What are personalized product recommendations?
Que sont les recommandations de produits personnalisées ?
Personalized product recommendations are generated with user data taken from your website. Ideally, you’ll only show your customers products that they actually would like to buy. The more personalized the experience, the better.
When done right, personalized product recommendations can save you money and increase your customer retention. A 2018 report shows that returning customers who engaged with a suggested product (by clicking on it and reading the description, for example) were 55% more likely to make a purchase during that shopping session. For new customers, that figure was a cool 70%.
Recommendation engines, which are programs that analyze data on both products and users, drive features like this. Not only do retailers employ these engines, video streaming websites use them to generate lists of recommended clips for their users to watch.
There are 3 main types of recommendation engines:
Collaborative filtering systems
Content-based filtering systems
Hybrid recommendation systems
Les recommandations de produits personnalisées sont générées à l’aide des données d’utilisateurs extraites de votre site Web. Idéalement, vous proposez à vos clients uniquement des produits qu’ils souhaitent acheter. Plus l’expérience est personnalisée, mieux c’est.
Lorsqu’elles sont correctement effectuées, les recommandations de produits personnalisées peuvent vous aider à réaliser des économies et à augmenter la fidélisation des clients. Un rapport datant de 2018 indique que les clients qui s’engagent avec un produit recommandé (en cliquant dessus et en lisant la description, par exemple) sont 55 % plus susceptibles d’effectuer un achat lors de cette session. Pour les nouveaux clients, ce taux est de 70 %, un joli chiffre.
Les moteurs de recommandation, qui sont des programmes analysant les données sur les produits et les utilisateurs, génèrent des fonctionnalités de ce type. Non seulement les vendeurs utilisent ces moteurs, mais les sites Web de streaming s’en servent pour générer des listes de vidéos recommandées à l’attention des utilisateurs.
Il existe 3 types principaux de moteurs de recommandation :
Les systèmes de filtrage collaboratif
Les systèmes de filtrage basé sur le contenu
Les systèmes de recommandation hybride