Les moteurs de recommandation sont devenus indispensables dans le secteur du commerce électronique. Ils facilitent la recherche de produits pour les clients sur les sites de vente en ligne. Certaines entreprises ont même doublé leurs ventes grâce à ces moteurs de recommandation. Amazon affirme que 30 % des pages visitées par ses clients sont le résultat de ce système. Mais, qu’est-ce qu’un moteur de recommandation exactement ? Comment fonctionnent-ils et quels sont leurs avantages ? Ce billet de blog vous donne toutes les réponses.
Qu’est-ce qu’un moteur de recommandation ?
Un moteur de recommandation est un système basé sur des algorithmes qui propose des produits aux visiteurs des sites marchands. Aujourd’hui, ces systèmes utilisent également l’intelligence artificielle, ce qui améliore considérablement leur impact sur la vente des produits. Il s’agit donc d’un outil qui accompagne les utilisateurs lors de leur navigation sur les sites web. Dans le domaine du commerce électronique, l’utilisation d’un moteur de recommandation est indispensable en raison de la concurrence féroce.
En réalité, ces algorithmes améliorent l’expérience utilisateur et incitent les visiteurs à passer plus de temps sur les boutiques en ligne. Ainsi, il est plus probable qu’ils finissent par effectuer un achat. Les moteurs de recommandation sont également utilisés pour améliorer les stratégies de reciblage. Il est donc impensable de mettre en place une stratégie de marketing digital gagnante sans faire appel à un système de recommandation. Les blogs, les sites d’actualités, les sites de streaming et les réseaux sociaux y ont également recours.
Comment fonctionnent les moteurs de recommandation ?
Maintenant que vous savez ce qu’est un moteur de recommandation, il est temps de comprendre son mode de fonctionnement. En réalité, les moteurs de recommandation utilisent des algorithmes qui analysent les informations des utilisateurs pour leur suggérer des produits en fonction de leurs habitudes d’achat ou de leurs recherches. Cela permet de convertir rapidement vos prospects en clients et donc d’augmenter vos ventes.
Concrètement, ces moteurs collectent des données sur l’utilisateur, les classent et les utilisent ensuite pour faire des recommandations. Ainsi, un moteur de recommandation étudie les habitudes de chaque visiteur du site sur lequel il est installé. Il lui propose des produits similaires à ce qu’il a l’habitude d’acheter ou de consommer. Cette recommandation tient compte de la gamme de prix dans laquelle l’utilisateur se situe habituellement. Elle prend également en compte la popularité du produit et les avis positifs.
Collecte des informations
La première étape du fonctionnement des moteurs de recommandation est la collecte des informations. Lorsqu’un visiteur entre en contact avec votre site, le système de recommandation collecte toutes les données le concernant. Il recense par exemple le temps passé sur chaque page produit, les produits achetés lors de la dernière visite, les notes et commentaires laissés sur certains produits, les différentes pages visitées à chaque connexion, etc.
Toutes ces informations sont enregistrées et permettent au moteur de recommandation de faire les bonnes suggestions. À chaque visite ultérieure, le système collecte davantage de données. C’est pourquoi il s’améliore au fil du temps.
Segmentation des données
Une fois les informations collectées par les moteurs de recommandation, ils procèdent à leur segmentation. Il s’agit de classer ces informations afin de créer une corrélation entre les données de l’internaute et les références du site. Cette segmentation permet de mettre en place un modèle de données qui optimisera la recommandation. Grâce à cette segmentation des informations, le moteur de recommandation identifie facilement chaque internaute.
Recommandation proprement dite
Grâce au modèle de données préalablement construit, le système de recommandation peut désormais faire des suggestions. Il extrait une liste de produits correspondant à l’expérience et aux habitudes de l’utilisateur en se basant sur ses données. Ainsi, les produits suggérés sont pertinents et répondent aux attentes de l’internaute. Voilà comment fonctionnent les moteurs de recommandation sur les différents sites web.
Les différents types de moteurs de recommandation
Bien que les moteurs de recommandation suivent la même procédure de fonctionnement, ils peuvent être catégorisés en trois grands modèles de systèmes de recommandation : le content based, le user based et la recommandation hybride. Explorons plus en détail chacun de ces modèles :
Content Based
Le moteur de recommandation Content Based fonctionne en se basant sur un filtrage de contenu. C’est le type de moteur de recommandation le plus couramment utilisé par la plupart des boutiques en ligne. Il exploite les données provenant des clics effectués par les internautes sur les articles. Il repose principalement sur les caractéristiques des différents produits pour faire des suggestions aux visiteurs selon leur expérience d’achat.
Ce type de moteur de recommandation est utilisé par Netflix. Son avantage est qu’il fonctionne même avec une petite communauté et ne prend pas en compte les informations concernant les autres utilisateurs. Cependant, il peut parfois générer une certaine monotonie, car les produits suggérés sont souvent basés sur les mêmes critères de sélection, ce qui limite la diversité.
User Based
Également appelé recommandation sociale, le User Based est un système de recommandation basé sur le filtrage collaboratif. Les données sont collectées en prenant en compte les profils de tous les visiteurs du site. Le moteur de recommandation se base ainsi sur les préférences de tous les utilisateurs pour faire des suggestions. Le système suppose que si un client achète à la fois les produits A et B, un autre client qui achète A est également susceptible d’acheter B.
Pour que ce système fonctionne de manière optimale, il faut plusieurs utilisateurs sur le site. Il convient donc parfaitement aux sites de commerce électronique qui vendent des vêtements ou des ustensiles. Il facilite grandement le cross-selling et propose des produits populaires. Les recommandations disponibles sont basées sur les préférences actuelles des clients, ce qui rend les produits suggérés souvent tendance.
Système de recommandation hybride
Le système de recommandation hybride est le plus sophistiqué à ce jour. Il combine les fonctionnalités des deux modèles précédents. C’est un moteur de recommandation utilisé par des géants tels qu’Amazon, Alibaba et Google. Grâce à ce système, les utilisateurs reçoivent des suggestions très pertinentes. Ils remplissent rapidement leur panier sans même trouver le produit qu’ils cherchaient initialement.
En effet, le Content Based propose des produits peu variés aux visiteurs, tandis que le User Based les soutient. Les entreprises qui utilisent ce type de moteur de recommandation proposent une grande diversité de produits à leur clientèle. Certaines recommandations hybrides suggèrent même des produits sur des sites affiliés à leurs visiteurs. Cette approche permet de fidéliser les clients, car ils savent qu’à chaque visite sur votre site, ils trouveront ce qu’ils recherchent.
Quels sites utilisent les moteurs de recommandation ?
Lorsque l’on parle de moteur de recommandation, certains responsables d’entreprise peuvent penser qu’ils ne les concernent pas. D’autres pensent à tort qu’il s’agit d’un outil réservé uniquement aux sites de commerce électronique. En réalité, de nombreux sites utilisent des moteurs de recommandation pour améliorer l’expérience utilisateur. Voici quelques exemples :
Les sites de commerce électronique
Il va de soi que les sites de vente en ligne sont les premiers à utiliser les algorithmes de recommandation. Ces outils sont indispensables pour faciliter la navigation des visiteurs et leur permettre d’effectuer des achats plus rapidement. Aujourd’hui, presque toutes les boutiques en ligne commencent leurs activités avec un moteur de recommandation, ce qui leur permet d’accélérer leurs ventes et d’augmenter leur offre.
Les médias sociaux
Tous les médias sociaux utilisent aujourd’hui des moteurs de recommandation. Ces outils leur permettent de répondre à certains besoins des abonnés. Les géants tels que Facebook et Instagram les utilisent par exemple pour recommander des amis aux utilisateurs. Ils les utilisent également pour suggérer des pages et des groupes aux utilisateurs en prenant en compte les informations de leur profil.
La situation géographique, les centres d’intérêt et les interactions avec d’autres utilisateurs sont également des paramètres pris en compte par ces moteurs de recommandation. Après avoir segmenté les données collectées, les algorithmes font des suggestions pertinentes aux abonnés.
Les sites de voyage
Les sites de voyage utilisent également des moteurs de recommandation pour répondre aux besoins de leurs clients. Ils proposent des destinations et des hôtels en se basant sur les informations relatives aux réservations précédentes ou aux vols consultés récemment. Les suggestions sont faites en tenant compte du budget, de la destination et des préférences des utilisateurs.
Les sites d’informations et les bibliothèques en ligne
Les bibliothèques en ligne utilisent également des moteurs de recommandation pour suggérer les meilleurs titres à leurs utilisateurs. Si vous envisagez de créer un site dédié à la lecture, ces algorithmes de recommandation sont indispensables pour optimiser l’expérience de vos abonnés. Ils leur permettent de trouver un livre correspondant parfaitement à leurs préférences dès qu’ils en ont terminé un.
Les sites d’informations sont également connectés aux moteurs de recommandation. Ces plateformes utilisent les algorithmes pour recommander des articles aux lecteurs. Ils se basent principalement sur les types de contenus déjà lus par le lecteur, ainsi que sur la popularité de l’article et sa date de publication.
Les plateformes de streaming
Les sites de streaming utilisent également des moteurs de recommandation pour faciliter la navigation de leurs utilisateurs. Netflix, YouTube, Spotify et bien d’autres se basent sur ces outils pour proposer des playlists aux abonnés. Lorsque vous vous connectez à ces plateformes, vous recevez des suggestions correspondant à vos préférences. Les vidéos et les chansons proposées tiennent compte de vos habitudes d’écoute.
Les sites de rencontres
Les sites de rencontres utilisent également des algorithmes de recommandation pour aider les utilisateurs à trouver le profil d’ami qui leur convient. Ils prennent en compte les informations mentionnées sur chaque profil, telles que l’âge, la situation géographique, le genre et les préférences physiques. Les abonnés homosexuels reçoivent des suggestions qui correspondent à leurs préférences.
Les avantages des moteurs de recommandation
Pour tous les sites qui les adoptent, les moteurs de recommandation offrent de nombreux avantages. Ils permettent aux sites de commerce électronique d’améliorer leur taux de conversion. Les visiteurs des boutiques en ligne ont souvent du mal à quitter ces sites sans effectuer d’achat. De plus, ces algorithmes mettent en lumière les différents produits proposés par les plateformes de vente. Sur tous les sites mentionnés précédemment, les moteurs de recommandation améliorent la navigation.
Ils facilitent les recherches et proposent aux utilisateurs des pistes pertinentes en fonction de leurs besoins. Les offres sont suffisamment personnalisées pour que les visiteurs se sentent écoutés. Avec les moteurs de recommandation, les clients trouvent le produit qui leur convient au bon endroit et au meilleur moment. Grâce à eux, les entreprises parviennent à augmenter considérablement leur chiffre d’affaires et leur visibilité.
Les limites des moteurs de recommandation
Les moteurs de recommandation sont extrêmement performants et améliorent considérablement l’expérience des internautes. Cependant, ils peuvent présenter certaines limites selon les utilisateurs. En effet, certains algorithmes peuvent générer un manque de diversité dans les propositions. Tous les produits suggérés tiennent uniquement compte des habitudes de l’utilisateur, ce qui peut être frustrant lorsque celui-ci souhaite découvrir de nouveaux produits.
De plus, certaines suggestions réalisées par les moteurs de recommandation peuvent ne pas correspondre aux habitudes de l’internaute. En somme, les systèmes de recommandation sont des algorithmes qui proposent des suggestions aux utilisateurs sur les sites web en fonction de leurs préférences. Ils exploitent de nombreux critères tels que les habitudes de navigation, les interactions avec d’autres utilisateurs et les clics.
