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Comment booster sa performance
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Présentation du webinar
Proposer des produits, des contenus ou des offres qui collent parfaitement aux
besoins des conso...
Qui est Sparkow ?
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Qui est Sparkow ?
Né dans le berceau du retail et de la vente à
distance
Composé d’experts retail et web.
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Trois bénéfices clés
Quatre Solutions
Qui est Sparkow ?
Améliorez l’expérience d’achat de vos clients
Boostez la perform...
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La recommandation :
Pourquoi ? Comment ?
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d’accompagner leurs clients dans une expérience fluide et sans
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Passez de la donnée client à la compréhension
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1. Le client exprime sa préférence
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basée sur le produit
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Egalement appelée content based filtering elle intègre
l’ensemble des caractéristiques utilisées par les
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1. Création d’une vue produit complète
Fonctionnement de la recommandation
basée sur le produit
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2. Scoring des produits en fonction de la recherche du client
Fonctionnement de la recommandation
basée sur le produit
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Eviter le cold start
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Exemple de recommandation basée sur
le produit
La recommandation
hybride
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Les trois types de recommandations ont chacune leurs
avantages et leurs inconvénients
L’hybridation permet d’aller plus...
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Utilisation de la recommandation
hybride
Faire évoluer le degré de personnalisation de la recommandation
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Donner la main main aux utilisateurs métier pour personnaliser :
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Exemple de recommandation hybride
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au-delà ?
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Eviter les abérations métier
La recommandation abérante n’est pas utile au commerce
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Recommander des produits et contenus
Le e-commerce nécessite de guider au maximum les clients, et
d’adapter le niveau d...
A retenir
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Recommandation sociale
Basée sur le comportement des autres utilisateurs, présentant un profil
similaire
Recommandation...
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Booster sa performance commerciale grâce la recommandation produit

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Proposer des produits, des contenus ou des offres qui collent parfaitement aux besoins des consommateurs est un facteur clé de succès. Les frontières sont floues entre recommandation sociale, basée sur le contenu, sur le comportement ou encore recommandation hybride. Ce webinar vous aidera à tout.

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Booster sa performance commerciale grâce la recommandation produit

  1. 1. La recommandation produit Comment booster sa performance commerciale ? 26 mars 2015
  2. 2. 3 Présentation du webinar Proposer des produits, des contenus ou des offres qui collent parfaitement aux besoins des consommateurs est un facteur clé de succès. Les frontières sont floues entre recommandation sociale, basée sur le contenu, sur le comportement ou encore recommandation hybride. Ce webinar vous aidera à tout comprendre de la recommandation. Jeremy Viault Product Marketing Manager Sparkow Booster sa performance commerciale grâce à la recommandation produit
  3. 3. Qui est Sparkow ? 4
  4. 4. 5 Qui est Sparkow ? Né dans le berceau du retail et de la vente à distance Composé d’experts retail et web. Une forte proximité avec nos clients, des consultants dans chacun de vos projets Motorise 150 dispositifs marchands (web, mobile, email, In Store…) dans plus de 20 pays Soutenu par des fonds d’investissement reconnus (BPI, Capitalaria, Isource, Xange) Approche Open Innovation Solutions et Services Experts
  5. 5. 6 Trois bénéfices clés Quatre Solutions Qui est Sparkow ? Améliorez l’expérience d’achat de vos clients Boostez la performance des dispositifs commerciaux Augmentez la productivité des équipes
  6. 6. 7 Des clients dans tous les secteurs d’activité
  7. 7. La recommandation : Pourquoi ? Comment ? 8
  8. 8. 9 Les commerçants doivent trouver de nouveaux moyens d’accompagner leurs clients dans une expérience fluide et sans coutures Quoi recommander ? ! Produits ! Offres ! Contenus Quelles sources ? ! Données démographiques ! Les actes d’achats passés ! Segmentation client ! Service après-vente ! Fidélité́ ! Comportement en ! Réseaux sociaux ! Localisation Pourquoi la recommandation ?
  9. 9. 10 Pourquoi la recommandation ? Passez de la donnée client à la compréhension du comportement Créez une expérience omnicanal temps réel Augmentez la valeur de chaque contact client
  10. 10. 11 Quatre grands types de recommandations ! Recommandation sociale ! Recommandation basée sur le comportement ! Recommandation basée sur le produit ! Recommandation hybride Recommandation ou Recommandations ?
  11. 11. La recommandation sociale 12
  12. 12. 13 Se base sur l’historique d’utilisateurs ayant eu un comportement similaire. Egalement appelé collaborative filtering, elle part du postulat que les meilleures recommandations viennent d’utilisateurs ayant des goûts similaires. Elle requiert de pouvoir capter l’intérêt des clients pour les produits, afin que l’algorithme puisse faire le lien entre les utlisateurs La recommandation sociale
  13. 13. 14 1. Le client exprime sa préférence 2. Le système met en relation les préférences des utilisateurs Fonctionnement de la recommandation sociale
  14. 14. 15 3. On prédit la réaction du client à une recommandation Fonctionnement de la recommandation sociale
  15. 15. 16 Exemple de recommandation sociale
  16. 16. 17 ! Modèle purement statistique, pouvant aboutir à des aberrations métier ! La quantité de données disponibles et leur éparpillement est un frein à la pertinence des données ! Assurer la scalabilité nécessite les infrastructures suffisantes ! En fonction de l’étendue du catalogue ou de sa fréquence de rafraichissement, longue traine et cold start peuvent apparaitre Les limites de la recommandation sociale
  17. 17. La recommandation comportementale 18
  18. 18. 19 Elle se base uniquement sur le comportement du client Egalement appelée behavioral targeting, elle s’appuie sur l’ensemble des interactions avec l’utilisateur : ! Système de caisse des boutiques ! Système de prise de commande du site web ! Service après-vente ! Carte de fidélité ! Gestion de campagnes ! Navigation sur le site ou l’application En analysant le comportement passé du client, on va lui proposer des recommandations qui correspondent à ses habitudes La recommandation comportementale
  19. 19. 20 L’application la plus courante est le re-targeting ! Re-présenter au client un produit vu mais pas acheté ! Dimension omni-canal Utilisation plébiscitée dans les secteurs où l’achat est contraint ! Exemple du secteur alimentaire ! Faciliter le processus d’achat en fournissant une expérience qui invite à revenir en permettant un gain de temps Adaptation possible au contexte ! Donner plus de poids aux actions récentes ! Définir des actions qui traduisent un engagement fort ! Intégrer une vitesse d’oubli des actions passées La recommandation comportementale
  20. 20. La recommandation basée sur le produit 21
  21. 21. 22 Egalement appelée content based filtering elle intègre l’ensemble des caractéristiques utilisées par les consommateurs dans leur découverte produit Enjeux majeur de la qualité de la donnée produit, obtenue en combinant l’ensemble des sources de données interne et externe Il convient souvent de transformer la donnée brute en information porteuse de sens pour le client, dans son vocabulaire et correspondant à sa recherche La recommandation basée sur le produit
  22. 22. 23 1. Création d’une vue produit complète Fonctionnement de la recommandation basée sur le produit
  23. 23. 24 2. Scoring des produits en fonction de la recherche du client Fonctionnement de la recommandation basée sur le produit
  24. 24. 25 Eviter le cold start
  25. 25. 26 Exemple de recommandation basée sur le produit
  26. 26. La recommandation hybride 27
  27. 27. 28 Les trois types de recommandations ont chacune leurs avantages et leurs inconvénients L’hybridation permet d’aller plus loin La recommandation hybride
  28. 28. 29 Utilisation de la recommandation hybride Faire évoluer le degré de personnalisation de la recommandation en fonction de la connaissance client Recommandation Sociale Recommandation Personnalisée Moins un individu a d’historique, plus le comportement des autres clients aura de poids Plus vous connaissez un individu, plus la recommandation sera basée sur son propre comportement
  29. 29. 30 Donner la main main aux utilisateurs métier pour personnaliser : ! Un seuil au-delà duquel la connaissance du consommateur prendra le pas sur le comportement des autres utilisateurs dans la recommandation ! Si les actes passés ont plus de poids que les actes présents, ou inversement ! A quelle vitesse les évènements passés n’ont plus d’impact sur le comportement présent et doivent être effacés ! … Introduire la logique métier dans la recommandation
  30. 30. 31 Exemple de recommandation hybride
  31. 31. La recommandation, et au-delà ? 32
  32. 32. 33 Eviter les abérations métier La recommandation abérante n’est pas utile au commerce Une grande partie des abérations peuvent se résoudre en utilisant un catalogue produit complet incluant des liens entre produits La recommandation doit pouvoir être paramétrée à l’aide de règles métier Coupler la recommandation à d’autres actions marketing Le ciblage reste d’actualité et permet de mettre en place une action pour un groupe restreint de prospects ou clients Utiliser la recommandation conjointement à du triggering, pour pousser un produit, contenu ou offre à un moment clé Au-delà de l’algorithmie
  33. 33. 34 Recommander des produits et contenus Le e-commerce nécessite de guider au maximum les clients, et d’adapter le niveau d’information au client Il est clé de recommander des contenus et des offres, en même temps que des produits, pour fournir la meilleure expérience possible Adapter les messages au visiteur, en fonction des produits consultés, au comportement… Laisser le commerçant être commerçant L’automatisation ne peut pas tout, le commerce est avant tout une question d’humain Permettre aux commerçants de tester en apprenant, en étant réactif au demandes du marché Au-delà de l’algorithmie
  34. 34. A retenir 35
  35. 35. 36 Recommandation sociale Basée sur le comportement des autres utilisateurs, présentant un profil similaire Recommandation comportementale Basée uniquement sur le comportement du client Recommandation basée sur le produit Basée sur la relation entre le client et les caractéristiques des produits Recommandation hybride Combine plusieurs approches pour coller au mieux aux objectifs A retenir
  36. 36. 37 Prochain Webinar http://fr.sparkow.com/webinar/reinventer-le-point-de-vente-grace-au-digital.html Réinventer le point de vente grâce au digital 9 avril 2015 à 11h
  37. 37. www.sparkow.com contact@sparkow.com +33 1 42 80 14 57 @sparkowFR 39

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