Yariella Coello, responsable du conseil chez Profusion, société de services de science des données et de marketing, explique comment les petites entreprises peuvent utiliser un moteur de suggestion.
Nous vivons à une époque saturée de messages marketing et de durées d’attention de plus en plus réduites. Toutes les entreprises ont du mal à percer auprès des consommateurs. Les équipes marketing passent de plus en plus de temps à essayer de trouver la formule magique qui coupe le bruit et résonne auprès des consommateurs. Le vieil adage selon lequel cibler les consommateurs au bon moment, de la bonne manière et avec le bon message est toujours d’actualité. Cependant, c’est un mélange que de nombreuses entreprises font encore mal.
Grâce à la quantité de données que les consommateurs produisent chaque jour, il n’y a tout simplement aucune excuse pour un marketing mal adapté et opportun. Les moteurs de recommandation sont l’un des moyens par lesquels les entreprises peuvent attirer l’attention et la fidélité de leurs clients.
Les moteurs de recommandation, également appelés moteurs de personnalisation, sont un outil ingénieux de science des données que les entreprises peuvent utiliser pour proposer des recommandations personnalisées de produits ou de services aux clients en fonction des achats précédents, du comportement de navigation et d’autres comportements, démographiques ou déclarés.
À l’aide d’un moteur de recommandation, une entreprise peut prédire quels produits un client est susceptible d’acheter à l’avenir. Cela rend l’envoi du bon message au bon moment une tâche ridiculement facile.
Les moteurs de recommandation ne sont pas réservés aux grandes entreprises. Tant que vous disposez de suffisamment de données sur les ventes et le marketing, toute entreprise peut en utiliser une.
Les données que vous utilisez dépendent de vos objectifs uniques, des besoins de vos clients et de ce dont vous disposez. Mais en général, tout, depuis le comportement de navigation en ligne d’un client et les visites sur votre site Web, les réponses aux campagnes marketing précédentes, les détails de la carte de fidélité et les achats précédents, peut être utilisé pour alimenter le moteur de recommandation.
Si vous souhaitez obtenir des données externes encore plus détaillées sur la météo, l’environnement économique et les tendances des médias sociaux peuvent être ajoutés au moteur pour fournir des conseils plus opportuns. À l’aide de ces informations, un moteur de recommandation pourrait suggérer des articles basés sur des tendances saisonnières ou d’autres comportements d’achat influencés par des facteurs économiques, sociaux et environnementaux.
Surtout, un moteur de recommandation va au-delà des conseils de bon sens (comme recommander des balles de tennis à quelqu’un qui vient d’acheter une raquette). En utilisant les données que vous fournissez, plus une boucle de rétroaction constante indiquant au moteur dans quelle mesure il recommande des articles, le moteur pourrait suggérer des articles que l’acheteur n’aurait pas envisagés autrement mais qu’il voudrait certainement, comme un écran solaire et un écran facial lorsqu’il y a une vague de chaleur soudaine.
Avec les données d’entrée correctes, un moteur de recommandation peut prendre en compte les besoins, les désirs et les intérêts d’un individu. Le joueur de tennis mentionné précédemment peut pratiquer ce sport avec un entraînement régulier et une course longue distance. Si c’est le cas, ils peuvent être intéressés par un rouleau en mousse pour soulager les muscles endoloris ou des suppléments pour aider à la récupération.
Il convient également de noter que lorsque vos recommandations sont justes, la fidélité de vos clients envers votre entreprise augmente. Donner des conseils judicieux et pertinents montre que vous comprenez et connaissez vos clients. Dans le cas du joueur de tennis, recommander des articles qu’il ne sait peut-être pas que vous avez en stock et qui ont vraiment aidé ses performances pourrait faire de vous le magasin incontournable pour tous ses futurs équipements sportifs.
Les moteurs de recommandation sont encore relativement inconnus ou se trouvent dans les coulisses, bien que cela change rapidement grâce à leur utilisation très médiatisée par Amazon, Spotify et Netflix. Il convient de rappeler, cependant, que vous n’avez pas besoin d’une grande entreprise pour utiliser efficacement un moteur de personnalisation – même les petites entreprises peuvent profiter des avantages de la technologie. Donnez-lui quelques années et les moteurs de recommandation seront à l’ordre du jour comme n’importe quelle voiture dans la rue. Cela vaut la peine d’investir dans un maintenant avant que la concurrence ne se rattrape.