François Ziserman (Target2Sell): « Rares sont les sites où l’expérience d’achat sur un mobile est satisfaisante »
Créée en 2012, Target2Sell, spécialisée dans l’analyse comportementale sur les sites des e-commerçants, revendique une centaine de références chez les e-commerçants (dont Auchan, Monoprix, GrosBill.com). En septembre 2015, la start-up a levé 1 million d’euros principalement auprès de ses actionnaires historiques basés au Luxembourg et en Belgique. Aujourd’hui, la start-up lance son nouveau module « Tri personnalisé » et fait un point avec Micromania sur ses avantages.
Frenchweb : Quels vont être les prochains outils et leviers de la personnalisation des contenus selon vous ?
François Ziserman, CEO de Target2Sell: Il est important de comprendre qu’on est dans un contexte de « sur promesse« . Objectivement, tout le monde le sait, pas mal d’acteurs, éditeurs de solutions pour le e-commerce, promettent n’importe quoi, avec parfois du verbiage pseudo scientifique pour enrober le tout. Cela conduit à une surenchère côté des éditeurs, et une grande confusion côté marchand. Pour notre part, nous sommes attentifs à ne pas rentrer dans cette escalade stérile et parfois malsaine, nous préférons donc ne pas faire de prévisions trop futuristes, d’autant qu’il y a beaucoup à faire sur des choses finalement relativement « basiques ».
Plusieurs outils sont fondamentaux pour réaliser une personnalisation de bonne qualité:
- Tout d’abord, il est important de bien travailler la recommandation personnalisée de produits:
– Afficher des recommandations personnalisées de produits sur de nombreuses pages du site
– Avoir une solution rapide pour des recommandations de produits temps réel, prenant en compte les dernières actions du visiteur,
– Mesurer, mesurer, mesurer : le e-commerce est un métier de data. L’analyse fine de la data est la seule solution pour une approche d’amélioration continue itérative!
- Le tri personnalisé: 60% des achats passent par une page liste (catégories de produits, résultat de recherche) et 70% des clients n’iront pas voir au-delà des premiers produits affichés. Trier les produits de manière personnalisée est donc un enjeux de conversion majeur pour les marchands: les gains mesurés sont souvent supérieurs à ceux issus de la recommandation personnalisée de produits.
- La recommandation de média: la mise en avant d’images, de vidéos, liés à des produits ou des marques présentant un intérêt pour chaque client améliore considérablement l’expérience utilisateur.
Enfin, le mobile doit être un chantier prioritaire pour tous les marchands: les clients voient les sites sur leurs mobiles, mais les taux de transformations restent souvent très bas. Et pour cause, faites l’expérience: rares sont les sites où l’expérience d’achat sur un mobile est satisfaisante. Dans ce contexte où l’écran est petit, et où le client est en mobilité, la personnalisation est encore plus importante.
Pour réussir cette « expérience mobile », cela demande une approche marketing spécifique. L’approche purement responsive est un pis aller (« c’est mieux que rien »). Pour réellement avoir un niveau de performance à la hauteur des enjeux, il faut repenser l’expérience client « from scratch ».
Quelles sont les demandes des marchands aujourd’hui ?
Ces dernières années, nous avons pu remarquer une certaine évolution du marché. Lorsque nous avons démarré, il y a 4 ans, nous devions encore « évangéliser » sur ce qu’est la réelle personnalisation. Il arrivait souvent que les clients ne voient pas la différence entre du cross-selling et de la recommandation personnalisée de produits. Les choses ont bien évolué. Notre activité est aujourd’hui bien comprise, et les demandes évoluent donc, vers des scénarios de plus en plus riches.
Quelques exemples:
- Data: Nos clients nous demandent toujours plus de « data ». Pour faire de la recommandation personnalisée, on doit stocker et traiter de très grandes quantités d’informations. Il s’agit donc de restituer, de manière synthétique, ces informations.
- Lien avec les DMP: De plus en plus de clients mettent en oeuvre des solutions de DMP, soit via des éditeurs tiers, soit avec un développement ad-hoc. Le lien entre la recommandation personnalisée de produits et la DMP est un sujet très intéressant: les deux solutions peuvent s’enrichir mutuellement. Et ça marche!
- Scénarios cross canal: de vrais projets sortent enfin ! On le ressent également au niveau des organisations, où on a de plus en plus souvent des interlocuteurs ayant des responsabilités cross canal. Exemple : cette enseigne de mode, où la responsable e-commerce est en même temps en charge du projet des caisses connectées.
Quelles ont été les étapes clés de la personnalisation de votre site e-commerce ?
Samuel Vandamme, Directeur E-Commerce & Digital de Micromania: Nous sommes rentrés dans une stratégie de personnalisation début 2014 en souhaitant mettre en place un moteur de recommandations personnalisées de produits. Notre priorité était d’améliorer la qualité de l’expérience proposée à nos clients. Plusieurs critères de sélection étaient importants pour nous:
- La performance de la solution
- Avoir un outil non complexe pour nos équipes métiers
- Et enfin que l’éditeur soit expert sur le sujet
Avant de choisir Target2Sell pour personnaliser l’ensemble de notre site e-commerce, nous utilisions des recommandations manuelles qui étaient peu dynamiques et peu performantes. Seulement certains produits du catalogue ressortaient, ce qui limitait fortement le choix de produits recommandés aux internautes. Target2Sell nous permet aujourd’hui de détecter et mesurer l’appétence d’un internaute pour tel ou tel produit et cela en temps réel.
Quels sont vos chiffres clés sur cette opération?
Après seulement quelques semaines d’utilisation, nous avons eu des résultats très probants: notre chiffre d’affaires a augmenté de presque 5% et le taux de conversion de +10%.
Lors de la mise en route de la solution, nous avons eu une période de questionnement, sur la meilleure tactique à adopter: faire tourner le moteur de façon automatique ou bien lui pousser directement des règles? Nous souhaitions tester le moteur tout de suite en lui poussant certaines règles, comme mettre en avant certains produits ou certaines marques, mais nous avons rapidement constaté qu’il valait mieux laisser le moteur apprendre les premières semaines avant de lui pousser des règles.
Il est très important de faire confiance à la machine et ainsi de laisser le moteur fonctionner de façon automatique les premières semaines puis, mesurer et A/B tester tout le temps les règles pour optimiser la personnalisation de son site.
En juin 2016, suite à une combinaison de besoins métiers et des limitations de notre plateforme e-commerce, nous avons souhaité aller plus loin dans notre stratégie de personnalisation en ajoutant le module de Tri Personnalisé. Le Tri Personnalisé nous permet aujourd’hui d’ordonnancer les produits des pages listes/catégories/ résultats de recherche en fonction des goûts de chaque internaute. La majorité des visiteurs ne vont pas au-delà des huit ou dix premiers produits, il est donc primordial de classer les produits par ordre d’appétence de chaque internaute pour optimiser le taux de conversion et l’expérience client.
Le machine learning ayant déjà été fait pendant plusieurs mois grâce au module de recommandations de produits, les résultats ont été très rapidement concluants. Nous avons observé une augmentation de +20% du taux de transformation et du revenu par session sur certaines parties du site.
Sur quelles nouvelles solutions travaillez-vous / cherchez-vous à développer?
Nos prochaines étapes dans la personnalisation se tourneront vers la personnalisation de nos emails marketing et transactionnels ainsi que l’intégration des recommandations de produits dans nos applis mobile. Mais aussi vers la recommandation inversée qui va nous permettre à partir d’un produit de trouver les clients les plus intéressés par celui-ci.
[Contenu réalisé en partenariat avec Target2Sell]
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