La personnalisation sur Google Cloud : Quelle est la prochaine étape?

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La personnalisation sur Google Cloud : Quelle est la prochaine étape?

Table of Contents

  1. Introduction
  2. Le changement de comportement d'achat des clients
  3. L'importance des recommandations personnalisées
  4. Les défis de la mise en œuvre des recommandations à grande échelle
  5. La solution de Recommendations AI de Google Cloud
  6. Comment utiliser Recommendations AI en trois étapes simples
  7. Les types de recommandations et leurs objectifs
  8. Les avantages de l'utilisation de Recommendations AI
  9. Étude de cas: L'expérience de BigCommerce avec Google Recommendations AI
  10. Étude de cas: L'expérience de Qubit avec Google Recommendations AI
  11. Conclusion

🚀 Introduction

Dans le monde du commerce électronique, offrir une expérience client personnalisée est devenu essentiel pour se démarquer de la concurrence. Les clients d'aujourd'hui s'attendent à ce que les détaillants comprennent leurs besoins et leurs préférences, et leur proposent des recommandations de produits pertinentes qui répondent à leurs désirs et à leurs aspirations. C'est là que les recommandations personnalisées entrent en jeu. Dans cet article, nous explorerons l'importance des recommandations personnalisées dans le commerce électronique et nous vous présenterons Recommendations AI, la solution de Google Cloud qui permet aux détaillants d'offrir des recommandations hautement personnalisées à grande échelle.

🛍️ Le changement de comportement d'achat des clients

Au fil des ans, le comportement d'achat des clients a considérablement évolué. Avec la montée en puissance du commerce électronique, les clients effectuent de moins en moins de visites en magasin et privilégient les achats en ligne. Les détaillants ont donc dû adapter leurs stratégies et leurs plateformes pour s'engager de manière significative avec leurs clients. La personnalisation des recommandations de produits est devenue un facteur clé de différenciation pour ceux qui souhaitent prendre une longueur d'avance. Cependant, offrir des recommandations personnalisées à grande échelle peut être complexe et chronophage.

💡 L'importance des recommandations personnalisées

Les recommandations personnalisées sont l'un des moteurs les plus puissants de la croissance des revenus dans le commerce électronique. Elles permettent d'aider les clients à découvrir de nouveaux produits, à trouver des articles mal catalogués et à effectuer des achats de manière impulse. Les détaillants qui utilisent des recommandations personnalisées constatent une augmentation significative du taux de conversion, du chiffre d'affaires par session et de la fidélisation des clients. En offrant une expérience client supérieure et des recommandations pertinentes, les détaillants peuvent se démarquer de la concurrence et fidéliser leurs clients.

🎯 Les défis de la mise en œuvre des recommandations à grande échelle

Mettre en œuvre des recommandations personnalisées à grande échelle peut être complexe et exigeant en temps. Il nécessite une compréhension approfondie des clients, de leurs préférences et de leurs habitudes d'achat. Les clients peuvent changer fréquemment de comportement et naviguer entre différents contextes lors de leurs décisions d'achat, ce qui rend difficile la recommandation d'articles pertinents. De plus, la découverte de nouveaux articles ou d'articles mal catalogués dans un environnement à faible latence peut être particulièrement challenge. Heureusement, Google Cloud a développé Recommendations AI pour résoudre ces défis et rendre la mise en œuvre des recommandations à grande échelle plus facile et plus efficace.

🌟 La solution de Recommendations AI de Google Cloud

Recommendations AI est une solution de Google Cloud qui utilise les dernières architectures d'apprentissage automatique pour offrir des recommandations hautement personnalisées. En utilisant Recommendations AI, les détaillants peuvent exploiter la puissance de l'apprentissage en profondeur et de la personnalisation pour offrir une expérience client exceptionnelle. Recommendations AI s'adapte en temps réel au comportement des utilisateurs, aux changements dans les variables telles que la vitrine et les prix, et est disponible dans le monde entier, quel que soit la langue ou l'emplacement des clients.

📈 Comment utiliser Recommendations AI en trois étapes simples

L'utilisation de Recommendations AI est un processus simple en trois étapes. Tout d'abord, les données des clients et des événements doivent être ingérées dans Recommendations AI à l'Aide des outils Google déjà utilisés par les détaillants, tels que Google Tag Manager, Google Analytics 360, Google Shopping, ou BigQuery. Ensuite, les objectifs commerciaux doivent être définis via une interface intuitive, en sélectionnant le type de recommandation le plus pertinent pour le cas d'utilisation spécifique. Enfin, les recommandations peuvent être déployées à différents points de contact client tels que le site Web, les applications mobiles et les campagnes par e-mail.

📊 Les types de recommandations et leurs objectifs

Recommendations AI propose différents types de recommandations, chacun ayant des objectifs spécifiques. Le modèle "Recommended For You" est le modèle le plus personnalisé et est souvent utilisé sur la page d'accueil ou dans les campagnes par e-mail. Le modèle "Others You May Like" est utilisé sur les pages de détail des produits, tandis que le modèle "Frequently Bought Together" est utilisé dans la fenêtre contextuelle d'ajout au panier. Les détaillants peuvent choisir parmi une variété d'options de personnalisation pour optimiser leurs recommandations, comme contraindre les recommandations en fonction de certaines règles commerciales, augmenter la diversification des articles recommandés ou augmenter la probabilité de recommander des articles à prix élevé.

✅ Les avantages de l'utilisation de Recommendations AI

L'utilisation de Recommendations AI présente de nombreux avantages pour les détaillants. Tout d'abord, c'est un service entièrement géré qui ne nécessite aucune préparation préalable des données ni d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure d'infrastructure. Ensuite, Recommendations AI utilise des modèles d'apprentissage en profondeur hautement performants, qui sont continuellement réentrainés pour tirer parti des tendances d'achat changeantes et des nouvelles données sur les catalogues. De plus, Recommendations AI permet aux détaillants de fournir des recommandations à faible latence avec des résultats affichés en quelques centaines de millisecondes, offrant ainsi une expérience client fluide et réactive.

📚 Étude de cas: L'expérience de BigCommerce avec Google Recommendations AI

Pour mettre en évidence les résultats et l'efficacité de Recommendations AI, examinons l'expérience de BigCommerce, l'une des plus grandes plateformes de commerce électronique au monde. BigCommerce a travaillé en étroite collaboration avec Google pour déployer Recommendations AI sur son site, et les résultats ont été significatifs. Grâce à l'utilisation de Recommendations AI, BigCommerce a constaté une augmentation de 28% du taux de clics sur les produits recommandés et une augmentation de 269% du chiffre d'affaires parmi les clients exposés aux recommandations. Ces résultats démontrent l'impact positif des recommandations personnalisées sur les performances commerciales.

📊 Étude de cas: L'expérience de Qubit avec Google Recommendations AI

Un autre exemple convaincant de l'efficacité de Recommendations AI est l'expérience de Qubit, une entreprise spécialisée dans la personnalisation et les expériences personnalisées basées sur l'IA. Qubit a été l'un des premiers à adopter Recommendations AI et a constaté une augmentation de 5% des revenus par visiteur grâce à l'utilisation de Recommendations AI sur la page du panier d'achat. Cette augmentation des revenus s'est accompagnée d'un taux de conversion similaire et d'une augmentation significative du nombre de produits ajoutés au panier. L'expérience de Qubit démontre comment les recommandations personnalisées peuvent avoir un impact direct et positif sur les performances des détaillants.

⚡ Conclusion

Les recommandations personnalisées sont essentielles pour offrir une expérience client exceptionnelle dans le commerce électronique d'aujourd'hui. Google Recommendations AI offre une solution puissante et facile à utiliser pour les détaillants qui souhaitent offrir des recommandations hautement personnalisées à grande échelle. En utilisant Recommendations AI, les détaillants peuvent augmenter les taux de conversion, le chiffre d'affaires et la fidélisation des clients. Que vous soyez un détaillant en ligne établi ou un nouveau venu dans le domaine du commerce électronique, Recommendations AI peut vous aider à offrir une expérience client exceptionnelle et à stimuler la croissance de votre entreprise.


Highlights

  • Les recommandations personnalisées dans le commerce électronique sont devenues un facteur clé de différenciation.
  • Recommendations AI de Google Cloud offre une solution puissante pour offrir des recommandations personnalisées à grande échelle.
  • Les recommandations personnalisées peuvent augmenter les taux de conversion, le chiffre d'affaires et la fidélisation des clients.
  • Les détaillants peuvent utiliser Recommendations AI en trois étapes simples: ingestion des données, sélection des objectifs commerciaux et déploiement des recommandations.
  • Les études de cas de BigCommerce et de Qubit démontrent les résultats positifs obtenus grâce à l'utilisation de Recommendations AI.

FAQ

Q: Comment Recommendations AI fonctionne-t-il avec les catalogues de produits?

R: Recommendations AI utilise un catalogue d'articles contenant des descriptions, des images, des catégories et des prix pour générer des recommandations personnalisées. Il exploite également les données clients et les événements passés pour améliorer la précision des recommandations.

Q: Est-il possible de contrôler les recommandations en fonction de certaines règles d'entreprise?

R: Oui, avec Recommendations AI, les détaillants peuvent définir des règles et des objectifs commerciaux pour orienter les recommandations. Cela permet de personnaliser les recommandations en fonction de la stratégie de vente spécifique de chaque entreprise.

Q: Recommen- dations AI peut-il être utilisé dans différentes régions géographiques?

R: Oui, Recommendations AI est disponible dans le monde entier et peut être utilisé pour fournir des recommandations personnalisées à des clients de différentes régions géographiques et dans différentes langues.

Q: Comment Recommendations AI améliore-t-il la réactivité des recommandations?

R: Recommendations AI utilise des modèles d'apprentissage en profondeur hautement performants et un service entièrement géré pour fournir des recommandations à faible latence, avec des résultats affichés en quelques centaines de millisecondes.

Q: Quels avantages Recommendation AI offre-t-il aux détaillants?

R: Recommendation AI offre de nombreux avantages aux détaillants, notamment une augmentation du taux de conversion, du chiffre d'affaires et de la fidélisation des clients. Il permet également une personnalisation avancée des recommandations et une gestion facile de l'ensemble du processus.


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