engine 30/07/2014 2

3 Des recommandations, sur quels sites? On l a vu, les recommandations sont accessibles à tous, mais à qui s adressent-elles? TOUS LES SITES MARCHANDS DEVRAIENT METTRE EN PLACE DES RECOMMANDATIONS Vous n êtes pas convaincus? Vous pensez que votre site n en a pas besoin? Alors lisez ci-dessous quelques réponses aux objections les plus courantes. «Mon problème, c est d abord le trafic» Augmenter son taux de transformation de 30 %, ou son trafic de 30 %, a exactement le même effet sur vos ventes. Augmenter son taux de transformation est plus facile et moins cher. Améliorer son taux de transformation augmente la rentabilité de l acquisition de trafic, puisque vous payez moins de visites qui n aboutissent à aucun achat. «J ai peu de produits sur mon site, mes visiteurs n ont pas besoin de recos» 30 à 50 % des visiteurs ne voient qu une page de votre site (taux de rebond élevé), et bien souvent une page produit. Les recommandations démultiplient les chances de capter leur attention en suggérant des produits similaires au produit consulté. «Mes clients aiment fouiller, chercher, ils marchent au coup de cœur» Seuls ~2 % des visiteurs deviennent clients. Il faut penser aux 98 % qui n achètent pas et chercher à mieux les servir. Non, les internautes n aiment pas chercher, ils aiment trouver. Fouiller, d accord, mais dans l offre qui leur correspond! Les coups de cœur, ça se provoque. Il suffit de voir l impact des vitrines et des têtes de gondole dans les boutiques traditionnelles. «J ai un moteur de recherche, les gens trouvent facilement ce qu ils cherchent» Seuls 40 % des visiteurs utilisent le moteur de recherche interne (ecommercemag.fr). Les autres naviguent de page en page Pas toujours facile d exprimer ce que l on veut. C est souvent en se confrontant aux produits que l on détermine les critères importants ou non. Et votre moteur de recherche, il trouve un «joli pull»? Les moteurs de recherche internes sont souvent peu performants, et jamais adaptés aux critères subjectifs. Autrement dit, le e-commerce, c est avant tout du commerce! Et en commerce, bien servir ses clients est un fondamental. Un livre blanc par Affinity Engine 30/07/2014 3

4 Qu attendre des recommandations? LES DIFFÉRENTES FONCTIONS DES RECOMMANDATIONS Les produits recommandés peuvent remplir différentes fonctions : La découverte Typiquement sur la page d accueil d un site, mettre en avant une sélection de produits La proposition de produits alternatifs Sur une page produit, mettre en avant des alternatives au produit consulté. Dans le cas du upselling, les produits proposés sont plus chers que le produit consulté. La proposition de produits complémentaires (ou cross selling) Sur une page produit ou sur les pages «panier», mettre en avant les accessoires du produit consulté (pour un appareil photo : l étui, la carte mémoire ). RECOMMANDATION ET PERSONNALISATION : UNE DIFFÉRENCE DE TAILLE En apparence, pas de différence entre recommandations non personnalisées et personnalisées : dans les deux cas, des zones présentent une sélection de produits. Pourtant, la différence est fondamentale : La personnalisation, c est suggérer des produits différents en fonction de chaque internaute. Il ne suffit pas de dire «personnalisation» pour en faire. Comprenez bien ce que proposent les solutions et comment elles fonctionnent. La personnalisation apporte : Une plus grande pertinence des recommandations. Une expérience client bien meilleure : le sentiment d être considéré pour qui on est. Un impact bien plus élevé : jusqu à +50 % de ventes. UN FACTEUR CLÉ DE SUCCÈS Les recommandations améliorent les ventes et la rentabilité des sites marchands, en générant : Satisfaction des visiteurs Les recommandations améliorent l expérience client en facilitant la navigation et les achats. La personnalisation génère le sentiment d être écouté et compris une expérience rare sur Internet, qui génère fidélité et ambassadeurs du site. Amélioration du taux de transformation Les recommandations augmentent le nombre de produits auxquels l internaute est exposé et donc la probabilité qu il trouve un produit adapté. La personnalisation aide littéralement l internaute dans son choix en lui montrant les produits qui lui correspondent. Augmentation du panier moyen Les recommandations de cross selling suggèrent les accessoires à ne pas oublier. 30 % des ventes d Amazon sont générées par les recommandations. La personnalisation optimise les ventes complémentaires en choisissant les produits adaptés aux goûts et attentes du visiteur. Les recommandations sont donc un véritable facteur de succès, pour améliorer sa rentabilité à court terme, et se donner les armes pour le long terme. Un livre blanc par Affinity Engine 30/07/2014 4

5 Les différentes approches des recommandations Compte tenu de leur enjeu, pas étonnant que le marché fourmille de solutions. Voici ce qu il faut en comprendre dans les grandes lignes. LES RECOMMANDATIONS EDITORIALISEES Comment ça marche : vous choisissez vous-même les produits à recommander, produit par produit ou via des règles métier (proposer un pantalon avec une chemise). Les + : s appuie sur votre expertise produit, existence de solutions gratuites. Les - : long et fastidieux à mettre en œuvre, et très dur à maintenir de manière correcte, pas de personnalisation (mêmes recommandations pour tous les internautes). Impact espéré : jusqu à +10 %* (si mise à jour constante). L ANALYSE DE MIXITE Comment ça marche : analyse des produits souvent achetés (ou consultés) ensemble. Recommandation du type «les acheteurs de ce produit ont aussi acheté». Les + : solution automatique, gestion des évolutions de catalogue, solutions gratuites. Les - : pas de personnalisation, résultats parfois contre productifs (le produit le plus acheté est en fait sous-consommé), fidélité non valorisée (toujours les mêmes recommandations) Impact espéré : jusqu à +15 %*. L ANALYSE COMPORTEMENTALE Comment ça marche : construction de groupes de visiteurs (segments) selon les catégories et/ou produits consultés ou achetés. Recommandations des produits préférés du segment. Les + : solution automatique, début de personnalisation (1-to-many). Les - : besoin de beaucoup de données structurées, pas de prise en compte des spécificités de chacun (caricature en profils-types), peu de réactivité aux besoins actuels du client, gestion hasardeuse des nouveaux visiteurs (50 à 70 % du trafic). Impact espéré : jusqu à +25 %*. L INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (ou machine learning, ou modèle prédictif) Comment ça marche : construction de modèles prédictifs de scores de produits selon les références produits consultées ou achetées par un internaute. Recommandation des produits qui ont les meilleurs scores. Les + : solution automatique, individualisation des recommandations (1-to-1), réactivité, fidélité des clients valorisée, bonne gestion des nouveaux visiteurs. Les - : besoin de beaucoup de données structurées, process d apprentissage très sensible, dépendant de la richesse d information structurée disponible (qualifiants produits). Impact espéré : jusqu à +35 %*. L ANALYSE SEMANTIQUE EN TEMPS REEL Comment ça marche : identification dynamique des goûts et attentes de chaque visiteur, par croisement des descriptifs des produits consultés ou achetés. Recommandation d une sélection unique de produits qui correspondent le mieux au profil du visiteur. Les + : solution automatique, individualisation des recommandations (1-to-1), réactivité, fidélité des clients valorisée, bonne gestion des nouveaux visiteurs, finesse de compréhension apportée par la sémantique, apprentissage non limité à l information structurée. Les - : dépendant de l information textuelle disponible (descriptifs produits). Impact espéré : jusqu à +50 %*. * Les impacts indiqués sont ceux cités par les principaux éditeurs des solutions de la famille Les étoiles correspondent à l évaluation de l auteur, basée sur la facilité de mise en œuvre et le niveau de personnalisation 5

6 Comment choisir sa solution de recommandations? Le prix Le prix n est pas important. Ce qui compte, c est la rentabilité du service. Payer 5 pour avoir 50 est bien plus intéressant que de payer 1 (ou 0) pour obtenir 10. Et que vous ayez peu ou beaucoup de moyens, la logique est identique si vous payez à la fin du mois (pas d avance de trésorerie). Cherchez donc la solution qui génère le plus de marge. La «value for money» Pour autant, ce n est pas parce que c est payant que c est bien : certains services proposent des boîtes à outils dont tous les outils se trouvent gratuitement sur Internet. Gonflé, mais ça marche Le mode de tarification Les forfaits : très répandus. Attention aux effets de bord (la recommandation qui vous fait passer d un forfait à un autre coûte très cher). A la performance : louable, mais la mesure est souvent discutable A l usage : sans minimum de coût. Coût mensuel à la hauteur de vos enjeux. Paiement en fin de mois, après avoir bénéficié de la marge additionnelle. Une proposition intéressante. La performance réelle Un facteur essentiel pour la bonne rentabilité du service, mais aussi pour l expérience client. Jugez sur pièce : la seule performance qui vous intéresse est celle sur votre site. Essayez : privilégiez les solutions sans engagement, avec offre d essai gratuit. Mesurez : mettez en place une mesure «AB Testing» si elle n est pas intégrée au dispositif. Attention : toute autre mesure est surévaluée (CA apporté par les recommandations, impact auprès de ceux qui ont cliqué ) car ne tient pas compte des effets de cannibalisation.. La facilité d installation et de paramétrage Le coût d intégration du service sur votre site peut vite être élevé. Sauf à être un des Top500 du e-commerce français, privilégiez les solutions simples, à installation clé en main, ou assurée par le fournisseur. La flexibilité du paramétrage garantit une bonne intégration visuelle dans votre site. Les règles métiers vous permettent d équilibrer commerce et finance : influez sur les recommandations pour pousser les produits en fin de stock ou les produits mieux margés. Attention aux solutions uniquement sur règles métier : peu performantes. La rapidité d initialisation N attendez pas pour rien Evitez les solutions qui ont besoin de plus d historique que vous n avez pour bien fonctionner, ou qui mettent des jours à s initialiser. L accompagnement et le conseil Les bonnes pratiques ne s inventent pas, mais elles ne sont pas les mêmes partout! Préférez les services qui vous proposent un accompagnement personnalisé, ou qui vous permettent de comparer différentes configurations. Un livre blanc par Affinity Engine 30/07/2014 6

7 Sur l auteur Teddy Malfait Diplômé de l Ecole Centrale de Lille et du MBA d HEC Pendant plus de 13 ans, Teddy a conseillé de grands groupes de distribution (Carrefour, AS Watson, Manor ) dans une dizaine de pays sur leur stratégie d offre et de prix, sur leurs concepts magasins, et sur leur stratégie de communication clients. Passionné de «Big Data», il a utilisé pendant toutes ces années les données transactionnelles issues des cartes de fidélité pour comprendre les différentes typologies de clients et apprendre aux distributeurs à oublier «le client moyen» et à retrouver l esprit commerçant : servir chaque client de manière unique. Cette expérience riche d enseignements l a amené à expérimenter une large palette d approches analytiques pour «faire parler les données». Il a compris les finesses, les forces, mais aussi les limites de chacune d entre elles. En 2011, en observant les possibilités offertes par les technologies les plus récentes, Teddy a décidé de construire avec Stéphane Le Roy une approche nouvelle de la recommandation, totalement individualisée et basée sur le sens des choses. Au cœur de ce système, les mots, autour desquels chacun de nous se construit, pense et s exprime. Après l équivalent de 4 ans de R&D, d industrialisation et de tests, affinity items, nouvelle génération de moteur de recommandations personnalisées pour le e-commerce, est née. Teddy est aujourd hui directeur général de la société Affinity Engine qui édite et commercialise affinity items.

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