Prédire le prochain achat de chaque client
Généré par Klaviyo AI
L’analyse du prochain meilleur produit classe les articles qu’un acheteur est susceptible d’acheter selon son comportement, ses achats et son profil. La page présente son fonctionnement, ses limites lorsque les données sont rares et ses applications pour personnaliser les recommandations sur plusieurs canaux.
- Classement individuel: Les scores produits évoluent avec la navigation, les achats et l’activité du panier de chaque personne.
- Catalogue actualisé: Les recommandations tiennent compte des stocks, des prix et de la disponibilité en temps réel.
- Diffusion multicanale: Une même prédiction peut alimenter les recommandations par e-mail, SMS et notification push à partir d’un seul dossier client.
- Données limitées: Les profils peu renseignés reçoivent des recommandations par défaut, comme les meilleures ventes par catégorie, avant un affinement progressif.
- Bénéfices attendus: Des sélections pertinentes peuvent favoriser la conversion, le montant moyen des commandes et la rétention, tout en réduisant le merchandising manuel.
L’analyse du prochain meilleur produit est le processus qui consiste à prédire quel produit un acheteur individuel est le plus susceptible de vouloir ensuite, en fonction de son comportement, de son historique d’achats, et des données de profil. Elle attribue un score à votre catalogue pour chaque personne et met en avant l’article qu’elle est le plus susceptible d’acheter.
Imaginons qu’une personne ait acheté des chaussures de course à deux reprises, consulté des chaussettes de compression la semaine dernière, et abandonné un panier contenant un sac d’hydratation. Le modèle interprète ces signaux ensemble, puis classe les produits les plus susceptibles de générer une conversion pour cette personne précise. Deux acheteurs consultant la même catégorie peuvent voir des recommandations différentes, car leurs historiques indiquent des orientations différentes.
Principales fonctionnalités de l’analyse des meilleurs produits suivants
Voici les fonctionnalités clés qui permettent à cette solution de fonctionner :
- Scoring du comportement et des achats : Les modèles évaluent la navigation, les achats passés, l’activité du panier, et les attributs de profil afin de déterminer quel produit afficher ensuite à chaque acheteur, et les classements se mettent à jour à mesure que de nouveaux comportements sont enregistrés.
- Appariement tenant compte du catalogue : les prédictions s’appuient sur des données produit en temps réel afin que les recommandations reflètent les stocks, les prix, et la disponibilité actuels.
- Diffusion cross-canal : une même prédiction peut s’afficher dans un e-mail, un SMS, une notification push et d’autres canaux propriétaires à partir d’un seul dossier client.
- Logique de repli en cas de données clairsemées : pour les nouveaux acheteurs ou des historiques limités, les prédictions peuvent revenir aux meilleures ventes par catégorie ou à des valeurs par défaut similaires, jusqu’à ce qu’il existe suffisamment de signaux. Cette limite est bien réelle : les profils clairsemés reçoivent d’abord une valeur par défaut sûre, puis les prédictions s’affinent à mesure que l’historique d’achat et de navigation se construit.
Avantages de l’analyse du prochain meilleur produit
Voici les principaux avantages :
- Conversion plus élevée : les acheteurs voient des produits qui correspondent à ce qu’ils ont déjà consulté ou acheté, ce qui réduit les frictions de recherche qui incitent les gens à aller ailleurs.
- Valeur moyenne de la commande plus élevée : Des sélections pertinentes de vente croisée et d’up-sell incitent les acheteurs à ajouter des articles qui leur plairaient, plutôt qu’une remise aléatoire sur un stock sans rapport.
- Rétention renforcée : après que l’acheteur de chaussures de course a finalisé sa commande, l’envoi suivant peut faire référence à ce qu’il a déjà acheté et suggérer l’article que le modèle classe ensuite, afin que chaque achat alimente la recommandation suivante.
- Moins de travail de merchandising manuel : les équipes réduites qui gèrent de grands catalogues n’ont pas à créer des blocs de produits à la main pour chaque envoi.
Quand l’analyse du prochain meilleur produit est pertinente
Si vous débutez avec la personnalisation, l’analyse du prochain meilleur produit peut remplacer les grilles de produits uniformes dans les messages de bienvenue, de navigation et post-achat par des sélections liées à ce que chaque personne a réellement fait. Si vous exécutez déjà des programmes matures sur les canaux e-mail, SMS et push, elle peut attribuer un score une fois par profil, afin que vous n’ayez pas à créer manuellement une grille de produits distincte pour chaque canal.
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