PERSONNALISATION WEBSHOP

personnalisation de la boutique en ligne

La personnalisation de la boutique en ligne est devenue un élément indispensable des boutiques en ligne modernes. Il existe différents types de recommandations qui sont placées dans différentes zones de la boutique en ligne. Recommandations "classiques" apparaissent généralement sur les pages de produits, souvent avec des légendes telles que «Les clients qui ont acheté ce produit ont également acheté» ou «Vous pourriez également être intéressé». Ces recommandations proviennent généralement de la solution de boutique en ligne elle-même et ont généralement une faible conversion car elles sont moins pertinentes pour le visiteur.

«Recommandations avancées» sont ceux qui sont adaptés au comportement de l'utilisateur et à son historique d'achat éventuel. Ces recommandations sont présentées, par exemple, dans une section de boutique en ligne distincte, «mon environnement de boutique» ou dans l'ordre des produits affichés sur une page de liste, des filtres prédéfinis. La connexion et / ou les cookies rendent cela possible. Cette forme de personnalisation n'offre pas à l'utilisateur des suggestions générales mais personnalisées. En plus des produits recommandés, des bannières et des promotions personnalisées peuvent également être affichées sur la base, par exemple, d'un terme de recherche tapé dans Google. Non seulement les produits, mais aussi les catégories, les catalogues, les auteurs (en librairie), etc. peuvent être personnalisés. Comme objectif ultime, les solutions de personnalisation de la boutique en ligne visent une personnalisation totale de la boutique en ligne, qui contient une navigation personnalisée, des publicités, des prix, des e-mails et d'autres messages.

Lors de l'utilisation en ligne Personnalisation, puis la liaison à un système de données client ou Plateforme de données client essentiel.

INGÉNIERIE DE PERSONNALISATION

La technologie de personnalisation de la boutique en ligne est un domaine de recherche animé. Des centaines de chercheurs élaborent sans relâche de nouvelles théories et méthodes pour développer des algorithmes de recommandation améliorés. L'objectif principal de la personnalisation est une augmentation du chiffre d'affaires de la boutique en ligne (ou profit). Le défi consiste donc à recommander des produits qui sont pertinents pour l'utilisateur et qui seront effectivement consultés et achetés, tout en évitant la baisse des ventes 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 la gamme. A partir de cette quantité gigantesque, nous souhaitons présenter au client la recommandation la plus adaptée et la plus pertinente. En outre, le grand nombre d'offres spéciales, les changements dans la gamme et les prix créent une situation où les bonnes recommandations sont déjà obsolètes peu de temps après avoir été apprises. Une bonne technologie de personnalisation doit donc pouvoir agir dans un environnement très dynamique. Cela nous donne le principal défi de la technologie de personnalisation en vue, la capacité de montrer un comportement adaptatif.

EMPLACEMENTS?

Quelles sont les faiblesses de la technologie de personnalisation Webshop?

La technologie de personnalisation de la boutique en ligne est souvent considérée à tort comme une exploration de données classique. De nombreux fournisseurs orientés exploration de données se concentrent sur les techniques de clustering en raison de l'absence de leur propre moteur de recommandation. Cela réduit le sujet de la personnalisation à l'analyse statistique et à la modélisation du comportement des utilisateurs. Cela mérite un regard critique car il ne couvre pas toutes les facettes d'une analyse comportementale pure:

1. L'effet de la personnalisation n'a pas été pris en compte: si l'utilisateur regarde probablement tous un produit spécifique, à quoi sert la recommandation? N'est-il pas plus logique de recommander un produit qui change le comportement des utilisateurs?


2. La personnalisation se renforce d'elle-même: si seules les «meilleures» recommandations précédentes sont présentées, il y a un risque qu'elles se renforcent, même s'il existe de meilleures alternatives. Ne faut-il pas essayer de nouvelles recommandations?


3. Changements de comportement des utilisateurs: même si le comportement des utilisateurs précédents est parfaitement modélisé, la question reste de savoir ce qui se passera si le comportement des utilisateurs change soudainement en raison d'offres, de changements d'assortiment, etc. au sein de la boutique en ligne. Ne serait-il pas préférable que la technologie de personnalisation puisse constamment apprendre et s'adapter avec souplesse au nouveau comportement de l'utilisateur?

Interaction des données, analyse et action!

En collectant les données des clients et le comportement des clients, par exemple, une plate-forme de données client ou un CDP, les profils des clients peuvent être créés assez facilement. Chaque client possède de nombreuses fonctionnalités qui le rendent unique. Les clients peuvent être approchés individuellement, mais peuvent également être regroupés, par exemple, dans des segments de clientèle spécifiques (audiences). Avec ces segments, des campagnes distinctes peuvent être configurées à la fois dans la personnalisation de la boutique en ligne et au-delà, comme sur les médias sociaux, les ajouts Google, le marketing par e-mail, etc. Marketing basé sur les données nous appelons cette approche. Il existe de nombreuses options et encore plus de solutions. Nous sommes heureux de vous assister!

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