Avec l’explosion des réseaux sociaux, les internautes partagent de plus en plus d’informations sur leurs besoins, leurs goûts, leurs centres d’intérêt. Ces informations sont une mine d’or pour qui les exploite. Amazon l’a très bien compris et a multiplié ainsi son taux de transformation par 2. Aujourd’hui, 30% de son chiffre est généré par son outil de recommandation de produits. Est-ce possible d’utiliser ces outils sans avoir les moyens d’Amazon ?
Le taux de conversion : le 1er levier de rentabilité pour l’ e-commerce
Le taux de conversion moyen des sites e-commerce est de 3%. Ceci signifie que 97% des internautes, souvent chèrement acquis par ces sites marchands, n’achètent pas lors de leur visite.
La moindre amélioration du taux de transformation des visiteurs en acheteurs a donc un effet de levier considérable sur la performance global d’un site, tant en terme de rentabilité que de chiffre d’affaire. C’est le challenge N°1 de tout e-commerçant.
Le meilleur moyen de convaincre son audience ? Lui proposer le bon produit, au bon moment. Mieux connaître ses visiteurs de façon personnalisée, c’est l’assurance de mettre en avant les produits susceptibles de l’intéresser. C’est tout l’enjeu de la recommandation sociale personnalisée.
La recommandation sociale personnalisée pour booster le taux de conversion des e-commerçants
La plupart des grands e-commerçants américains ont déjà adopté ce type de solution, en particulier le pionnier Amazon, qui affiche un taux de transformation deux fois supérieur à la moyenne des e-marchands français. Amazon convient également que 30% de son chiffre d’affaires est généré par son investissement très important sur la recommandation personnalisée.
Les acteurs de la recommandation personnalisée aux USA sont des sociétés en très fort développement avec des business models solides. Elles ont déjà réalisé des levées de fonds majeures (58 M$ pour RichRelevance, 55 M$ pour Baynote, etc.).
Le nec plus ultra de la recommandation personnalisée ? La recommandation sociale.
Elle apporte une réelle innovation à ce marché de la recommandation avec l’ajout d’une couche sociale, véritable boost en terme de pertinence de la recommandation. Cela permet non seulement d’observer le comportement de navigation des utilisateurs sur les sites et mais aussi d’analyser en plus les données issues des réseaux sociaux. Résultat : la capacité à mieux connaître chaque utilisateur et lui proposer une sélection de produits ou de contenus la plus en adéquation avec son profil.
Des acteurs français comme le Figaro, ou encore Trace TV ont déjà intégré ce type de solution éditée par AntVoice, acteur européen de la recommandation sociale, afin d’augmenter leurs revenus.
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