Quel est l’intérêt d’un programme d’optimisation des moteurs de recherche (SEO), d’une stratégie de marketing par e-mail finement élaborée et d’une présence active sur les médias sociaux si vos clients ne peuvent pas trouver ce qu’ils veulent lorsqu’ils arrivent sur votre site ? C’est la question que Raj De Datta, PDG de BloomReach, pose à ses quelque 150 clients, qui vont du grand magasin de luxe Neiman Marcus au cybercommerçant branché ModCloth.
« À l’heure actuelle, c’est comme si vous entriez dans Target », déclare M. De Datta à propos de la plupart des sites de commerce électronique. « Je cherche des jouets. Quelqu’un d’autre cherche une veste polaire. Mais nous voyons tous les deux le même magasin, même si nous sommes là pour une raison très différente. »
Depuis une page d’accueil de commerce électronique typique, les consommateurs peuvent soit utiliser la fonction de recherche, soit se frayer un chemin à travers plusieurs niveaux de menus, dans l’espoir de trouver un produit spécifique. Mais avec le logiciel SNAP de BloomReach, les acheteurs arrivent au magasin et ne voient que les produits qu’ils veulent, car le logiciel a déterminé de manière anonyme leurs intentions et leurs préférences en fonction de leurs visites antérieures sur le site, de la langue qu’ils utilisent, des liens sur lesquels ils ont cliqué sur le site, des points communs du contenu qu’ils consomment sur le site, de leur emplacement actuel et du réseau qu’ils utilisent – sans qu’il soit nécessaire de se connecter ou d’utiliser un mot de passe.
En fait, le logiciel de niveau entreprise de BloomReach – qui coûte aux détaillants 7 500 dollars par mois ou plus, en fonction du nombre de visiteurs uniques – s’attaque au dernier kilomètre du marketing du commerce électronique. « Je me suis rendu compte que personne ne s’intéressait au site Web lui-même », explique M. De Datta. « Tout le monde adoptait une approche unique ».
Avec SNAP, l’objectif était d’utiliser le big data pour aider les consommateurs individuellement, en fonction de leur intention actuelle, et non de leurs données démographiques ou de leur historique d’achat. « Nous avons la capacité de reconnaître les visiteurs avec une précision de 99 % », affirme M. De Datta à propos de « l’apprentissage automatique » de son entreprise, qui fonctionne même si le consommateur a précédemment visité un site sur un appareil mobile et utilise maintenant un navigateur Web. Si BloomReach parvient à ses fins, il réduira considérablement le nombre d’étapes entre l’arrivée sur la page d’accueil d’un site de commerce électronique et le clic sur le bouton « ajouter au panier ».
Pour les détaillants en ligne, l’intérêt de SNAP, au-delà de sa capacité à mieux servir les produits précis que les gens recherchent, est qu’ils n’ont pas besoin de reconstruire leurs sites Web à partir de zéro pour l’utiliser. Le service basé sur le cloud indexe automatiquement chaque page – et chaque nouvelle page ajoutée – du site d’un client et génère automatiquement pour les visiteurs le contenu approprié de ces pages. Pour les magasins qui ajoutent et suppriment des centaines de produits par semaine sur leurs sites, cette fonctionnalité signifie qu’ils peuvent l’afficher et l’oublier. Autre avantage : contrairement aux tests A/B, qui peuvent prendre des semaines, l’apprentissage automatique global de BloomReach, tiré des données constamment mises à jour de tous ses clients et de plus de 30 sources de données publiques, réduit le délai entre l’application et les résultats positifs. Pour ModCloth, la technologie de base de SNAP s’est traduite par une augmentation de 40 % des visites sur les pages de produits individuels, signe que les gens trouvaient ce qu’ils cherchaient.
Selon M. De Datta, la technologie de BloomReach est compliquée mais remplit une fonction très simple : C’est la réponse à la cliente qui parcourt un site à la recherche de la robe d’été verte parfaite et qui ne sait rien d’autre de ce qu’elle veut que « je le saurai quand je le verrai ».
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