Et si vous pouviez augmenter le panier moyen et faire revenir vos clients, sans leur demander le moindre effort supplémentaire ? Un système de recommandation par IA aide votre boutique à mettre en avant les bons produits au bon moment, en exploitant les données de navigation et les informations produits pour proposer une expérience d’achat plus pertinente.
Points clés à retenir
- Un système de recommandation par IA aide les clients à trouver plus rapidement des produits pertinents, ce qui peut faciliter la découverte de produits, augmenter le panier moyen et favoriser les achats répétés.
- Les modèles basés sur le contenu, collaboratifs ou hybrides correspondent chacun à un stade de développement différent, selon vos données produits, votre volume de trafic et votre historique de commandes.
- Vous pouvez commencer petit en testant les recommandations sur les pages produits ou les pages panier, et en mesurant le taux de clics, le taux de conversion et le panier moyen.
- Pour obtenir de bons résultats, il faut des données produits propres, des emplacements bien choisis et un suivi régulier, afin que les recommandations restent pertinentes et alignées sur vos objectifs de merchandising.
Les boutiques d’e-commerce peuvent tirer parti de l’intelligence artificielle pour analyser les données clients et proposer des recommandations plus pertinentes. Pour de nombreuses entreprises, un système de recommandation par IA peut donner un vrai coup de pouce aux équipes commerciales et marketing, tout en automatisant une grande partie du travail de recommandation.
Qu’est-ce qu’un système de recommandation par IA ?
Un système de recommandation par IA (aussi appelé moteur de recommandation) utilise des algorithmes de machine learning pour suggérer des produits, des services ou des contenus pertinents à des clients potentiels en ligne.
Les systèmes de recommandation par IA collectent et analysent des informations comme les données démographiques, le comportement passé d’un utilisateur (avis, notes, historique de recherche, achats précédents) et les attributs des produits, afin de générer des recommandations personnalisées.
De nombreux secteurs s’appuient sur des moteurs de recommandation basés sur l’IA :
- le divertissement ;
- la finance ;
- le marketing ;
- l’e-commerce.
Un e-commerçant peut par exemple s’appuyer sur un système de recommandation par IA pour proposer à ses visiteurs des suggestions fondées sur leurs données. Sur ses fiches produits, la marque de prêt-à-porter parisienne Make My Lemonade affiche ainsi des sélections « Vous pourriez aimer » et « Découvrez aussi ».
Comment un système de recommandation par IA peut augmenter vos ventes
Les systèmes de recommandation par IA peuvent augmenter les ventes en aidant les clients à découvrir plus vite des produits pertinents, en faisant grimper le panier moyen grâce aux ventes croisées et aux offres groupées, et en encourageant les achats répétés grâce à des expériences plus personnalisées.
Un bon système de recommandation basé sur l’IA permet de personnaliser l’expérience d’achat sur votre boutique en ligne, ce qui favorise les achats répétés et la satisfaction client. Ces dernières années, les études compilées par Statista dans son dossier sur la personnalisation dans l’e-commerce (en anglais) montrent une forte demande d’expériences d’achat plus pertinentes. En France, une étude Adobe publiée en juin 2024 indique que deux tiers des consommateurs sont favorables à l’IA pour obtenir des recommandations de produits plus personnalisées, signe d’une vraie attente d’expériences d’achat sur mesure.
En personnalisant l’expérience d’achat, les systèmes de recommandation par IA peuvent également favoriser la fidélisation des clients et améliorer l’expérience client globale. Concrètement, les gains peuvent être mesurables : le groupe de cosmétiques américain Orveon Global a constaté une hausse immédiate de 10 à 15 % du panier moyen après avoir déployé un merchandising et des recommandations de produits basés sur l’IA sur l’ensemble de ses marques.
« Dès le départ, et c’était le cas pour chacune de nos marques, nous avons constaté une hausse du panier moyen de 10 à 15 %. Je pense donc que la vente croisée avec Nosto a immédiatement fait progresser nos ventes. »
Pourquoi les recommandations génèrent du chiffre d’affaires
Les principaux avantages sont les suivants :
- Une découverte de produits facilitée. Le système met en avant des choix plus pertinents : vos clients n’ont plus besoin de faire défiler des pages entières pour trouver ce qu’ils cherchent.
- Un panier moyen plus élevé. Les sections « Les clients ont aussi acheté » ou « Fréquemment achetés ensemble » sur votre page de paiement encouragent l’upselling et la vente croisée, ce qui augmente le panier moyen et le chiffre d’affaires.
- Une fidélité client renforcée. Une expérience plus rapide et plus personnalisée grâce à un système de recommandation par IA encourage les clients à revenir acheter.
Où utiliser un système de recommandation par IA dans votre boutique
Voici quelques façons concrètes d’utiliser les recommandations dans votre boutique :
- Les recommandations sur les pages produits. Utilisez des modules « Articles similaires » ou « Vous aimerez peut-être » pour faciliter la découverte de produits lorsqu’un client hésite encore entre plusieurs articles. Suivez le taux de clics et le taux de conversion (le pourcentage de visiteurs qui réalisent l’action souhaitée) pour vérifier si cet emplacement fait avancer les clients dans le tunnel de conversion.
- Les offres groupées sur la page panier. Proposez des produits complémentaires ou des lots « Fréquemment achetés ensemble » directement dans le panier pour l’étoffer juste avant le paiement. Cet emplacement se prête particulièrement aux accessoires, aux recharges et aux petits achats d’impulsion, et l’indicateur principal à surveiller est le panier moyen.
- Les suggestions après achat. Recommandez des articles à renouveler, des catégories connexes ou les produits les plus susceptibles d’intéresser le client ensuite, après le paiement ou dans des e-mails de suivi. Cette approche fonctionne bien pour les produits consommables et les catalogues multiproduits, et vous pouvez en mesurer l’impact grâce au taux de réachat et à la part de clients récurrents.
Exemple concret : la marque britannique de vêtements outdoor Finisterre a utilisé les analyses clients et les outils d’IA de Shopify avec sa plateforme de données clients (CDP) pour cibler les acheteurs en fonction de leurs achats précédents et de leur localisation, ce qui a aidé les clients à trouver plus rapidement des produits pertinents sur tous les points de contact. Preuve que la qualité des recommandations s’améliore souvent quand on croise les données produits avec des éléments de contexte comme la localisation et l’historique d’achat.
Lire l’étude de cas Finisterre
Si vous débutez, commencez par un seul emplacement et mesurez-en soigneusement les résultats avant d’étendre les recommandations à tout le parcours client.
Les types de systèmes de recommandation par IA
Vous pouvez générer des recommandations personnalisées pour vos clients potentiels à l’aide de l’un des trois principaux types de systèmes de recommandation par IA. En général, les systèmes basés sur le contenu sont utiles lorsque vous disposez de peu de données comportementales, les systèmes collaboratifs fonctionnent mieux lorsque vous avez un volume important d’interactions clients, et les systèmes hybrides conviennent souvent aux boutiques plus matures qui souhaitent une couverture plus large et une meilleure précision.
Comparaison des principaux types de systèmes de recommandation par IA
|
Type |
Fonctionnement |
Idéal pour |
Principale limite |
Exemple d’utilisation |
|---|---|---|---|---|
|
Basé sur le contenu |
Recommande des articles dont les attributs sont similaires à ceux des produits qu’un client a consultés ou achetés |
Les boutiques disposant de données produits riches et de peu de données comportementales |
Peut devenir trop restrictif s’il ne suggère que des articles similaires |
Proposer des produits de soins de la peau similaires en fonction des ingrédients ou du type de produit |
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Collaboratif |
Utilise les tendances issues des actions de nombreux clients pour suggérer ce que des utilisateurs similaires ont tendance à acheter |
Les boutiques avec un trafic plus important et davantage d’historique de commandes |
A besoin d’une activité utilisateur suffisante pour être performant |
Proposer des suggestions « Les clients ont aussi acheté » en fonction des commandes précédentes |
|
Hybride |
Combine les attributs des produits avec les signaux comportementaux des clients |
Les boutiques en croissance ou matures qui recherchent une plus grande précision |
Peut être plus complexe à configurer et à ajuster |
Combiner des suggestions de produits connexes avec des offres « Fréquemment achetés ensemble » |
Le filtrage basé sur le contenu
Un moteur de recommandation utilisant des algorithmes de filtrage basé sur le contenu formule des recommandations à partir des caractéristiques (fonctions, catégories, descriptions) des articles qu’un utilisateur apprécie déjà, plutôt qu’à partir de ce que font les autres utilisateurs. En analysant les détails d’un produit tels que la catégorie, la matière, la gamme de prix et les tags, le système peut recommander des articles aux attributs similaires à ceux avec lesquels un client a déjà interagi.
Cette approche fonctionne particulièrement bien pour les marchés de niche avec une clientèle limitée, car les données de navigation, d’avis ou d’achat ne suffisent pas toujours à alimenter des recommandations fiables basées sur le comportement. Ce sont alors les attributs produits qui font l’essentiel du travail. Par exemple, une boutique de thés spécialisée avec une audience réduite peut tout de même recommander des mélanges en vrac similaires en fonction du profil aromatique, du taux de théine, de l’origine et du mode d’infusion.
Dans l’écosystème d’applications Shopify, les marchands peuvent utiliser des outils de recommandations de produits basées sur l’IA, comme Shopcast. Ce n’est qu’un exemple parmi les nombreuses applications de l’App Store Shopify, et non une recommandation officielle de Shopify.
Le filtrage collaboratif
Le filtrage collaboratif prédit les préférences d’un utilisateur à partir du comportement d’utilisateurs similaires. Les systèmes de filtrage collaboratif peuvent prendre en compte l’historique de navigation, l’historique d’achat ou les notes. Ce type de moteur de recommandation suggère les produits qu’un client est susceptible d’apprécier, en s’appuyant sur les données d’utilisateurs aux comportements similaires.
Par exemple, une marque de vêtements peut recommander une nouvelle collection à un utilisateur donné en fonction des achats de mode récents d’utilisateurs aux goûts similaires. Contrairement au filtrage basé sur le contenu, le filtrage collaboratif est utile pour suggérer des articles qui ne sont pas directement liés aux produits que l’utilisateur a consultés, mais que des clients similaires ont achetés.
Une application de type « Fréquemment achetés ensemble » peut ainsi analyser en temps réel l’historique des ventes d’une boutique, les nouvelles commandes et les mises à jour de produits pour recommander des produits souvent achetés ensemble.
Le filtrage hybride
Les systèmes de recommandation hybrides combinent le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu pour recommander aux utilisateurs des contenus, produits et services pertinents. Par exemple, les systèmes hybrides peuvent prédire le type d’ustensiles de cuisine susceptible d’intéresser un client en fonction de ce qu’ont choisi d’autres utilisateurs aux préférences similaires, ainsi qu’à partir de correspondances basées sur le contenu, comme les caractéristiques, les matières ou les tailles des produits.
En collectant des données sur les similarités entre utilisateurs et sur des facteurs liés au contenu, comme les descriptions de produits, un système de recommandation hybride combine plusieurs méthodes de filtrage pour proposer des recommandations à la fois très précises et personnalisées.
De nombreux moteurs de recommandation par IA reposent sur une approche hybride, appliquant à la fois le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu, une tendance abordée dans des recherches récentes sur les systèmes de recommandation. Certaines applications Shopify utilisent par exemple l’IA et l’historique des commandes pour générer des recommandations « Fréquemment achetés ensemble », tandis que d’autres créent des recommandations et des offres groupées à partir de l’historique des commandes et des données de vente. Les grands catalogues peuvent également tirer profit de l’association de recommandations à une recherche plus intelligente : après avoir adopté l’intégration Google Cloud Discovery AI de Shopify, l’enseigne de mode américaine Rainbow Shops a fait état d’une augmentation de 48 % du volume de recherches sur le site, ce qui montre comment les outils de découverte basés sur l’IA peuvent compléter les systèmes de recommandation.
Consulter la source de l’étude (en anglais).
Lancez votre système de recommandation par IA
Un système de recommandation par IA peut vous aider à faciliter la découverte de produits, à augmenter le panier moyen et à créer une expérience plus personnalisée qui incite les clients à revenir. Les meilleurs résultats viennent généralement du choix d’un type de recommandation adapté aux données de votre boutique, avec des suggestions placées là où l’intention d’achat est la plus forte.
Vous pouvez mettre cela en place directement sur votre boutique en ligne grâce aux suggestions de produits de l’application Search & Discovery, qui permettent de personnaliser les recommandations sur chaque page produit. Pour chaque produit, vous pouvez choisir jusqu’à 10 produits complémentaires et jusqu’à 10 produits connexes, puis décider d’afficher uniquement cette sélection ou de la combiner avec les suggestions générées automatiquement.
Commencez par un seul emplacement, mesurez les résultats et affinez à partir de là. Si vous êtes prêt à proposer des expériences d’achat plus intelligentes avec des outils conçus pour le commerce, découvrez Shopify et commencez dès aujourd’hui à tester les recommandations basées sur l’IA dans votre boutique.
FAQ sur les systèmes de recommandation par IA
Qu’est-ce qu’un système de recommandation par IA dans l’e-commerce ?
Un système de recommandation par IA utilise le comportement des clients et les données produits pour suggérer des articles qu’un client est plus susceptible de vouloir. Dans l’e-commerce, il apparaît souvent sur les pages d’accueil, les pages produits, les pages panier, les pages de paiement et dans les messages après achat.
Comment un système de recommandation par IA peut-il augmenter les ventes ?
Il peut faciliter la découverte de produits, augmenter le panier moyen grâce aux ventes croisées et aux offres groupées, et encourager les achats répétés avec des suggestions plus pertinentes. Commencez par tester un emplacement où l’intention d’achat est forte, puis suivez le taux de clics, le taux de conversion et le panier moyen pour confirmer l’impact.
De combien de données faut-il disposer pour des recommandations de produits ?
La quantité dépend de la méthode utilisée. Les systèmes basés sur le contenu peuvent fonctionner uniquement avec de solides données produits, tandis que les systèmes collaboratifs nécessitent généralement plus de trafic, d’activité de navigation et d’historique de commandes avant que les recommandations ne deviennent fiables.
Quels sont les inconvénients courants des systèmes de recommandation ?
Les systèmes de recommandation peuvent soulever des questions de confidentialité et de sécurité lorsqu’ils reposent sur de grandes quantités de données clients, et ils peuvent rencontrer des problèmes de démarrage à froid (cold start) pour les nouvelles boutiques ou les nouveaux produits. Pour réduire les risques, expliquez clairement comment vous utilisez les données, recueillez le consentement lorsque c’est requis, respectez les lois comme le RGPD, et examinez régulièrement les recommandations afin d’en garantir la pertinence et la variété.
Par où commencer quand on a une petite boutique ?
Commencez par un emplacement de recommandation simple, comme des articles connexes sur les pages produits ou des offres groupées dans le panier. Les petites boutiques obtiennent souvent les résultats les plus rapides en combinant des données produits propres avec des règles simples, puis en améliorant la configuration en fonction des performances.
