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Publié le 23/11/2017

tribune

Bien choisir sa stratégie de personnalisation dans le secteur du e-commerce

De nombreuses études montrent que les clients des boutiques en ligne apprécient une expérience personnalisée lors de leurs achats. Cependant, ils sont particulièrement vigilants au type de renseignements et d'informations qu’ils fournissent, pourtant utiles à la personnalisation.

Aujourd'hui, pour aller plus loin dans la définition d’une stratégie de personnalisation e-commerce, il faut offrir à ses clients une expérience et des interactions basées sur leur comportement en temps réel, le contexte, leurs intérêts et préférences. Examinons différents types de personnalisation disponibles : la personnalisation prescriptive et la personnalisation adaptative.

Les méthodes de personnalisation : prescriptive et adaptative

La méthode prescriptive


Dans ce contexte, il est nécessaire de spécifier les règles métier qui déterminent quel contenu doit être présenté selon le segment du visiteur. Ces règles peuvent comprendre leurs activités récentes, leur comportement de clic, leur localisation, leur historique de navigation, leurs préférences, etc. Ces règles métier servent avant tout à filtrer les offres et à ne pas proposer celles qui sont inappropriées. Cette méthode de personnalisation fait référence à la segmentation clients. Cependant, ce n’est pas parce que je suis un jeune homme habitant Paris avec deux enfants que les autres personnes correspondant à cette même typologie aiment les mêmes choses que moi. Nous avons chacun des hobbies différents, des marques préférées différentes, etc.

La méthode adaptative

Contrairement à la méthode prescriptive, la personnalisation adaptative est un processus automatisé qui applique continuellement un ensemble de règles basées sur des algorithmes. Ces règles sont autogérées et évolutives. L’intérêt de cette méthode est de rendre les algorithmes sur lesquels elle repose de plus en plus précis et intelligents au fil des interactions, afin d’appliquer automatiquement la règle qui sera la plus pertinente pour le visiteur. Les algorithmes apprennent ainsi de chacune des visites de l’utilisateur, et permettent de mieux connaître ses attentes et comportements.

Les données collectées : explicites et implicites

Les données explicites


Afin de déterminer au mieux le profil des visiteurs et de leur fournir un contenu adapté, il est nécessaire de collecter des données précises décrivant leurs intérêts, activités ou préférences. Les données explicites sont fournies intentionnellement et utilisées à leur valeur nominale sans être analysées.

Les données implicites


Elles servent de leur côté à construire un modèle utilisateur qui sera utilisé pour présenter les informations les plus pertinentes au visiteur. Ces données ne sont pas fournies intentionnellement et ne peuvent être tirées que de l’analyse de données observées. Le contenu est présenté au visiteur en fonction de la logique métier après examen de son comportement. Ces données implicites sont récoltées en observant les éléments qu'il consulte, en analysant son historique d’achats ou encore par exemple le choix des mots utilisés lors d’une recherche.


 

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