Apprentissage automatique : de l’importance du suivi de site marchand pour les utilisateurs de FACT-Finder

Par leurs clics, recherches ou achats, vos clients laissent des traces sous la forme de données dans votre boutique à chaque interaction. Notre interface de suivi permet de capturer ces données par votre solution FACT-Finder et de les exploiter pour l’optimisation du site marchand. Ceci étant dit, quelle est l’utilité réelle des données de suivi pour FACT-Finder ? Et quels en sont les bénéfices pour vos clients et vous-même en tant qu’utilisateur ? Cet article vous apporte toutes les réponses à ces questions.

Paris le 13/03/2018

Vos meilleures ventes s’affichent automatiquement en tête de gondole

Optimisation de recherche automatique

FACT-Finder utilise les données de suivi pour identifier les produits les plus appréciés de vos clients, donc ceux sur lesquels ils vont cliquer le plus souvent, qu’ils vont placer dans leur panier d'achat et qu’ils vont acheter en fin de compte. Vous pouvez intégrer ces connaissances au tri de vos résultats de recherche en activant la fonction « Optimisation de recherche automatique » : Elle permet de placer automatiquement les produits de vos meilleures ventes au fil du temps en tête du classement des résultats. Ceci permet d’augmenter la probabilité d’achat. Car plus les produits pertinents glissent vers le sommet, plus ils sont à même de capter rapidement l’attention de vos clients.

Produit ou accessoire de produit ? Votre recherche apprend à distinguer ces deux catégories.

Semantic Enhancer

Il y a chemises et chemises. Grâce aux données de suivi, votre recherche sait ce que veulent vos clients.

Lorsqu’un client lance une recherche à partir du mot-clé « Smartphone », il souhaite en général acheter précisément un smartphone et non un étui pour ce type d’appareil. Mais ces étuis apparaissent fréquemment dans les résultats, car les descriptifs des produits et des accessoires contiennent souvent les mêmes mots-clés.

Si vous utilisez la version 6.11 ou une version supérieure et que votre suivi fonctionne, Semantic Enhancer identifie les relations entre les recherches et les interactions suivantes. En voici un exemple : Dans la liste de résultats correspondant à « Smartphone », ce sont essentiellement des smartphones qui font l’objet de clics et de transactions d’achat. FACT-Finder en tire la conclusion que ces appareils satisfont mieux que leurs accessoires aux motifs de recherche qui se cachent derrière ce mot-clé. L’algorithme apprend ainsi à distinguer les produits réellement recherchés en fonction du moment, et restitue les résultats de recherche correspondants.

Vos clients profitent de résultats taillés sur mesure

Personnalisation

Personnalisation à l’aide des données de suivi. Plus une offre reflète les goûts du client, plus elle a de chances de faire mouche.

Les études démontrant que la personnalisation est perçue par le client comme une véritable valeur ajoutée ne se comptent plus. À titre d’exemple, l’étude de portée mondiale « Connected Commerce » conduite par digitasLBi déclare : 87 % des acheteurs en ligne sont plus enclins à faire des achats lorsqu’ils se voient proposer des offres personnalisées une fois connectés.

Les données de suivi capturées par FACT-Finder permettent d’ajuster l’ordre de succession des résultats selon chaque client. Notre module de personnalisation reconnaît par exemple les marques, couleurs ou catégories fréquemment sélectionnées par un client, et revalorise les résultats correspondants dans le classement. Selon que le client se connecte ou non, il est reconnu par un identifiant d’utilisateur ou de cookie.

Vous pouvez exploiter ces opportunités pour la vente croisée et la montée en gamme

Recommendation Engine

Étude d’e-commerce publiée en 2016 par ibi research : 84 % des commerçants en ligne relèvent leur chiffre d’affaires grâce à l’utilisation d’un moteur de recommandation.

L’interface de suivi s’avère également essentielle lors de la mise en œuvre du module Recommendation Engine. Car elle permet à FACT-Finder de déterminer les produits qui sont achetés le plus souvent en association. L’apprentissage automatique offre une représentation toujours plus précise des catégories qui s’harmonisent. Ceci permet de recommander aussi des produits pertinents même si encore aucun client n’a acheté ceux-ci en combinaison.

Il est important d’intégrer le contenu du panier d'achat respectif aux recommandations : si on y trouve déjà une chemise et une cravate, autant formuler des suggestions pour compléter cet ensemble, à l’exemple d’une veste de costume.

Votre boutique peut fournir des suggestions d’achat intelligentes

Suggestions d’achat intelligentes

Liste de commande avec auto-apprentissage : les clients trouvent immédiatement l’objet convoité sans effectuer de recherches ni sans rien oublier.

Quand il s’agit de denrées alimentaires, de médicaments ou d’articles de droguerie, les clients souhaitent souvent simplement reprendre les produits qu’ils avaient déjà achetés auparavant. Dans ce cas, rien de plus pratique si le site marchand propose d’emblée les bons produits. FACT-Finder vous permet de réaliser ceci dans votre boutique : la « liste de suggestion intelligente » contient la sélection exacte de produits qui sont les plus pertinents à ce moment précis aux yeux du client – les données de suivi étant décisives à ce stade également. Car FACT-Finder détermine ces produits d’une part en se basant sur le rythme d’achat de votre site marchand – p. ex. les clients d’un site de pharmacie achètent plus rarement des limes à ongles que des comprimés de vitamines – et d’autre part à l’aide du comportement client individuel. Votre site peut ainsi envoyer des rappels de commande de consommables précis à vos clients avant que ceux-ci ne s’épuisent.

Identifiez les failles dans l’assortiment et les potentiels de conversion inutilisés

Analytics

Préférez l’optimisation à l’expérimentation. L’outil de statistiques présente une série de mesures à entreprendre à l’aide des données de suivi.

Quels mots-clés sont-ils saisis très fréquemment ? Quelles requêtes ne débouchent sur aucun résultat pertinent ? Et lesquels ne débouchent sur aucun résultat du tout ? Vous pouvez étudier tous ces aspects dans l’outil de statistiques intégré, dans la mesure où les données de suivi sont transmises correctement.

Ces informations sont d’un intérêt crucial, car elles vous permettent de concevoir les mesures adéquates sur la base du comportement de recherche et d’achat de vos clients. Par exemple, vous pouvez mettre en valeur les articles particulièrement demandés par le biais d’une campagne SEA. Vous pouvez aussi définir des synonymes pour retrouver plus facilement des produits précis. Ou proposer des alternatives de produit pour un article faisant l’objet de recherches fréquentes mais qui n’est plus contenu dans l’assortiment.

Résumé : pas d’apprentissage automatique sans suivi

Optimisation de résultat automatique, personnalisation, analyse statistique : le suivi constitue la base de nombreuses fonctions essentielles dans votre boutique en ligne. Vous pouvez tirer un profit maximum de FACT-Finder seulement à partir du moment où ce logiciel peut comprendre le comportement client. Assurez-vous donc d’avoir bien intégré notre dispositif de suivi quand vous mettez en œuvre FACT-Finder. N’hésitez pas à nous contacter pour toutes vos questions.
Auteur Stefanie Maier

Auteur

Stefanie Maier (née en 1989) occupe le poste de consultante eCommerce chez Omikron Data Quality GmbH depuis 2017. Elle était employée pendant deux ans auparavant auprès du service marketing pour FACT-Finder. Son parcours académique l’a conduite des études de marché (Bachelor of Science) à un Master of Arts dans le secteur du marketing de service innovant. Elle conseille les clients FACT-Finder autour de la thématique du parcours client sur la base de ses analyses de données.