Recommander un produit, c’est bien plus qu’afficher une liste d’articles associés. C’est proposer, au bon moment et au bon endroit, des suggestions réellement pertinentes pour chaque visiteur. Mais qu’entend-on par pertinence ?
Dans le cadre du e-commerce, une recommandation pertinente repose sur plusieurs dimensions : elle doit être contextuelle, c’est-à-dire en phase avec le parcours d’achat en cours (navigation, historique, panier), tout en tenant compte des préférences et attentes spécifiques de l’utilisateur. Ce n’est pas une simple mise en avant de best-sellers ou de produits populaires, mais une approche fine, individualisée, qui anticipe les besoins et favorise l’engagement.
En ce sens, la recommandation personnalisée ne se limite pas à une fonctionnalité technique : c’est un véritable levier stratégique de l’e-merchandising. Qu’il s’agisse d’augmenter la conversion, d’améliorer l’expérience client ou encore de renforcer la fidélisation, elle répond à des objectifs précis qui impactent directement la performance commerciale. Voyons-les maintenant plus en détail.
Les objectifs clés que sert la recommandation personnalisée
Maximiser la conversion
L’un des premiers objectifs de la recommandation de produits est d’optimiser la conversion, en facilitant le passage à l’achat à chaque étape du parcours client.
- Lors d’une même session : proposer des alternatives pertinentes peut faire toute la différence. Un visiteur arrive de plus en plus souvent directement sur une fiche produit via le SEO, le SEA ou Google Shopping. Mais si l’article consulté ne le convainc pas, il risque de quitter le site. La recommandation permet d’éviter cet écueil en suggérant des produits similaires. Plutôt que de laisser l’utilisateur face à une impasse, on lui montre immédiatement d’autres options adaptées, maximisant ainsi les chances de transformation.
- Sur une « journey » multi-sessions : la recommandation s’appuie sur l’historique de navigation pour prolonger l’expérience au fil des visites. Dès la page d’accueil, un client revient et retrouve des suggestions en phase avec ses recherches précédentes. « J’ai compris ce que tu cherches, voici des produits qui pourraient t’intéresser. » Cette approche personnalisée fluidifie le parcours d’achat et maintient l’engagement, augmentant ainsi les chances de conversion au fil du temps.
Augmenter le panier moyen
La recommandation personnalisée joue également un rôle clé dans l’augmentation du panier moyen en incitant à l’achat de produits complémentaires ou supplémentaires.
- Le cross-selling : c’est l’un des fondamentaux de l’e-merchandising. Sur une fiche produit ou dans le panier, proposer des articles complémentaires permet d’optimiser chaque commande. Un client achète un smartphone ? Suggérer une coque ou des écouteurs adaptés augmente naturellement la valeur du panier tout en répondant à un besoin.
- Le "next product to buy" : certaines recommandations ne visent pas seulement à compléter un achat immédiat, mais à anticiper les besoins futurs. En analysant les comportements d’achat, on peut proposer des produits qui s’inscrivent dans la continuité de ceux déjà consultés ou achetés. Un client vient d’acheter une machine à café ? Il y a de fortes chances qu’il ait besoin de dosettes dans peu de temps.
Augmenter les marges
La recommandation personnalisée est aussi un levier stratégique pour améliorer les marges, en influençant les choix des consommateurs vers des produits plus rentables.
- L’upselling : sur une fiche produit, proposer une version premium ou un modèle plus performant permet d’orienter l’acheteur vers un produit à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, un client intéressé par un smartphone d’entrée de gamme pourrait se voir suggérer un modèle légèrement plus cher, mais offrant de meilleures fonctionnalités. Si la proposition est pertinente et bien amenée, elle augmente naturellement la valeur de la commande tout en renforçant la satisfaction client.
- La substitution : lorsqu’un produit est en rupture ou moins intéressant en termes de marge, proposer une alternative plus rentable est une approche efficace. Sur une fiche produit ou dans le panier, la recommandation peut orienter l’acheteur vers une marque propre ou un article similaire offrant de meilleures marges. « Vous cherchez ce produit de marque ? Pourquoi ne pas essayer notre marque distributeur, tout aussi savoureuse et plus avantageuse pour votre budget ? » Une stratégie gagnant-gagnant, qui concilie pouvoir d’achat et optimisation des marges, tout en laissant le choix au consommateur.
Renforcer la fidélisation
Un client qui revient, c’est un client conquis. Et la recommandation personnalisée joue un rôle clé dans cette dynamique, en facilitant l’achat récurrent et en anticipant les besoins.
- Simplifier le réapprovisionnement : dans l’univers des consommables, la recommandation permet d’accompagner naturellement le client dans ses achats récurrents. Amazon excelle dans cet exercice : en analysant les habitudes d’achat, la plateforme sait quand proposer une nouvelle cartouche d’encre ou un paquet de café, juste au bon moment. En e-commerce, cette approche permet de capter la récurrence et d’éviter que l’acheteur ne cherche ailleurs ce dont il a besoin.
- Anticiper les besoins futurs : au fil des interactions, la recommandation affine sa compréhension des attentes du client. Après l’achat d’un appareil électroménager, suggérer des accessoires compatibles ou des pièces de rechange au bon moment favorise le réachat et renforce la relation avec la marque. Cette attention portée aux habitudes de consommation crée une expérience fluide et efficace, incitant naturellement le client à revenir.
Ne manquez pas notre article : L’importance de la recommandation de produits pour personnaliser votre e-commerce
Mesurer l’impact des recommandations
L’efficacité des recommandations ne se mesure pas uniquement en ventes directement attribuables. En réalité, très peu d’acheteurs découvrent un produit via une recommandation sans être passés auparavant par un résultat de recherche ou une page liste – selon les contextes c’est entre 5 et 15 % d’entre eux. L’attribution stricte des ventes aux recommandations est donc un raisonnement biaisé, d’autant plus que leur rôle ne se limite pas à la conversion immédiate.
L’indicateur clé, c’est le chiffre d’affaires influencé : combien d’achats ont été réalisés après une interaction avec une recommandation ? Ce n’est pas une simple question de présence d’un bloc « Vous aimerez aussi », mais de pertinence. Une recommandation efficace ne se contente pas de remplir un espace : elle s’adapte au profil de l’acheteur et au contexte, maximisant ainsi son impact.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes. Amazon, pionnier en la matière, attribue 35 % de ses ventes à la recommandation [1]. Selon McKinsey, la personnalisation des suggestions peut augmenter le taux de conversion de 10 à 15 % [2]. Et près de la moitié des consommateurs avoue avoir déjà cédé à un achat impulsif grâce à une recommandation bien pensée [3].
Autrement dit, recommander un produit ne consiste pas seulement à afficher des suggestions. Bien exploitées, ces recommandations deviennent un levier puissant pour orienter les choix des acheteurs et optimiser la performance commerciale. Mais encore faut-il les maîtriser.
Les clés pour réussir
Pour qu’une stratégie de recommandations porte ses fruits, plusieurs éléments doivent être maîtrisés.
Proposer des recommandations toujours hyper personnalisées
L’objectif n’est pas de recommander n’importe quel produit à n’importe qui, mais de cibler précisément les besoins de chaque utilisateur. Chaque recommandation doit être contextualisée et adaptée aux préférences et attentes spécifiques du consommateur. Si les recommandations manquent de personnalisation, elles risquent non seulement de perdre en efficacité, mais aussi de nuire à l’expérience utilisateur, entraînant une chute des performances commerciales. L’enjeu est donc de faire en sorte que chaque suggestion résonne comme une proposition pertinente et réfléchie, répondant à un besoin immédiat ou latent.
Définir des zones de recommandation visibles
Multiplier les zones de recommandation sur un site ne sert à rien si elles ne sont pas bien placées. L’objectif est de les rendre visibles là où l’utilisateur est susceptible de les voir, en prenant en compte des éléments comme le fold ou la lecture en Z. La clé réside dans la pertinence et la visibilité : une recommandation efficace ne doit pas se perdre dans une mer de contenu. Loin d’être une simple décoration, la zone de recommandation doit être stratégiquement positionnée pour maximiser son impact et ne pas se contenter de remplir l’espace visuel du site.
Définir une stratégie claire pour chaque zone de recommandation
Avant d’implémenter une zone de recommandation, il est indispensable d’avoir une stratégie précise en tête. Chaque zone peut servir à des objectifs différents : générer plus de paniers, augmenter les marges, ou booster les conversions. La clé du succès réside dans la clarté de l’objectif derrière chaque recommandation. Trop souvent, les e-commerçants mettent en place des recommandations sans mesurer leur efficacité ni définir clairement ce qu’ils cherchent à accomplir. Une recommandation réussie repose sur une bonne compréhension de l’objectif à atteindre et de la manière dont chaque zone va contribuer à cet objectif.
Capacité à couvrir facilement tout votre catalogue
La capacité à couvrir l’ensemble de votre catalogue produit est essentielle pour que les recommandations soient réellement efficaces. C’est là que l'intelligence artificielle joue un rôle clé. Les systèmes de recommandation existent depuis longtemps, mais il est crucial d’avoir une technologie avancée, capable de gérer et d’analyser automatiquement l’ensemble de vos produits. Cela permet de proposer des recommandations pertinentes sans nécessiter un réglage manuel constant, garantissant ainsi une gestion fluide et évolutive de votre catalogue, peu importe sa taille.
Utiliser les données offline pour optimiser la recommandation
Il est essentiel d’intégrer les données offline dans vos stratégies de recommandation. Dans de nombreux secteurs, les taux de conversion en ligne peuvent être relativement faibles, et ne pas tenir compte des achats en magasin peut entraîner des recommandations qui manquent de pertinence. Pour éviter des résultats aberrants et garantir que votre système de recommandation soit véritablement efficace, il doit être capable de s’entraîner sur les données provenant des ventes offline. Cela permet de mieux comprendre les habitudes d’achat globales et de proposer des suggestions plus précises et adaptées aux comportements réels des consommateurs.
Pouvoir utiliser des règles métier pour contraindre l'IA
L'intelligence artificielle offre une grande flexibilité, mais il est également important de pouvoir l’orienter avec des règles métier pour maximiser les résultats. Par exemple, vous pouvez définir des règles spécifiques pour favoriser l'up-selling, comme afficher des produits similaires, mais avec une marge plus élevée. Toutefois, il faut savoir appliquer ces règles de manière stratégique et mesurée. Si elles sont trop nombreuses, cela peut rapidement devenir chronophage et nuire à l’efficacité du système. L’enjeu est de trouver un juste équilibre entre l’automatisation de l'IA et l'usage de règles métier pour maximiser la pertinence des recommandations.
Prendre en compte vos stratégies commerciales
Un bon système de recommandation doit être aligné avec vos stratégies commerciales globales. Plutôt que de lui imposer des directives ponctuelles, comme la mise en avant d’une marque propre ou d'une catégorie spécifique, il est crucial de définir une stratégie cohérente pour le search, le ranking et la recommandation. Une fois cette stratégie en place, le système pourra l'intégrer de manière fluide et proposer des recommandations pertinentes, en phase avec vos objectifs commerciaux. Cela permet de maximiser l'impact des recommandations tout en respectant vos priorités stratégiques.
Mesurer, mesurer, mesurer
La mesure continue est essentielle pour optimiser vos recommandations. Chaque action, chaque interaction doit être suivie et analysée afin d'ajuster les recommandations en fonction des performances. Ce processus d'optimisation ne doit jamais être laissé de côté, car il permet de maximiser l'impact de votre stratégie sur le long terme. L'amélioration continue des recommandations repose sur une évaluation régulière des résultats et des ajustements basés sur les données collectées.
Les recommandations personnalisées de produits ne sont plus un simple atout, mais un véritable levier stratégique pour les e-commerçants. En transformant chaque interaction avec le client en une opportunité de conversion, de fidélisation et d'augmentation des marges, elles permettent de répondre à des objectifs multiples et complémentaires. Cependant, pour maximiser leur efficacité, il est essentiel de miser sur la pertinence, de définir des zones de recommandation stratégiques et de mettre en place une mesure continue. En adoptant une approche méthodique et personnalisée, les e-merchandisers peuvent transformer l’expérience client et optimiser leur performance commerciale à chaque étape du parcours d'achat.
En savoir plus sur les leviers e-merchandising : Guide d’introduction à l’e-merchandising
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[1] Moengage
[2] Mc Kinsey
[3] L’observatoire des pratiques de recherche dans le e-commerce, Sensefuel, édition 2025