8 stratégies reconnues pour maximiser le panier moyen grâce à des recommandations de produits personnalisées

Avez-vous déjà eu l’impression que votre magasin en ligne attirait énormément de visiteurs, mais que ceux-ci avaient tendance à s’en aller sans ajouter de nouveaux articles à leur panier, voire à abandonner totalement celui-ci ? C’est là que les recommandations de produits personnalisées démontrent toute leur importance.

En analysant les habitudes de navigation et l’historique d’achat de chaque visiteur, vous pouvez faire des suggestions précises capables d’améliorer le panier moyen, de réduire les abandons de paniers et de fidéliser sur le long terme.

Vous trouverez ci-dessous huit tactiques reconnues (étayées par le vécu de BrandAlley) qui vous aideront à tirer le maximum de chaque visite. Pour commencer, intéressons-nous à l’impact et à l’importance de la personnalisation, ainsi qu’aux différents systèmes de recommandation possibles.

La plupart des acheteurs en ligne déclarent d’un part être plus susceptibles de revenir sur un site qui leur propose des suggestions sur mesure, et d’autre part que la personnalisation affecte absolument tout, de l’engagement à la taille du panier.

D’après notre recherche sur la rétention et la fidélisation omnicanales en 2024, 31 % des clients sont plus enclins à rester fidèles lorsque leur expérience d’achat semble personnalisée.

Les recommandations personnalisées peuvent également permettre de réduire l’abandon des paniers. En 2024, le Baymard Institute a constaté que 70,19 % des commandes retail en ligne étaient abandonnées. Une véritable douche froide pour les marques d’e-commerce. Parce qu’elles mettent en avant des articles qui parlent réellement aux clients au lieu de simplement les laisser partir, les recommandations de produits, lorsqu’elles sont pertinentes et arrivent au bon moment, peuvent permettre de réduire ce chiffre de manière significative.

Quelques avantages des recommandations personnalisées

• Réduction des paniers abandonnés : au moment du paiement, rappeler aux acheteurs qu’il existe des articles complémentaires ou connexes, surtout s’ils les ont regardés sans les ajouter, permet de limiter l’abandon.
• Augmentation du panier moyen : présenter aux clients des accessoires à plus forte marge ou des ensembles d’articles favorise les achats impulsifs tout en apportant une réelle valeur. Vous pouvez par exemple envisager d’ajouter une section « Compléter le look » pour les vêtements, ou un widget « Fréquemment achetés ensemble » pour les produits électroniques. Pour maximiser les dépenses de chaque client, mettez en avant des articles naturellement compatibles avec leur achat principal.
• Prolongation de la durée des sessions : les marchés en ligne sont si concurrentiels que préserver l’engagement des visiteurs est devenu une obligation. Encouragez l’exploration en personnalisant les carrousels de produits, les pages d’accueil ou les recommandations dynamiques en fonction de l’historique de navigation des utilisateurs.
• Différenciation par rapport à la concurrence : en proposant des lignes de produits adaptées ou des recommandations de niche, vous vous démarquez des places de marché génériques et gagnez la confiance et la fidélité de vos clients. Cela vous permet d’approfondir peu à peu votre niveau de fidélisation et de faire de votre marque la destination de choix pour les acheteurs soucieux de voir leurs préférences respectées.

Découvrons maintenant les différents systèmes de recommandations, leur fonctionnement et comment les avantages qu’ils procurent peuvent faire le succès de votre marque d’e-commerce.

1.Utilisez des informations basées sur l’IA

Pour renforcer le panier moyen, faire des suppositions ne suffit pas. L’IA permet d’analyser en temps réel les actions des utilisateurs, d’identifier des tendances et de dévoiler des opportunités de vente cachées. En déterminant précisément ce que chaque acheteur est susceptible de vouloir par la suite, vous vous donnez de meilleures chances de réaliser des cross-sells et des upsells au moment où ils sont le plus réceptifs.

Quelle utilité ? Les algorithmes avancés identifient rapidement les tendances de comportement et prédisent les intentions du client.

Comment ça marche :

• Traitement des données en temps réel : un moteur d’IA analyse les actions actuelles et passées de l’utilisateur (clics, temps passé sur des pages spécifiques, articles regardés) pour proposer à la volée des suggestions de produits pertinentes.
• Modélisation prédictive : prévoit le prochain achat ou le prochain intérêt le plus probable de l’utilisateur, afin de faciliter la réalisation de cross-sells et d’upsells à des moments critiques.
• Communication proactive : ces informations peuvent déclencher des emails personnalisés et automatisés ou des notifications push portant sur des articles qu’un utilisateur est statistiquement susceptible d’acheter.

Découvrez comment le marketing omnicanal basé sur l’IA de SAP Emarsys vous aide à créer, à lancer et déployer à grande échelle des campagnes marketing personnalisées et pilotées par l’IA qui convertissent les acheteurs et les incitent à réitérer leurs achats.

2. Donnez la priorité aux first party data

En utilisant les données que vous avez acquises (plutôt que celles provenant de sources tierces), vous vous donnez les moyens de dresser un profil plus exact du client et vous gagnez la confiance des utilisateurs à long terme. Ce faisant, vous posez un socle robuste qui facilite la création de messages personnels et pertinents.

Quelle utilité ? L’unification des points de contact clients (site web, email, apps de fidélité) permet d’établir des profils plus précis et harmonise les expériences.

Comment ça marche :

• Profils utilisateurs consolidés : en acquérant directement les données issues des interactions de votre marque (ex. : formulaires d’inscription et participation aux programmes de fidélité), vous garantissez leur précision et leur exactitude.
• Enrichissement continu : chaque session, clic ou achat ajoute des détails au profil d’un utilisateur, ce qui permet d’affiner les futures recommandations.
• Confidentialité : en utilisant vos propres données, vous vous assurez de mieux respecter les règlements de type RGPD/CCPA et vous gagnez la confiance des utilisateurs.

Pour en savoir plus sur les first party data, lisez notre guide complet.

3. Mettez fréquemment à jour les recommandations

• Un article qui éveille l’intérêt d’un acheteur aujourd’hui peut tout à fait être en rupture de stock ou se voir remplacer par de nouveaux arrivages demain. En actualisant en permanence vos suggestions de produits, vous vous assurez de toujours présenter des articles tendance et attractifs.Quelle utilité ? Face à l’évolution rapide des centres d’intérêt de vos consommateurs et aux changements de stocks, qui peuvent rendre les anciennes suggestions obsolètes, vous devez vous adapter en permanence.Comment ça marche :
• Actualisation automatisée : synchronisez quotidiennement (ou plus souvent) votre moteur de recommandation pour refléter les nouveaux arrivages, les articles en rupture de stock et les produits à la mode.
• Déclencheurs saisonniers et événements déclencheurs : ajustez vos suggestions en fonction des vacances, des ventes flash ou d’événements importants (rentrée scolaire, etc.) afin de vous assurer de toujours afficher des produits pertinents.
• Rayons et widgets dynamiques : si vous mettez en avant les « Meilleurs vendeurs » ou les « Nouveaux arrivages », appuyez-vous sur les niveaux de stock en temps réel pour éviter de promouvoir des articles en rupture de stock, par exemple.

4. Alignez-vous sur les tendances saisonnières

Qu’il s’agisse des fêtes de fin d’année, du pic de voyages estival ou du rush de la rentrée scolaire, s’adapter aux événements saisonniers peut stimuler les intentions d’achat. En alignant vos recommandations sur ces signaux temporels, votre marque conserve toute sa pertinence.

Quelle utilité ? Les promotions lancées au bon moment, en lien avec des événements actuels, présentent un intérêt renforcé tout en donnant un sentiment d’urgence.

Comment ça marche :

• Campagnes basées sur le calendrier : identifiez les grands pics saisonniers (été, fêtes de fin d’année) et les événements locaux importants (festivals, événements sportifs) pour adapter vos recommandations de produits.
• Signaux comportementaux : si le comportement de l’utilisateur évolue en fonction de la saison (ex. : plus d’achats de fournitures de bureaux au premier trimestre), ces articles doivent ressortir en premier dans vos recommandations.
• Intérêt localisé : ajustez vos suggestions en fonction du climat local ou des événements culturels.

5. Optimisez la navigation mobile

Les gens utilisent de plus en plus leur smartphone pour rechercher des produits. Une mauvaise expérience mobile peut donc décourager vos utilisateurs et réduire le panier moyen de manière drastique. Pour préserver l’engagement et maximiser le panier total, il est essentiel de présenter les recommandations dans un format attractif et adapté au mobile.

Quelle utilité ? La plupart des acheteurs effectuent leurs recherches sur smartphone. Une interface mal pensée peut donc limiter l’engagement.

Comment ça marche :

• Carrousels et widgets navigables : affichez vos recommandations dans des listes horizontales faciles à parcourir, qui ne risquent pas de surcharger les petits écrans.
• Design réactif : assurez-vous que vos pop-ups ou bannières de recommandations de produits s’adaptent sans problème aux différents appareils mobiles.
• Vitesse et utilisabilité : un temps de chargement rapide et un minimum de friction encouragent une navigation prolongée, qui permet de dévoiler plus de recommandations de produits.

Vous voulez en savoir plus sur l’optimisation mobile ? Découvrez comment la solution d’engagement client mobile de SAP Emarsys vous aide à améliorer la valeur vie des clients mobile-first via la personnalisation enrichie par les données et d’autres méthodes.

6. Placement et format des tests A/B

En apportant des modifications minimes à la présentation, par exemple en changeant le texte d’en-tête ou en optant pour une grille au lieu d’un défilement, vous pouvez maximiser les conversions. Une stratégie de test A/B structurée montre quels éléments ont un réel impact, afin d’améliorer la satisfaction des utilisateurs et les chiffres de ventes.

Quelle utilité ? En réalisant des tests A/B, vous pouvez évaluer l’impact des modifications apportées au contenu et au ciblage des audiences grâce à des indicateurs comme la portée, l’engagement, le taux de clics et de conversion.

Comment ça marche :

• Cadre de test : réalisez des expériences contrôlées sur un sous-ensemble d’utilisateurs, en comparant différentes variations au niveau des widgets de recommandation (ex. : « Compléter le look » ou « Tendances actuelles »).
• Variables clés : styles d’affichage (grille contre défilement), en-têtes ou emplacement sur la page.
• Résultats exploitables : déterminez quelle version maximise le taux de clics, le taux d’ajout au panier ou le panier moyen, puis déployez-la.

7. Intégrez tous les points de contact clés

Les clients ont tendance à sauter rapidement d’une page à l’autre : pages de recherche, pages d’accueil, détails des produits, flux de paiement. C’est la norme actuelle. En affichant des suggestions de produits pertinentes à chacun de ces points de jonction, vous pouvez améliorer considérablement la valeur globale du panier.

Quelle utilité ? Une exposition constante aux articles pertinents tout au long du parcours utilisateur permet de garder votre marque sur le devant de la scène.

Comment ça marche :

• Page des résultats de recherche : proposez des alternatives en l’absence de correspondance exacte, afin de réduire la frustration de l’utilisateur.
• Page d’accueil : accueillez les visiteurs récurrents avec des produits connexes ou vus récemment.
• Page de produit : mettez en avant les combinaisons « Fréquemment achetés ensemble » ou « Vous pourriez aussi aimer ».
• Panier : suggérez des ajouts de dernière minute ou des accessoires complémentaires.
• Email post-achat : présentez des articles capables de prolonger l’expérience du client (ex. : recharges, équipements compatibles).

Informations clés : l’intégration globale garantit que chaque point de contact renforce le suivant, afin de créer une expérience de marque et d’achat unifiée.

8. Surveillez les changements de comportement

Les tendances et les préférences sont susceptibles de varier d’un jour à l’autre. La popularité d’un article peut exploser en raison d’un buzz sur les réseaux sociaux, pendant qu’un autre disparaît des radars. Surveiller ces changements en quasi temps réel permet d’éviter que vos recommandations perdent leur fraîcheur et leur pertinence.

Quelle utilité ? Les goûts des consommateurs évoluent rapidement. Réaliser une analyse en temps réel garantit que votre stratégie s’adapte.

Comment ça marche :

• Suivi des comportements : utilisez les enregistrements de session ou les heatmaps pour déterminer à quel endroit les utilisateurs ont tendance à rester plus longtemps et ce qui les fait partir.
• Tableaux de bord dynamiques : Accédez à des indicateurs de performance en temps réel (taux de clics, taux d’ajout au panier) et réagissez rapidement en cas de variation du comportement de l’utilisateur.
• Adaptation des campagnes : si un produit devient à la mode du jour au lendemain, proposez-le dans vos recommandations ou mettez-le en avant dans une campagne email le jour suivant.

En pratique : les déclencheurs en temps réel d’Adidas Running App démontrent que réagir rapidement aux nouvelles données des utilisateurs peut maximiser l’engagement et la rétention dans tout l’entonnoir.

Si la création d’un moteur de recommandation basé sur les données peut produire d’excellents résultats, elle n’est pas sans difficultés. Bien comprendre ces enjeux dès le départ et prévoir comment les surmonter garantit la solidité et la conformité de vos stratégies de personnalisation.

Limitations des volumes de données

Les retailers de petite taille disposent rarement des grands ensembles de données nécessaires pour réaliser une personnalisation plus précise basée sur l’IA. Les ensembles de données fragmentés peuvent dégrader la précision des recommandations et vous laisser avec des suggestions génériques qui ne trouvent d’écho nulle part. Solutions possibles :

• Utiliser des informations externes en complément : boostez vos first party data en intégrant des données démographiques ou contextuelles tierces, acquises de manière responsable (ex. : tendances régionales). Même un faible volume d’informations additionnelles peut permettre d’affiner les prédictions.
• Adopter des modèles de recommandation hybrides : combinez le filtrage collaboratif et basé sur le contenu. Cette approche permet de combiner ce que vous savez de vos produits avec des données utilisateurs limitées, afin que les suggestions soient au moins en partie pertinentes, même si les historiques de navigations individuels sont restreints.
• Puiser dans les capacités de SAP Emarsys : en unifiant les comportements existants en matière d’achat, d’ouverture des emails et d’utilisation de l’app de fidélité, les marques plus petites peuvent toujours développer des profils utilisateurs cohérents. L’IA d’Emarsys peut alors proposer des recommandations de produits attractives. Vous voulez en savoir plus ?

Questions de confidentialité

Les règlements comme le RGPD et la CCPA poussent les marques à gérer avec précautions leurs données clients. Même si la personnalisation repose sur les détails, elle doit s’appuyer sur des pratiques transparentes d’acquisition et d’utilisation des données. Quelques moyens d’y parvenir :

• Mettre en œuvre des opt-ins transparents : Vos clients doivent savoir exactement pourquoi et comment vous utilisez leurs données. Facilitez l’obtention et le retrait du consentement. Un tel niveau de clarté encourage la confiance et la fidélisation à long terme.
• Anonymiser les données comportementales : dans la mesure du possible, enregistrez les interactions des utilisateurs sans les lier à des informations identifiables individuellement. Cette approche doit guider la logique de recommandation sans exposer des détails trop personnels.
• Mettre les clients aux commandes : proposez des centres de préférence afin de laisser les utilisateurs affiner leurs paramètres de confidentialité ou de personnalisation.

En gérant de manière proactive les enjeux en matière de volume et de confidentialité des données, vous pouvez développer des systèmes de recommandation robustes alignés sur les attentes des utilisateurs et les exigences réglementaires.

Les moteurs de recommandation modernes combinent l’IA aux données en temps réel, en se concentrant sur trois couches clés :

• Couche de données : collecte des analyses web, des données CRM et des enregistrements POS pour créer des profils d’acheteurs complets.
• Modèles d’IA : intègrent un filtrage collaboratif et basé sur le contenu pour générer des suggestions de produits pertinentes.
• Couche de livraison : s’intègre aux sites d’e-commerce, aux campagnes d’email ou aux apps mobiles pour proposer des recommandations au moment idéal.

La prochaine génération de systèmes de recommandations mettra en avant :

• La sensibilité contextuelle : prise en compte de facteurs en temps réel comme la météo locale ou les données géolocalisées pour adapter les suggestions.
• Le commerce vocal : intégration parfaite de recommandations dans les expériences d’achat par assistant vocal.
• La personnalisation axée sur la confidentialité : utilisation d’informations anonymisées ou de confidentialité différentielle; afin que les clients n’aient pas peur de partager leurs données.

Pourquoi c’est important : ces tendances donnent aux marques d’e-commerce les moyens de proposer des expériences plus innovantes et pertinentes, tout en respectant la confidentialité des utilisateurs.

Conseil de pro : La plateforme d’engagement client omnicanal pour l’e-commerce de SAP Emarsys vous aide à développer une base de données d’acheteurs engagés et à forte valeur, ainsi qu’à améliorer considérablement le time-to-value grâce à des automatisations marketing préconçues et optimisées par l’IA.

Défi : les envois en masse d’emails génériques donnaient de moins en moins de résultats. En analysant le cycle de vie client, l’équipe marketing voyait ses clients déserter, mais les informations lui parvenaient trop tard pour lui permettre de réagir.

Solution : déployer des modèles d’IA pour prévoir les préférences des clients, surtout pour les utilisateurs à mi-entonnoir. Le panier moyen a également été amélioré en plaçant des widgets « Fréquemment achetés ensemble » directement sur les pages de produits, afin de transformer la recherche d’un article unique en achat de plusieurs articles.

Résultats :

• 10 % d’augmentation du panier moyen grâce à des offres de produits sur mesure
• 28 % d’accélération des rotations de stocks pour les biens saisonniers

À retenir : cette hausse du panier moyen illustre l’efficacité des recommandations de produits personnalisées pour stimuler la croissance des revenus. BrandAlley a démontré toute son adaptabilité en ajustant ses offres de produits et ses stratégies marketing lors de la pandémie.

En se concentrant sur les catégories maison et jardin, la marque a enregistré une hausse remarquable de 130 % des revenus issus de ces segments, soulignant ainsi l’importance de bien comprendre et de réagir aux changements de comportement des consommateurs.

Découvrez la success story de BrandAlley ici.

Nous le savons, les recommandations de produits personnalisées permettent d’accroître le panier moyen, de réduire l’abandon des paniers et de renforcer la fidélisation. En appliquant ces huit bonnes pratiques, alimentées par des données unifiées, des algorithmes d’IA et des essais réguliers, vous pouvez créer les expériences sur mesure que les acheteurs en ligne exigent aujourd’hui.

Des paniers abandonnés aux désabonnements, la plateforme d’engagement client de SAP Emarsys identifie les principales opportunités de croissance et vous aide à capitaliser rapidement dessus. Ses stratégies sont simples à utiliser et à exécuter en un clic.

Prêts à affiner votre stratégie de recommandation ? Réservez une démo pour découvrir comme la personnalisation axée sur l’IA peut s’intégrer à l’ensemble de votre parcours client, de la page d’accueil au contact post-achat, afin de maximiser le panier moyen et la croissance à long terme.

Nick Odom est consultant principal en solutions pour SAP Emarsys et travaille pour l’entreprise depuis 2016. Il a travaillé avec des entreprises des secteurs du e-commerce, des biens de consommation et du retail et a pu découvrir des cas d’usages omnicanaux percutants qui génèrent des résultats business.