Marketing Prédictif eCommerce

Le marketing prédictif : nouvel enjeu merchandising

Les avancées considérables en matière d’intelligence artificielle ont donné naissance à des algorithmes prédictifs qui viennent révolutionner la manière d’optimiser un site e-commerce, notamment au niveau du e-merchandising.


Le marketing prédictif va plus loin que la « simple » personnalisation. S’il s’agit toujours de présenter « le bon produit, au bon moment, au bon client, au bon endroit avec la bonne information » (Charles Kepner), la recherche de la pertinence est désormais soutenue par des solutions de plus en plus puissantes, qui reposent sur la Smart Data et le machine learning.

L’objectif est donc de proposer une expérience unique à chaque visiteur à partir de ce que l’on sait de lui, de son comportement et de ses préférences. Le marketing prédictif agrège et exploite ses données pour anticiper l’intention du client, ce qui permet de lui soumettre des recommandations et un parcours uniques – et ainsi d’augmenter considérablement les ventes.

Dans ce contexte, l’e-merchandising prédictif va consister à prendre en compte ces données pour personnaliser la recherche, les offres, les filtres et facettes disponibles, ou encore la manière dont va être calculé le ranking produits et l’affichage des catégories.

Comment le marketing prédictif impacte le parcours du visiteur ?

Les données prédictives et l’intelligence artificielle mises au service du marketing permettent d’utiliser les données passées et ce en temps réel pour chaque client, quel que soit le canal utilisé, afin d’ajuster sa navigation en fonction de variables qui lui sont propres (actions, préférences, données comportementales, etc.).

  • Des possibilités décuplées de recherche prédictive

Véritable allié de l’e-merchandising, le marketing prédictif permet d’optimiser considérablement les fonctions de recherche, et notamment l’utilisation du moteur de recherche interne. Les solutions analytiques et prédictives avancées permettent ainsi d’améliorer considérablement l’autocomplétion et l’autosuggestion afin que les résultats les plus pertinents soient immédiatement suggérés à l’internaute et se précisent au cours de la saisie des mots de sa recherche.

Marketing Prédictif Autocompletion

Il existe aussi des formes de searchandising (= l’art de pousser de manière intelligente les bons produits dans le tunnel d’achat) plus abouties. Dans l’exemple ci-dessous, des produits sont présentés à l’internaute avant même qu’il valide sa recherche en cliquant sur la loupe. Le but est d’assister au maximum le visiteur dans sa recherche. Le moteur de recherche devient alors “force de proposition”.

Marketing prédictif Autosuggestion

À noter qu’il n’existe pas de modèle d’autocomplétion standardisé mais qu’il doit être configuré selon le secteur d’activité, les produits et le comportement de chaque client.

Dans certains cas, des attributs comme les couleurs et les marques seront pertinents ; dans d’autres ils seront complètement décorrélés des attentes et des profils des clients et devront être basés sur d’autres critères (numéro de modèle, etc.)

  • Un affichage dynamique et personnalisé des filtres et des facettes

Autre point fondamental en e-merchandising : l’optimisation de la navigation et de l’accès aux produits, en particulier via un système de filtres avancés. Le marketing prédictif permet et permettra de proposer à l’internaute des critères de tri qui lui correspondent personnellement, plutôt que d’avoir accès à l’intégralité des options proposées par défaut.

Navigation_Filtres_Merchandising

Cet affichage dynamique va augmenter le degré de pertinence du parcours emprunté et optimiser le taux de conversion.

  • Une meilleure gestion des personnalisations et de la recommandation

Dans près de 75% des cas aujourd’hui, la segmentation par « audience similaire » performe mieux que la personnalisation individuelle forcée. Cela est notamment dû au fait que dans de nombreux cas, les recherches passées sont non pertinentes à J+30. En effet, une personne qui cherche des t-shirts blancs basiques peut aussi être tentée par des chaussures en cuir, etc.

Le marketing prédictif va permettre de dresser un véritable profil de chaque utilisateur pour dépasser ces limites actuelles.

Prenons l’exemple d’une recherche de voyage. Un site moteur de recherche d’hôtels a beaucoup d’avantage à utiliser le marketing prédictif et proposer à ces internautes des offres personnalisées. Ce site d’hôtel a compilé un maximum d’informations sur vous et sait qu’habituellement vos achats sont des hôtels de grande chaîne commandés via vos points miles pour des voyages professionnels, mais aussi boutique-hôtels de charme… Grâce à ces infos, lorsque vous naviguerez sur le site, il vous sera proposé un mélange de ces deux styles .

Ce principe de recommandation est le même pour la majorité des boutiques e-commerce : la personnalisation ira bien plus loin qu’un enregistrement de recherche à instant T.

  • La fin du modèle unique des articles «les plus populaires »

Comme vous le savez sûrement, les articles présentés en premier ont tendance à être les plus commandés. Cela implique aussi que les articles les plus populaires… auront tendance à le rester !

Et c’est là que le marketing prédictif vient à nouveau au secours de l’e-merchandising en offrant plus de finesse dans le choix des produits élus comme étant « les plus populaires » en tenant compte de critères qui correspondent davantage au profil de l’acheteur potentiel ou de son segment en général : selon une période donnée, selon la métrique qui compte le plus, les filtres appliqués pour obtenir la vente, l’historique du visiteur sur le site, les attributs produits…

Chacun des paramètres retenus doit influencer l’affichage de la liste proposée au prospect.

  • Des offres et des suggestions d’upsell et de cross-sell vraiment pertinentes

Prenons le cas d’un client qui souhaite acquérir un appareil photo numérique. Grâce aux données recueillies sur son profil et aux capacités d’intelligence prédictive, vous pouvez automatiquement lui proposer des accessoires complémentaires (sac, carte mémoire) par e-mail ou sur la fiche-produit qu’il consulte.

Mais cela va bien plus loin qu’une simple recommandation liée telle qu’on la connaît déjà aujourd’hui, puisque vous devriez pouvoir vous baser sur le modèle exact qu’il a acheté et ses recherches et filtres précédents pour lui proposer des produits additionnels qui correspondent à sa marque favorite ou compatibles, dans son budget ou disponibles dans une certaine zone géographique, etc…

Ce qui ressemble à un futur lointain est déjà là !

Les solutions d’optimisation d’e-merchandising et d’algorithmes intelligents sont déjà bien ancrées dans le marché actuel et devraient prendre une place de plus en plus importante dans les mois et années à venir.

Pour bénéficier d’une analyse complète et précise de la Customer Journey, il est vivement recommandé de lier votre mix produit (merchandising) à votre mix marketing (attribution). La data récoltée permettra d’adapter votre offre produit aux caractéristiques intrinsèques de l’internaute, ce qui favorisera son engagement.

Et vous, utilisez-vous déjà le marketing prédictif pour votre site e-commerce ? Partagez votre retour d’expérience avec nous en laissant votre commentaire ci-dessous.

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