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20/08/2019
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e-commerce

Pourquoi limiter la gestion de l'expérience client aux seuls canaux digitaux?

Par Pascal MORVAN, Solution Selling Director chez Sparkow et Valérie GRYSON, Directrice des Opérations E-Commerce arvato – BERTELSMAN

Le client est devenu intransigeant. Il juge de manière critique chaque expérience qu’il a avec les marques, il mesure les preuves de considération et d’attention qu’on lui accorde et fait payer cher ses déceptions.
Partant de ce constat, l’usage de la recommandation et de la personnalisation : de Google à la porte du client, c’est-à-dire du site web à la livraison en passant par le centre de contact devient possible.

Exploiter pleinement la recommandation produit
Dans le cadre de l’e-commerce, un système de recommandation cherche à prédire la valorisation ou la préférence qu'un utilisateur attribuerait à un produit qu'il n'avait pas encore considéré.
Aujourd'hui, les principaux moteurs de recommandation du marché ne peuvent pousser de la recommandation que sur une page produit et une page panier, et se limitent à des produits similaires ou complémentaires.
Pour exploiter toute la puissance de la recommandation, il faut aller plus loin, en intégrant de la recommandation sur une page listing, sur la home page d’un site web, dans un mailling ou emailing, sur un bon de commande, sur un appareil de scan ou encore sur une caisse, le tout en faisant des mises en avant de produits ou de contenus qui sont les plus susceptibles de plaire aux clients.

De la recommandation statistique à la recommandation merchandisée
Tour le monde a vécu, sur des sites web proposant une recommandation statistique, des recommandations peu efficaces, aberrantes, inadaptées, incohérentes, sans relation avec la navigation voire contradictoires ou, pire encore, suggérant des produits non disponibles.

Pour éviter ces désagréments, il faut utiliser les mécaniques de merchandising afin d’augmenter la pertinence et la cohérence de la recommandation, maximiser le taux de conversion en tenant compte des éléments financiers (marge, stock, % promotion..) et des stratégies commerciales ou d’animation promotionnelle.
De même, sur la recommandation statistique il faut impérativement appliquer des filtres à la fois sur la sélection des produits éligibles à la recommandation mais également sur la façon de trier les produits issus de la recommandation comme dans le merchandising ou le ranking produit (Avec la famille A ne proposer que des recommandations des familles D, N, P / Ne sélectionner que des produits en promotion / Trier ou sélectionner des marques ou des familles qui font l’objet d’une animation commerciale en cours etc.).