Le nouveau commerce : de la recommandation à la personnalisation

Les commerçants en ligne, y compris les plus grands, essaient de proposer des bonnes affaires ou des stocks restants par le biais de l'approche classique de la recommandation et de faire ainsi mouche plus par hasard.

Les données clients disponibles sont suffisantes pour pouvoir s'adresser de manière très ciblée aux acheteurs potentiels. Les boutiques en ligne disposent des données les plus passionnantes sur les clients et leur comportement d'utilisateur. Les exploitants doivent simplement apprendre à les interpréter de manière judicieuse.

Celui qui y parvient peut fournir ce qui convient. Un scénario pour une expérience d'achat personnalisée se présente comme suit : Lors d'une Coupe du monde, le fan de football passionné ne se voit pas proposer de cornemuse ou de maquillage, mais le barbecue à gaz qu'il observe depuis longtemps.

La boutique idéale reconnaît également que le fan de football est un supporter de l'équipe italienne et propose donc un arrière-plan en vert, blanc et rouge plutôt qu'en noir, rouge et or. Et si la boutique est vraiment intelligente, elle sait si les Italiens participent à la Coupe du monde et propose éventuellement son produit comme lot de consolation. Ce que les commerçants doivent savoir pour tirer profit des données :

Check 1 : Qui visite la boutique ?

Ce n'est que si l'on sait clairement qui sont les visiteurs que la recommandation peut devenir une personnalisation. Le RGPD définit ce qui est légalement autorisé. Tout d'abord, un identifiant, un cookie ou autre, est attribué à un appareil. Il s'agit ensuite d'intégrer divers systèmes tels que SAP ou le CRM et de créer un lien.

Dans quel système la personne qui se trouve actuellement dans la boutique possède-t-elle quel numéro ? Si l'opt-in est disponible, les identifiants sont synchronisés via différents systèmes afin de pouvoir utiliser au final toutes les données clients possibles.

Check 2 : Connaissance d'une personne ?

Chaque clic d'un client est enregistré par la boutique via le tracking. Cela devrait se faire presque en temps réel et être synchronisé sur tous les appareils. On obtient ainsi un profil numérique de chaque visiteur (âge, sexe, lieu de résidence, etc.). Ensuite, une offre ciblée est proposée.

Si c'est un bon d'achat, il est enregistré dans le profil numérique et le pont est établi avec SAP ou CRM. Cela fonctionne également hors ligne. Si le client achète dans le magasin avec une carte de fidélité, une comparaison des données a lieu dans les systèmes afin qu'il n'y ait pas de chevauchement de l'offre.

Check 3 : générer une augmentation du chiffre d'affaires ?

Dans un premier temps, il est donc possible de calculer, sur la base de statistiques simples, quel pourrait être le prochain besoin du client, par exemple sur les produits qui ont été cliqués ou achetés ou qui se trouvaient dans le panier d'achat.

Plus les données sont propres, plus le taux de réussite est élevé. Si je rapporte ces chiffres purs au profil numérique du client, la probabilité statistique de répondre au besoin augmente de 40 à 50 %.

Mettre à disposition des données propres est la base et le devoir de tout commerçant. Avec les réseaux neuronaux et le deep learning, cela devient de l'IA. Un réseau neuronal fait une prédiction sur la base de données et prend des décisions en conséquence.

Il apprend en permanence et fait des abstractions. Les résultats de tests A/B avec des e-mailings montrent que les taux de clics avec des recommandations de deep learning - une combinaison de profil en temps réel plus de deep learning plus de données de clics - entraînent une augmentation de 20 % des ventes. Des fournisseurs de technologie spécialisés proposent déjà des solutions correspondantes et préparent le marché.

Avec la tendance actuelle à la personnalisation, la course au produit sur mesure est lancée. Le produit fabriqué à l'unité est encore loin d'être un standard.

De nombreuses boutiques proposent déjà cette nouvelle individualité : myboshi.net propose le bonnet au crochet configuré par l'utilisateur dans sa boutique en ligne, tandis que protiq.com permet de créer une impression 3D entièrement personnalisée de son objet préféré. Dans le commerce en ligne, on passe ainsi du "one size fits all" à une offre personnalisée.