Meilleure expérience client et conversion ? Personnalisation de la boutique en ligne.
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La personnalisation de la boutique en ligne est une technique indispensable pour Commerce électronique. En personnalisant le parcours client, avec différents types d’offres, vous augmentez les chances de conversion. 'Krecommandations lassiques apparaissent généralement sur les pages de produits, généralement avec un microcontenu tel que Les clients qui ont acheté ce produit ont également acheté… ou Vous pourriez également être intéressé par… Ces recommandations proviennent généralement de la technologie de la plate-forme de boutique en ligne elle-même et ont généralement une faible conversion car elles sont moins pertinentes pour le visiteur.
Recommandations « avancées » d'autre part, sont plus sensibles au comportement des visiteurs et à leur éventuel historique d'achat. Ces recommandations sont présentées, par exemple, dans une section séparée de la boutique en ligne, mon environnement d'achat, ou dans l'ordre des produits affichés sur un page d'écoute, basé sur des filtres prédéfinis. La connexion et/ou les cookies rendent cela possible. Cette forme de personnalisation de la boutique en ligne n'offre pas aux utilisateurs des suggestions générales, mais personnalisées. En plus des produits recommandés, des bannières et des promotions personnalisées peuvent également être affichées, par exemple en fonction d'un terme de recherche saisi dans Google. Non seulement les produits, mais aussi les catégories, les catalogues, les auteurs des librairies en ligne peuvent être personnalisés. Le but ultime des solutions de personnalisation de boutique en ligne est une personnalisation totale de l'expérience client en ligne. Avec navigation personnalisée, publicités, prix, mails et autres messages.
Lors de la candidature en ligne personnalisation, est la connexion avec un système de données client ou Plateforme de données client essentiel.
Personnalisation ingénierie
La personnalisation de boutique en ligne est une technologie en plein développement. Des centaines de spécialistes des données inventent constamment de nouvelles théories et méthodes pour développer des algorithmes de recommandation améliorés. L'objectif principal de la personnalisation est de créer l'expérience client ultime. Ceci, à son tour, se traduit par une augmentation des ventes et des bénéfices. L'enjeu est de recommander au bon moment des produits pertinents et à valeur ajoutée pour les clients. Plus l'offre est personnelle, plus les clients ont de chances de voir et d'acheter vos produits. En même temps, vous voulez éviter baisse de vente se produit en recommandant des produits de remplacement moins chers.
De nombreuses boutiques en ligne proposent désormais des centaines de milliers, voire des millions, de produits différents dans leur gamme. L’astuce consiste à présenter aux clients les recommandations les plus adaptées et les plus pertinentes parmi cette somme énorme. Une mise à jour permanente est essentielle, car les offres spéciales, les compositions de gamme et les prix changent rapidement. Cela impose des exigences élevées en matière d'« intelligence » et de capacité d'auto-apprentissage des algorithmes appliqués. Une bonne technologie de personnalisation doit pouvoir fonctionner dans un environnement très dynamique. Cela identifie le défi le plus important de la technologie de personnalisation : être capable d’afficher un comportement adaptatif.
Personnalisation ingénierie
La personnalisation des boutiques en ligne est une technologie en constante évolution. Des centaines de spécialistes des données travaillent en permanence sur de nouvelles théories et méthodes pour développer des algorithmes de recommandation améliorés. L’objectif principal de la personnalisation est de créer l’expérience client ultime. Cela se traduit par une augmentation du chiffre d’affaires et des bénéfices. L’enjeu est de recommander aux clients des produits pertinents et à valeur ajoutée au bon moment. Plus l’offre est personnelle, plus grandes sont les chances que les clients voient et achètent vos produits. En même temps, vous voulez empêcher que cela se produise baisse de vente se produit en recommandant des produits de remplacement moins chers.
De nombreuses boutiques en ligne proposent désormais des centaines de milliers, voire des millions, de produits différents dans leur gamme. L’astuce consiste à présenter aux clients les recommandations les plus adaptées et les plus pertinentes parmi cette somme énorme. Une mise à jour permanente est essentielle, car les offres spéciales, les compositions de gamme et les prix changent rapidement. Cela impose des exigences élevées en matière d'« intelligence » et de capacité d'auto-apprentissage des algorithmes appliqués. Une bonne technologie de personnalisation doit pouvoir fonctionner dans un environnement très dynamique. Cela identifie le défi le plus important de la technologie de personnalisation : être capable d’afficher un comportement adaptatif.
Des pièges ?
- 1. L’effet de personnalisation n’a pas été pris en compte : si l’utilisateur est de toute façon susceptible de regarder un produit spécifique, à quoi sert-il de le recommander ? N'est-il pas plus judicieux de recommander un produit qui modifie le comportement des utilisateurs ?
- 2. Personnalisation auto-renforcée : afficher uniquement les « meilleures » recommandations précédentes risque de se renforcer, même si de meilleures alternatives existent. Ne faudrait-il pas expérimenter de nouvelles recommandations ?
- 3. Changements de comportement des utilisateurs : même si le comportement précédent a été parfaitement modélisé, la question reste de savoir ce qui se passera si le comportement des utilisateurs change soudainement en raison d'offres, de changements dans l'assortiment ou d'autres changements dans la boutique en ligne. Ne serait-il pas préférable que la technologie de personnalisation soit capable d'apprendre en permanence et de s'adapter de manière flexible aux nouveaux comportements des utilisateurs ?
Interaction des données, analyse et action
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