Que savoir sur les moteurs de recommandation ?  

Les moteurs de recommandation sont devenus incontournables dans le secteur du e-commerce. Ces outils permettent de faciliter la recherche des produits aux clients sur les sites de vente. Certaines entreprises ont confirmé avoir doublé les ventes grâce aux moteurs de recommandation. Amazon a attesté que 30 % des pages visitées par ses clients sont l’œuvre de ce système. Mais, c’est quoi exactement les moteurs de recommandation ? Comment fonctionnent-ils et quels sont leurs avantages ? Ce billet de blog vous apporte toutes les réponses.           

C’est quoi un moteur de recommandation ?           

Un moteur de recommandation est un système qui se base sur des algorithmes et qui fait des propositions de produits aux visiteurs des sites marchands. Aujourd’hui, ce système fait également usage de l’intelligence artificielle, ce qui améliore fortement son impact dans la vente des produits. Il s’agit alors d’un outil qui accompagne les utilisateurs dans la navigation sur les sites web. Dans le e-commerce, l’utilisation d’un moteur de recommandation est nécessaire à cause de la rude concurrence.

En vérité, ces algorithmes améliorent l’expérience utilisateur et permettent aux visiteurs de passer plus de temps dans les boutiques en ligne. Ainsi, il est plus évident qu’ils finissent par faire des achats. Les moteurs de recommandation sont aussi utilisés pour améliorer la stratégie de retargeting. Il est alors impensable d’élaborer un marketing digital gagnant sans recourir au système de recommandation. Les blogs, les sites d’actualités, les sites de streaming et les réseaux sociaux y font aussi recours.

Quel est le mode de fonctionnement des moteurs de recommandation ?

Maintenant que vous savez ce qu’est un moteur de recommandation, il est opportun que vous connaissiez son principe de fonctionnement. En vérité, les moteurs de recommandation fonctionnent grâce à des algorithmes qui analysent les informations des utilisateurs. Ainsi, ils parviennent à leur suggérer des produits qui répondent à leurs habitudes d’achat ou leurs recherches. Une approche qui permet de convertir vos leads en clients assez rapidement et donc d’accroître les ventes.

De manière pratique, ces moteurs font la collecte des données sur l’utilisateur, ils classent ensuite les données et les utilisent finalement pour recommander. Ainsi, un moteur de recommandation étudie les habitudes de chaque visiteur du site où il est installé. Il lui propose des produits similaires à ce qu’il a l’habitude d’acheter ou de consommer. Cette proposition tient compte de la marge de prix dans laquelle il a l’habitude de rester. Elle tient compte aussi de la popularité du produit et des avis positifs. 

La collecte des informations

La première étape du fonctionnement des moteurs de recommandation est la collecte des informations. En effet, lorsqu’un visiteur entre en contact avec votre site, le système de recommandation collecte toutes les données sur lui. Il recense les données comme :

• le temps passé sur chaque page produit du site ;
• les produits achetés à la dernière visite ;
• les notes et commentaires laissés sur certains produits visités ;
• les différentes pages visitées à chaque connexion sur le site etc.

Toutes ces informations sont enregistrées et permettent au moteur de recommandation de faire les bonnes suggestions. À chaque visite, le système est enclenché et collecte davantage de données. C’est pour cette raison que le système s’améliore davantage lorsque le temps passe.

La segmentation des données

Lorsque les informations sont collectées par les moteurs de recommandation, ceux-ci procèdent à une segmentation des données. Il s’agit d’une classification des informations qui consiste à créer une corrélation entre les données de l’internaute et les références du site. L’intérêt est de mettre en place un modèle de données qui permettra au système d’optimiser la recommandation. Grâce à cette segmentation des informations, le moteur de recommandation identifie aisément chaque internaute.

La recommandation proprement dite

Grâce au modèle de données ou d’informations préalablement construit, le système de recommandation peut maintenant faire des suggestions. Ce dernier fait juste une extraction de liste de produits qui répond à l’expérience et à l’habitude du visiteur selon ses données. Ainsi, les produits suggérés sont pertinents et comblent les attentes de l’internaute. C’est en clair, le mode de fonctionnement des moteurs de recommandation sur les différents sites internet.

Les moteurs de recommandation : quels sont les différents types qui existent ?

Bien que les moteurs de recommandation suivent la même procédure de fonctionnement, il est possible de les catégoriser selon le mode de suggestion. Ainsi, on a trois grands modèles de système de recommandation. Il y a : le content Based, le user Based et enfin la recommandation hybride. Voici plus clairement en quoi consiste chaque modèle de moteur de recommandation :

Le content Based 

Le moteur de recommandation Content Based est un système de recommandation qui fonctionne suivant un filtrage de contenu. C’est le type de moteur de recommandation que la plupart des boutiques en ligne utilisent. Il s’agit d’un modèle qui exploite les données issues des clics par items. C’est-à-dire qu’il s’appuie essentiellement sur les caractéristiques de référence des différents produits. Les suggestions sont ainsi faites aux visiteurs selon leur expérience d’achat.

C’est ce moteur de recommandation qui est utilisé par le géant Netflix. Son intérêt est qu’il n’a pas besoin d’une large communauté pour être fonctionnel et efficace. Pour cause, il ne prend pas en compte les informations relatives aux autres utilisateurs. Mais, c’est un système de recommandation qui peut générer un effet de monotonie chez l’utilisateur. Les produits suggérés sont pour la plupart basés sur le même critère de sélection. Ce qui engendre peu de diversité.

Le user Based 

Encore appelé la recommandation sociale, le user Based est un système de recommandation basé sur le filtrage collaboratif. C’est-à-dire que les données sont collectées en tenant compte du profil de tous les visiteurs du site. Le moteur de recommandation s’aligne alors sur les préférences de tous les utilisateurs pour faire des suggestions. Le système suppose que si un client achète à la fois deux produits A et B, un autre qui achète A est susceptible de prendre aussi B.

Il faut alors plusieurs utilisateurs sur le site pour que le système fonctionne de manière optimale. C’est le moteur de recommandation qui convient le mieux aux sites de e-commerce qui commercialisent les vêtements ou les ustensiles. Il facilite grandement le cross-selling et fait des suggestions de produits populaires. Toutes les recommandations disponibles se font en fonction des préférences actuelles des clients. Ce qui fait que les produits suggérés sont souvent tendances. 

Le système de recommandation hybride

Le système de recommandation hybride reste à ce jour le plus sophistiqué de tous. Il cumule les fonctionnalités des deux modèles précités. C’est un moteur de recommandation qui fait à la fois un filtrage de contenu et un filtrage collaboratif. Il est adopté par les mastodontes comme Amazon, Alibaba, Google etc. Avec ce système de recommandation, les utilisateurs obtiennent des suggestions très pertinentes. Ils remplissent vite leur panier sans même retrouver le produit qu’ils cherchaient.

En effet, le Content Based proposent des produits peu variés aux visiteurs. Le user Based l’appuie. Les entreprises qui font recours à ce type de moteur de recommandation proposent à leur clientèle une diversité de produits. Certaines recommandations hybrides font même des suggestions de produits sur des sites affiliés à leurs visiteurs. Cette approche permet de fidéliser les clients, car ils savent qu’à fois qu’ils viendront sur votre site, ils trouveront ce qu’ils recherchent.

Quels sont les sites qui utilisent les moteurs de recommandation ?

Lorsqu’on parle de moteur de recommandation, certains responsables d’entreprise peuvent penser qu’ils ne sont pas concernés. D’autres pensent à tort qu’il s’agit d’un outil qui concerne uniquement les sites e-commerce. Mais plusieurs sites font recours aux moteurs de recommandation pour optimiser l’expérience utilisateur. En voici quelques-uns :

Les sites de e-commerce 

Bien évidemment, les sites orientés principalement vers la vente d’articles sont les premiers à utiliser les algorithmes de recommandation. Ceux-ci sont indispensables pour faciliter la navigation aux visiteurs et surtout leur permettre d’acheter plus rapidement. Aujourd’hui, presque toutes les boutiques en ligne démarrent leurs activités avec un moteur de recommandation. Ce qui leur permet d’accélérer les ventes et par conséquent d’accroître les offres.

Les moteurs de recommandation : Les médias sociaux

Aujourd’hui, tous les médias sociaux font usage des moteurs de recommandation. Ces outils leur permettent de répondre à un certain nombre de besoins des abonnés. Les géants comme Facebook et Instagram l’utilisent par exemple pour proposer des amis aux abonnées. Ils en font également usage pour suggérer des pages et des groupes aux utilisateurs. Pour le faire, ce système de recommandation prend souvent en compte les informations sur le profil de chaque utilisateur.

Il intègre également les différentes interactions que les utilisateurs entretiennent entre eux et leur expérience en matière de navigation. La situation géographique et les centres d’intérêt sont aussi des paramètres que ces moteurs de recommandation considèrent. Après une segmentation des données collectées, les algorithmes font des suggestions pertinentes aux abonnés.

Les sites de voyage

Ce ne sont pas seulement les e-commerçants qui profitent des moteurs de recommandation. Les sites de voyage l’utilisent à fond pour répondre aux besoins de leurs abonnés. Ils s’en servent pour proposer des destinations et des hôtels à leurs clients. Bien souvent, ces moteurs enregistrent les informations inhérentes aux anciennes réservations ou aux vols consultés récemment. Ils suggèrent alors des voyages en tenant compte du budget, de la destination et des préférences.

Les sites d’informations et les bibliothèques en ligne

Les bibliothèques en ligne utilisent aussi des moteurs de recommandation pour suggérer les meilleurs titres à leurs utilisateurs. Si vous envisagez de créer un site pour la lecture, ces algorithmes de suggestion sont indispensables à votre projet. Ils vous permettent d’optimiser l’expérience de vos abonnés. À chaque fois qu’ils finissent de lire un bouquin, ils trouvent un autre qui répond parfaitement à leurs préférences.

Les sites d’informations sont également connectés aux moteurs de recommandation. Ces plateformes qui diffusent les actualités utilisent les algorithmes pour proposer des articles aux lecteurs. Ceux-ci se basent essentiellement sur les types de contenus que le lecteur a préalablement lus. Ils peuvent aussi tenir compte de la popularité de l’article, de sa date d’émission, des lecteurs qui ont déjà lu ou encore du sujet abordé.

Les plateformes de streaming

Les sites de streaming font aussi usage des moteurs de recommandation pour faciliter la navigation à leurs utilisateurs. Netflix, YouTube, Spotify et bien d’autres s’en servent pour suggérer des playlists aux abonnés. Il suffit juste que vous preniez l’habitude de vous connecter à ces plateformes et vous verrez des suggestions qui répondent à vos préférences. Les vidéos et les chansons qui sont dans votre liste de propositions tiennent compte de vos habitudes d’écoute.

Les sites de rencontres

Les sites de rencontres utilisent également les algorithmes de recommandation. Ils s’en servent pour aider les différents abonnés à trouver le profil d’ami qui leur convient. Bien souvent, ce sont les informations mentionnées sur chaque profil qui sont prises en compte. L’âge, la situation géographique, le genre et les préférences physiques sont entre autres les critères de recommandation. Les abonnés homosexuels auront des propositions qui tiennent compte de leurs préférences.

Quels atouts pour les moteurs de recommandation ?  

Pour tous les sites qui les adoptent, les moteurs de recommandation offrent plusieurs intérêts. Ils permettent aux sites de e-commerce d’améliorer leur taux de conversion. Les visiteurs des boutiques en ligne ont généralement du mal à quitter ces sites sans acheter. Mieux, ces algorithmes aident à mettre la lumière sur les différents produits proposés par les plateformes de vente. Sur tous les sites évoqués précédemment, les moteurs de recommandation améliorent la navigation.

Ils facilitent les recherches et proposent aux utilisateurs des pistes pertinentes qui tiennent compte de leur besoin. Les offres sont suffisamment personnalisées et permettent ainsi aux visiteurs de se sentir écoutés. Avec les moteurs de recommandation, le client identifie le produit qui lui convient au bon endroit au meilleur moment. Grâce à eux, les entreprises parviennent à accroître considérablement leur chiffre d’affaires et à augmenter leur visibilité.

Les moteurs de recommandation : quelles limites ?

Les moteurs de recommandation sont hyper performants et améliorent fortement l’expérience des internautes. Cependant, ils peuvent présenter quelques limites selon les utilisateurs. En effet, certains algorithmes génèrent un manque de diversité dans les propositions. Tous les produits suggérés tiennent uniquement compte des habitudes du client. Lorsqu’il a envie d’avoir des produits nouveaux, il a du mal à se retrouver dans les propositions.

D’ailleurs, certaines suggestions réalisées par les moteurs de recommandation peuvent ne pas convenir aux habitudes de l’internaute. En somme, les systèmes de recommandation sont des algorithmes qui font des propositions aux utilisateurs sur les sites web selon leurs préférences. Ils exploitent de nombreux critères comme les habitudes de navigation, les interactions avec les autres internautes et les clics.