Systèmes de recommandation produit

  • Concept
  • Intermédiaire
  • IA générative
  • Toujours utilisé

En bref

Les systèmes de recommandation produit sont des outils qui suggèrent automatiquement à un utilisateur des produits susceptibles de l'intéresser.

Définition complète

Les systèmes de recommandation produit sont des outils, souvent basés sur l’intelligence artificielle, qui suggèrent automatiquement à un utilisateur des produits ou des contenus susceptibles de l’intéresser, en s’appuyant sur ses achats passés, ses recherches, ou les comportements d’autres utilisateurs ayant des goûts similaires.

Ces systèmes reposent principalement sur deux grandes approches, parfois combinées : une approche basée sur les caractéristiques des produits eux-mêmes (proposer un produit similaire à un produit déjà consulté), et une approche basée sur le comportement d’autres utilisateurs (proposer un produit acheté par des personnes ayant des habitudes d’achat proches de celles de l’utilisateur concerné).

Par exemple, un site de vente de livres peut recommander un roman à un lecteur en s’appuyant sur le fait que d’autres lecteurs ayant acheté les mêmes livres que lui ont également apprécié ce roman, même si l’utilisateur ne l’a jamais recherché lui-même.

Attention : ces systèmes fonctionnent d’autant mieux qu’ils disposent de nombreuses données sur les comportements passés : un nouveau visiteur, dont on ne sait presque rien, reçoit souvent des recommandations plus génériques et moins pertinentes qu’un client fidèle et régulier.

À quoi ça sert

Les systèmes de recommandation produit servent à faciliter la découverte de produits pertinents parmi un catalogue parfois très large, ce qui évite à un client de devoir chercher lui-même parmi de nombreuses options qui ne l’intéressent pas.

Ils aident aussi les entreprises à augmenter leurs ventes en proposant des produits complémentaires ou similaires au bon moment, par exemple juste après un achat ou pendant une navigation sur le site, ce qui peut encourager un achat supplémentaire que le client n’aurait pas envisagé spontanément.

Enfin, ils permettent de fidéliser les clients en leur offrant une expérience plus fluide et plus pertinente, ce qui donne le sentiment d’être bien conseillé, un peu comme le ferait un vendeur attentif dans une boutique physique.

Cas d'usage typiques

– Guider : un client se perd dans un catalogue trop large de produits ? Utiliser un système de recommandation pour lui proposer un choix restreint et pertinent.
– Augmenter : une entreprise veut encourager des achats complémentaires ? Recommander des produits liés à un achat en cours ou déjà réalisé.
– Fidéliser : un client régulier attend une expérience personnalisée ? S’appuyer sur son historique pour lui proposer des suggestions adaptées à ses goûts.
– Ajuster : les recommandations proposées à un nouveau visiteur semblent peu pertinentes ? Adapter la stratégie de recommandation en l’absence de données sur ce visiteur.

Ce que tu sauras faire

Savoir expliquer le principe de fonctionnement d'un système de recommandation produit et en identifier les bénéfices et les limites selon le profil de l'utilisateur.

Mises en situation

Situation 1 : une boutique en ligne de matériel de bricolage

Contexte : Une boutique en ligne de matériel de bricolage veut encourager ses clients à acheter des accessoires complémentaires à leurs outils.

Application : Elle met en place un système de recommandation qui propose automatiquement des accessoires liés à chaque outil consulté ou acheté.

Résultat attendu : Le panier moyen des clients augmente légèrement, car certains ajoutent des accessoires qu’ils n’auraient pas pensé à chercher eux-mêmes.

Situation 2 : une plateforme de formation en ligne

Contexte : Une plateforme de formation en ligne propose de nombreux cours dans des domaines variés, ce qui peut décourager les nouveaux visiteurs.

Application : Elle utilise un système de recommandation qui suggère des cours selon les centres d’intérêt déclarés par chaque utilisateur lors de son inscription.

Résultat attendu : Les nouveaux inscrits trouvent plus rapidement un cours qui leur correspond, ce qui réduit le nombre d’abandons dès les premières minutes sur la plateforme.

Situation 3 : un site de vente de vêtements pour enfants

Contexte : Un site de vente de vêtements pour enfants souhaite fidéliser des parents qui reviennent régulièrement à mesure que leurs enfants grandissent.

Application : Il utilise un système de recommandation qui adapte les suggestions selon l’âge probable de l’enfant, déduit des achats précédents.

Résultat attendu : Les parents reçoivent des suggestions adaptées à la taille actuelle de leur enfant, plutôt que des vêtements déjà trop petits, ce qui renforce leur confiance dans le site.

Application guidée : comprendre les limites pour un nouveau visiteur

Contexte : Un site de vente de matériel de sport constate que ses recommandations fonctionnent très bien pour ses clients réguliers, avec un bon taux de clic, mais très mal pour les nouveaux visiteurs, qui ignorent presque toujours les suggestions proposées.

Question : Pourquoi cet écart, et que pourrait faire le site pour améliorer les recommandations destinées aux nouveaux visiteurs ?

Résultat attendu : L’écart s’explique par le manque de données sur les nouveaux visiteurs : le système ne connaît pas encore leurs préférences. Le site pourrait leur poser quelques questions rapides à l’arrivée (type de sport pratiqué, budget) pour obtenir des informations utiles dès la première visite, plutôt que de se baser uniquement sur un historique inexistant.

Application guidée : trouver le vrai problème

Contexte : Une boutique en ligne remarque que ses clients réguliers reçoivent presque toujours les mêmes types de recommandations, malgré des achats très variés au fil du temps.

Question : Que révèle cette situation sur le système de recommandation utilisé ?

Résultat attendu : Cette situation révèle que le système accorde probablement trop de poids aux tout premiers achats du client, sans s’adapter suffisamment à l’évolution récente de ses goûts. Il faudrait ajuster le système pour qu’il tienne davantage compte des achats récents que des achats anciens.

Pour bien le retenir

L'analogie

C’est comme un ami qui connaît bien les goûts d’une personne et qui lui dit : « Tu as adoré ce film ? Alors tu devrais absolument voir celui-ci, il est dans le même esprit ! » Il propose des choses qui plaisent, en s’appuyant sur les goûts passés, plutôt que de proposer la même chose à tout le monde.

« Un conseil de vendeur attentif, donné automatiquement à chaque visiteur. »

Pièges à éviter

À ne pas confondre avec

Ne jamais croire qu'un système de recommandation fonctionne aussi bien pour un nouveau visiteur que pour un client régulier : sans historique, ses suggestions restent souvent génériques et moins pertinentes.

Évitez de penser que plus de recommandations valent toujours mieux : proposer trop de suggestions à la fois peut au contraire submerger l'utilisateur et le décourager, plutôt que de l'aider à choisir.

Enfin, ne confondez pas un système de recommandation performant avec une compréhension réelle de l'utilisateur : le système repère des ressemblances statistiques entre comportements, il ne comprend pas les raisons profondes des choix d'une personne.

Évolution historique

Apparition : Années 2000

Quels changements depuis l’arrivée de l’IA ?

Les systèmes de recommandation figurent parmi les applications les plus anciennes et les plus visibles de l’intelligence artificielle appliquée au commerce en ligne.

Avant

Les premières recommandations reposaient sur des règles simples, comme afficher les produits les plus vendus ou les produits achetés ensemble par de nombreux clients, sans grande finesse individuelle.

Aujourd’hui

Des méthodes d’apprentissage automatique plus avancées permettent d’analyser un grand nombre de signaux (navigation, historique, comportement d’utilisateurs similaires) pour proposer des recommandations plus précises et plus rapidement actualisées, y compris pour des entreprises de taille modeste grâce à des outils désormais accessibles.

Évolution historique

Années 2000 : les premiers grands sites de vente en ligne développent des systèmes de recommandation simples, basés sur les associations d’achats entre clients.

Années 2010 : l’apprentissage automatique permet des recommandations plus personnalisées, prenant en compte davantage de critères combinés pour chaque utilisateur.

Fin des années 2010 : ces systèmes se démocratisent au-delà des grandes plateformes, avec des solutions accessibles aux boutiques en ligne de taille moyenne et modeste.

Années 2020 : les progrès de l’intelligence artificielle rendent ces systèmes plus rapides à s’adapter aux changements de comportement des utilisateurs, tout en posant des questions sur l’équilibre entre pertinence et respect de la vie privée.