Offrez une expérience d'achat en ligne plus personnelle avec Recommendations AI

Avec le passage de plus en plus important au digital, notamment dans le secteur du commerce de détail, offrir aux clients une expérience d'achat en ligne hautement personnalisée est crucial pour les fidéliser. En particulier, les recommandations de produits constituent une manière efficace de personnaliser l'expérience client, car elles aident les utilisateurs à découvrir des produits correspondant à leurs goûts et à leurs préférences.

Depuis des années, Google propose des recommandations de qualité dans des produits phares tels que YouTube et la recherche Google. Recommendations AI s'appuie sur cette longue expérience pour aider les entreprises à proposer à leurs clients des recommandations de produits hautement personnalisées à grande échelle. Nous sommes ravis d'annoncer que Recommendations AI est désormais disponible en version bêta pour tous les clients.

Améliorez votre solution de recommandation

Au lieu de définir vos règles manuellement ou de gérer des modèles de recommandation fastidieux en interne, vous pouvez améliorer votre stratégie de personnalisation en remplaçant ou en complétant votre solution existante grâce à Recommendations AI.

En mettant l'accent sur le client plutôt que sur l'article, Recommendations AI arrive à reconstituer l'historique d'achats du client pour lui proposer des recommandations de produits personnalisées. De plus, Recommendations AI gère parfaitement les recommandations dans des situations comprenant des produits en longue traîne et des démarrages à froid liés à de nouveaux utilisateurs ou éléments. Ses modèles de deep learning, qui sont toujours à la recherche du contexte, utilisent les métadonnées des éléments et des utilisateurs pour dégager des insights à partir de millions d'éléments à grande échelle. Cela permet d'effectuer des itérations basées sur ces insights, et ceci en temps réel, ce qui serait impossible avec des règles définies manuellement.

Recommendations AI offre également une expérience de gestion des modèles simplifiée, grâce à un service géré et évolutif au sein d'une interface intuitive. Votre équipe n'a donc plus besoin d'écrire des milliers de lignes de code pendant des mois pour entraîner des modèles de recommandation personnalisés, tout en intégrant difficilement les dernières innovations du secteur.

Principales nouveautés de Recommendations AI

Vous pouvez dès à présent commencer à utiliser Recommendations AI en quelques clics dans la console. Une fois votre projet Google Cloud créé, vous pouvez intégrer et récupérer les données de votre catalogue et de vos événements utilisateur à l'aide d'outils que vous utilisez déjà, comme Merchant Center, Google Tag Manager, Google Analytics 360, Cloud Storage et BigQuery.

Après avoir importé les données, vous pouvez choisir le type de modèle souhaité, préciser votre objectif d'optimisation et commencer à entraîner le modèle. Les phases initiales d'entraînement et d'ajustement du modèle ne prennent pas plus de deux à cinq jours. Après cela, vous pouvez déjà proposer des recommandations à vos clients. Afin de vous assurer que la configuration répond à vos attentes, vous pouvez prévisualiser les recommandations faites par le modèle avant de les envoyer aux clients.

En plus d'avoir simplifié les premières étapes du processus, nous avons collaboré avec l'équipe de recherche et l'équipe Google Brain pour repousser les limites des systèmes de recommandation. Grâce à cette collaboration, nos modèles peuvent évoluer pour gérer d'énormes catalogues de dizaines de millions d'articles, permettant ainsi à vos clients de découvrir toute la diversité des produits que vous proposez. Recommendations AI est également capable de s'adapter selon les biais en fonction des articles extrêmement populaires ou en soldes, et sait mieux prendre en compte la saisonnalité ou les articles à données creuses. Notre infrastructure d'entraînement des modèles nous permet de ré-entraîner vos modèles au quotidien pour dégager des insights à partir des changements de catalogues, du comportement des utilisateurs ou des tendances d'achats, puis d'intégrer ces insights aux recommandations proposées.

Comment nos clients exploitent Recommendations AI

Aux quatre coins du globe, de nombreuses entreprises de commerce de détail ont réalisé d'importants bénéfices en utilisant Recommendations AI.

Sephora, une multinationale omnicanale de produits de beauté et cosmétiques qui possède des milliers de boutiques à travers le monde, utilise les recommandations de produits pour offrir à ses clients une expérience d'e-commerce personnalisée.

"Nous voulions proposer à nos clients en ligne la même expérience d'achat ultra personnalisée qu'ils reçoivent en magasin", explique Jaclyn Luft, responsable de la personnalisation du site et des tests chez Sephora. "En travaillant avec Google Cloud, nous souhaitions explorer les possibilités de sa technologie de machine learning innovante pour offrir encore plus de personnalisation à nos clients en ligne à travers des recommandations de produits."

"Depuis la mise en œuvre de Recommendations AI, nous avons constaté des résultats impressionnants : une augmentation de 50 % du CTR sur nos pages de produits et près de 2 % d'augmentation du taux de conversion global depuis notre page d'accueil par rapport à nos précédentes recommandations basées sur le ML", poursuit Jaclyn Luft. "Nous réfléchissons à présent à la meilleure manière de tester, d'effectuer des itérations et d'élargir l'application de Recommendations AI à d'autres aspects de notre écosystème, tels que le flux de règlement ou les e-mails."

Hanes Australasia, qui regroupe de nombreuses marques australiennes emblématiques spécialisées dans les vêtements et les articles de maison, est l'un de nos autres clients qui affine sa personnalisation grâce à Recommendations AI.

"Recommendations AI propose une excellente exécution des données et prouve que Google Cloud peut transformer les données en véritable valeur commerciale", déclare Peter Luu, responsable des analyses en ligne chez Hanes Australasia. "En réalisant des tests A/B pour comparer les recommandations de Recommendations AI à celles de notre ancien système manuel, nous avons constaté une hausse à deux chiffres des revenus par session."

Peter Luu ajoute : "Le produit est extrêmement facile à utiliser. Google Cloud propose l'expertise, les fonctionnalités et les performances qu'il nous faut, et il n'est pas nécessaire d'être un expert en machine learning pour tirer parti de cet outil."

Digitec Galaxus, le plus grand marchand en ligne de Suisse qui propose un large choix de produits allant des appareils électroniques aux vêtements, utilise Recommendations AI pour aider ses clients à trouver les articles qu'ils recherchent.

"Chez Digitec Galaxus, offrir une excellente expérience d'achat en ligne à nos clients est l'une de nos premières priorités", raconte Christian Sager, propriétaire de produit en charge de la personnalisation chez Digitec Galaxus. "Grâce à Recommendations AI, nous pouvons proposer aux clients de notre site des recommandations de produits personnalisées à grande échelle. Recommendations AI est également une excellente référence pour tester et remettre en question nos propres algorithmes de recommandations."

"En situation de pandémie, trouver le produit dont on a besoin est plus important que jamais", continue Christian Sager. "Ces derniers mois, nous avons constaté une forte hausse de l'utilisation des recommandations en général, et Recommendations AI a entraîné une augmentation supplémentaire du CTR allant jusqu'à 40 % par rapport à la période précédente. Les besoins des consommateurs ont évolué tout au long de la pandémie, et Recommendations AI a su s'adapter à ces changements et nous a permis de répondre aux préférences de nos clients."

Essayez Recommendations AI dès aujourd'hui avec 600 $ de crédits gratuits

Parallèlement à la sortie de la version bêta publique de Recommendations AI, nous lançons une nouvelle grille tarifaire avec trois niveaux de prix pour les prédictions en fonction du volume et des frais séparés pour l'entraînement et l'ajustement des modèles. Cette nouvelle grille vous laisse définir combien de modèles sont actifs et vous permet de désactiver ou réactiver l'entraînement de modèles afin de mieux contrôler vos coûts.

Enfin, tous les nouveaux clients Recommendations AI recevront un crédit de 600 $ en plus du crédit général de 300 $ offert aux nouveaux clients Google Cloud. De manière générale, ce montant suffit pour entraîner un modèle et tester ses performances en production par le biais d'un test A/B d'une durée de deux semaines. Pour en savoir plus sur la nouvelle grille tarifaire et le crédit gratuit, consultez cette page.

Afin de débuter avec Recommendations AI, vous pouvez consulter notre Guide par étapes et notre site Web, ou contacter le service commercial pour en savoir plus.