Recommandation produit (Product Recommendation) : Définition
Aussi appelé : Moteur de recommandation, Système de suggestion
La recommandation produit est un système intelligent qui suggère des articles pertinents aux clients en fonction de leur comportement de navigation, historique d'achat, préférences et données démographiques. Cette technologie basée sur l'IA vise à améliorer l'expérience d'achat, augmenter le panier moyen et maximiser la rentabilité de chaque session client.
Qu'est-ce que la Recommandation produit et pourquoi est-ce important ?
La recommandation produit est un levier stratégique majeur de l'e-commerce moderne. Elle utilise des algorithmes sophistiqués pour analyser des millions de données client en temps réel. Trois approches principales coexistent : le filtrage collaboratif (clients similaires achètent des produits similaires), le filtrage contenu (produits similaires intéressent le même client), et l'analyse comportementale (prédiction basée sur le parcours de navigation et les tendances saisonnières).
Les géants du e-commerce en vivent : Amazon affiche "Clients ayant acheté cet article ont aussi acheté", Netflix recommande films et séries, Spotify crée des playlists personnalisées. Cette personnalisation crée une expérience unique pour chaque visiteur, transformant chaque session en opportunité de conversion accrue et de fidélisation.
Exemple concret
Un client parcourt une boutique de mode et consulte une chemise bleu marine. L'algorithme détecte que d'autres clients ayant acheté cette chemise ont également commandé cravates, gilets ou blazers assortis. En parallèle, le système observe que ce client a précédemment acheté des pantalons gris similaires. Le moteur affiche alors une section "Compléter votre look" avec une cravate bleu-gris, un cardigan coordonné et des accessoires pertinents. Résultat : +30% de panier moyen et conversion accrue en une session.
Benchmarks Recommandation produit par secteur
| Secteur | Recommandation produit moyen | Source |
|---|---|---|
| E-commerce généraliste | 35% des revenus | McKinsey 2023 |
| Mode et vêtements | 25-30% des conversions | Baymard Institute 2023 |
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