Comment affiner sa stratégie de recommandation e-commerce ?

Comment fonctionne un moteur de recommandation produit ?

Le moteur de recommandation fait partie des technologies marketing.

Qu'est-ce qu'une une stratégie de recommandation ?

Le moteur de recommandation est un outil indispensable pour les sites e-commerce. En complément de leur panier, le site fournit plusieurs références complémentaires aux internautes. Certains critères sont considérés :

• L'historique du parcours client : sa recherche, ses achats récents, etc. ;
• Le profil type de l'utilisateur ;
• La référence la plus vendue du jour ou le best-seller ;
• Les produits les plus achetés, les produits qui attirent beaucoup de mobinautes, les produits mieux notés, etc. ;
• Les produits liés aux références que le visiteur a sélectionnées ;
• La période de la vente ;
• Les autres données : approvisionnement, stock, etc.

Moteur de recommandation : comment ça marche ?

L'outil de recommandation fonctionne en trois étapes :

• La collecte de données

Dans cette première étape, le but consiste à définir les attentes des utilisateurs. Pour cela, il faut collecter les différentes données comme les informations sur les achats, la visite de la page, etc.

• L'arrangement des données

Cette étape consiste à associer les informations collectées sur l'internaute avec les données des références disponibles sur le site e-commerce.

• L'extraction de la recommandation

À partir du modèle de données construit, le moteur de recommandation pourra sortir une liste de produits associés à proposer aux internautes.

Il existe trois types de recommandations :

• Recommandation sociale ;
• Recommandation hybride ;
• Recommandation de produit ou objet.

Algolia, une start-up devenue licorne

Algolia développe l'un des outils de recherche les plus utilisés sur le modèle SaaS.

Algolia : une invention de deux Français

L'entreprise est basée à San Francisco et s'est imposée ces dernières années comme le leader du " search as service ", grâce à son API. Algolia a été créée par Nicolas Dessaigne et Julien Lemoine. Le premier a commencé sa carrière chez Arisem, fournisseur de logiciels d'analyse sémantique. Chargé de la R&D puis CTO, il a rencontré Julien Lemoine quand l'entreprise a été cédée à Thales en 2004.

En 2019, Algolia a levé un fonds de 110 millions de dollars. La start-up a ensuite collecté 150 millions de dollars auprès de :

• Lone Pine Capital ;
• Fidelity Management & Research Company;
• Steadfast Capital Ventures;
• Glynn Capital ;
• Accel ;
• Salesforce Ventures.

Grâce à ce financement, Algolia est valorisé à 2,25 milliards de dollars.

L'entreprise intègre son moteur de recherche dans des applications mobiles, des sites web, des CRM d'entreprise. Il compte désormais plus de 10 000 utilisateurs dans plusieurs pays. Stripe, Twitch, Universal Music Group, Dior, Lacoste,  l'utilisent.

Prédire l'intention d'achat de l'internaute

La concurrence entre les marques devient de plus en plus féroce. En parallèle, les données comportementales sont abondantes. De ce fait, la prédiction du comportement d'achat est devenue importante. Le marketing prédictif permet de prévoir les besoins des utilisateurs afin de leur présenter de nouveaux produits.