Ce Dimanche, nous célébrions la fête des mères. Retour sur cet événement avec Mukund Ramachandran, VP Global Marketing chez Dynamic Yield, qui nous explique comment le Machine Learning fait de cette journée un succès e-commerce.
Dans un monde globalisé où les personnes voyagent et se déplacent fréquemment loin de leur domicile, il est possible d’acheter pour un proche, un cadeau personnalisé rien qu’en cliquant sur une souris ou sur un écran.
Le e-commerce n'est pas seulement avantageux pour ces familles qui vivent éloignées. Il offre également un accès facilité au commerce aux personnes ayant un rythme de vie soutenu. Je ne trouverai peut-être pas le temps de parcourir un centre commercial gigantesque, mais je peux trouver le cadeau idéal pour la fête des mères, sur Internet lors de ma pause déjeuner.
Pour permettre aux clients d’acheter le cadeau parfait pour cette fête des mères, voici trois façons d’introduire le Machine Learning dans votre stratégie e-commerce.
La Micro-segmentation avancée
En ce qui concerne la segmentation client, il est temps d'aller au-delà de la simple création de catégorie type "Mother's Day Shoppers". Alors que les spécialistes du marketing collectent de plus en plus de données sur leurs clients, il n'y a pas assez d'heures dans une journée pour toutes les comprendre. En tirant parti du Machine Learning, les sites de e-commerce peuvent identifier de manière proactive les segments de micro-audience susceptibles de convertir pour leur envoyer des offres personnalisées. Pensez que les acheteurs de dernière minute ne peuvent être ciblés que par la livraison le lendemain.
La Stratégie de recommandation automatisée
Aujourd’hui, la plupart des stratégies de recommandation sur le web aboutissent à certaines catégories, parmi lesquelles "articles similaires", " articles les plus populaires", "articles achetés ensemble". Généralement, les sites e-commerce se concentrent sur une ou deux de ces stratégies et les proposent à tous leurs visiteurs.
Au fil du temps, les moteurs peuvent apprendre quel est le public qui répond le mieux à chaque stratégie et optimiser automatiquement vos recommandations en fonction des KPI que vous aurez définis (clic, achat, etc.). Un consommateur qui achète son cadeau à la dernière minute, verra sur l'onglet «articles les plus populaires» que beaucoup de personnes achètent des bougies parfumées à la lavande pour la fête des mères mais il est fortement probable qu’il achète quelque chose d'un peu plus cher si l'option lui est proposée. Combiner les catégories, via le Machine Learning permet de croiser les données clients pour faire des recommandations pertinentes à tous les visiteurs, ce qui empêchera les achats faciles et non adaptés.
L' Optimisation basée sur le Machine Learning
Traditionnellement, dans le e-commerce, les efforts d'optimisation reposent sur l'hypothèse qu'il existe une seule option gagnante: une bannière indiquant «50% sur les roses pour les mamans» inspirera tous les clients. Les spécialistes du marketing testent souvent différentes bannières et call to action, déterminent quelle est l'alternative la plus convaincante et servent cette recette à tous les visiteurs de leur site en supposant que les roses soient plus attrayantes que les marguerites jaunes.
Mais, cela est sans compter que nous sommes tous des individus uniques. Et, ce n’est pas parce que la majorité de la population préfère un joli vase que je ne vais pas choisir un bougeoir. L’introduction du Machine Learning dans votre stratégie d'optimisation va vous permettre de prendre en compte la diversité de manière plus efficace, permettant ainsi d’augmenter significativement le taux de clics et l'engagement.
Rendez service aux mamans et à leurs enfants: ayez recours au Machine Learning
Personnalisez le contenu de votre site e-commerce fera de vos clients et de leurs mamans des personnes comblées pour cette fête des mères. Plus de chaussettes de dernière minute ou de cadres photos achetés dans le magasin du coin. Grâce à l’intelligence artificielle, les cadeaux seront pensés pour vous !
Source : martechadvisor
Pour en savoir plus :
Bérangère D'Henry
