{"id":54944,"date":"2018-11-08T08:00:46","date_gmt":"2018-11-08T07:00:46","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=54944"},"modified":"2020-02-09T17:22:50","modified_gmt":"2020-02-09T16:22:50","slug":"le-nouveau-commerce-de-la-recommandation-a-la-personnalisation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/der-neue-handel-von-der-empfehlung-zur-personalisierung\/","title":{"rendered":"Le nouveau commerce : de la recommandation \u00e0 la personnalisation"},"content":{"rendered":"<p>Les commer\u00e7ants 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.<\/p>\n<p>Les donn\u00e9es clients disponibles sont suffisantes pour pouvoir s'adresser de mani\u00e8re tr\u00e8s cibl\u00e9e aux acheteurs potentiels. Les boutiques en ligne disposent des donn\u00e9es les plus passionnantes sur les clients et leur comportement d'utilisateur. Les exploitants doivent simplement apprendre \u00e0 les interpr\u00e9ter de mani\u00e8re judicieuse.<\/p>\n<p>Celui qui y parvient peut fournir ce qui convient. Un sc\u00e9nario pour une exp\u00e9rience d'achat personnalis\u00e9e se pr\u00e9sente comme suit : Lors d'une Coupe du monde, le fan de football passionn\u00e9 ne se voit pas proposer de cornemuse ou de maquillage, mais le barbecue \u00e0 gaz qu'il observe depuis longtemps.<\/p>\n<p>La boutique id\u00e9ale reconna\u00eet \u00e9galement que le fan de football est un supporter de l'\u00e9quipe italienne et propose donc un arri\u00e8re-plan en vert, blanc et rouge plut\u00f4t qu'en noir, rouge et or. Et si la boutique est vraiment intelligente, elle sait si les Italiens participent \u00e0 la Coupe du monde et propose \u00e9ventuellement son produit comme lot de consolation. Ce que les commer\u00e7ants doivent savoir pour tirer profit des donn\u00e9es :<\/p>\n<h3>Check 1 : Qui visite la boutique ?<\/h3>\n<p>Ce n'est que si l'on sait clairement qui sont les visiteurs que la recommandation peut devenir une personnalisation. Le RGPD d\u00e9finit ce qui est l\u00e9galement autoris\u00e9. Tout d'abord, un identifiant, un cookie ou autre, est attribu\u00e9 \u00e0 un appareil. Il s'agit ensuite d'int\u00e9grer divers syst\u00e8mes tels que SAP ou le CRM et de cr\u00e9er un lien.<\/p>\n<p>Dans quel syst\u00e8me la personne qui se trouve actuellement dans la boutique poss\u00e8de-t-elle quel num\u00e9ro ? Si l'opt-in est disponible, les identifiants sont synchronis\u00e9s via diff\u00e9rents syst\u00e8mes afin de pouvoir utiliser au final toutes les donn\u00e9es clients possibles.<\/p>\n<h3>Check 2 : Connaissance d'une personne ?<\/h3>\n<p>Chaque clic d'un client est enregistr\u00e9 par la boutique via le tracking. Cela devrait se faire presque en temps r\u00e9el et \u00eatre synchronis\u00e9 sur tous les appareils. On obtient ainsi un profil num\u00e9rique de chaque visiteur (\u00e2ge, sexe, lieu de r\u00e9sidence, etc.). Ensuite, une offre cibl\u00e9e est propos\u00e9e.<\/p>\n<p>Si c'est un bon d'achat, il est enregistr\u00e9 dans le profil num\u00e9rique et le pont est \u00e9tabli avec SAP ou CRM. Cela fonctionne \u00e9galement hors ligne. Si le client ach\u00e8te dans le magasin avec une carte de fid\u00e9lit\u00e9, une comparaison des donn\u00e9es a lieu dans les syst\u00e8mes afin qu'il n'y ait pas de chevauchement de l'offre.<\/p>\n<h3>Check 3 : g\u00e9n\u00e9rer une augmentation du chiffre d'affaires ?<\/h3>\n<p>Dans un premier temps, il est donc possible de calculer, sur la base de statistiques simples, quel pourrait \u00eatre le prochain besoin du client, par exemple sur les produits qui ont \u00e9t\u00e9 cliqu\u00e9s ou achet\u00e9s ou qui se trouvaient dans le panier d'achat.<\/p>\n<p>Plus les donn\u00e9es sont propres, plus le taux de r\u00e9ussite est \u00e9lev\u00e9. Si je rapporte ces chiffres purs au profil num\u00e9rique du client, la probabilit\u00e9 statistique de r\u00e9pondre au besoin augmente de 40 \u00e0 50 %.<\/p>\n<p>Mettre \u00e0 disposition des donn\u00e9es propres est la base et le devoir de tout commer\u00e7ant. Avec les r\u00e9seaux neuronaux et le deep learning, cela devient de l'IA. Un r\u00e9seau neuronal fait une pr\u00e9diction sur la base de donn\u00e9es et prend des d\u00e9cisions en cons\u00e9quence.<\/p>\n<p>Il apprend en permanence et fait des abstractions. Les r\u00e9sultats 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 r\u00e9el plus de deep learning plus de donn\u00e9es de clics - entra\u00eenent une augmentation de 20 % des ventes. Des fournisseurs de technologie sp\u00e9cialis\u00e9s proposent d\u00e9j\u00e0 des solutions correspondantes et pr\u00e9parent le march\u00e9.<\/p>\n<p>Avec la tendance actuelle \u00e0 la personnalisation, la course au produit sur mesure est lanc\u00e9e. Le produit fabriqu\u00e9 \u00e0 l'unit\u00e9 est encore loin d'\u00eatre un standard.<\/p>\n<p>De nombreuses boutiques proposent d\u00e9j\u00e0 cette nouvelle individualit\u00e9 : myboshi.net propose le bonnet au crochet configur\u00e9 par l'utilisateur dans sa boutique en ligne, tandis que protiq.com permet de cr\u00e9er une impression 3D enti\u00e8rement personnalis\u00e9e de son objet pr\u00e9f\u00e9r\u00e9. Dans le commerce en ligne, on passe ainsi du \"one size fits all\" \u00e0 une offre personnalis\u00e9e.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La num\u00e9risation modifie notre comportement d'achat. Les clients sont agac\u00e9s par les offres de produits dont ils n'ont pas besoin. 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