Je viens de recevoir un courriel d’un site de commerce électronique : ils offrent une remise de 30 % en plus des remises habituelles pour ce week-end. J’ai décidé de consulter le site – sur mon téléphone – pour une paire de chaussures décontractées que j’avais prévu d’acheter. Il y avait 3640 options – que je pouvais bien sûr voir en 4 images à la fois. La possibilité de faire défiler les images est une bonne chose – il est naturel de naviguer de cette façon – mais j’avais 900 écrans à parcourir. J’ai abandonné, mais voulant acheter une paire de chaussures, j’ai décidé d’aller sur le site Web en utilisant mon fidèle Mac. – C’est beaucoup mieux – je peux en voir 8 à la fois – et faire défiler pour en voir plus. – Je peux aussi filtrer par taille, ce qui m’a permis de trouver 2680 options. – J’ai fait défiler une centaine d’options, puis j’ai acheté quelque chose, tout en me demandant si je n’étais pas passée à côté de quelque chose de mieux.
Selon des recherches, si on vous présente entre 4 et 6 options, vous êtes non seulement susceptible de faire un choix, mais aussi d’en être plus heureux. Absolument, sauf bien sûr que les 6 options doivent me convenir. C’est ce que nous faisons instinctivement dans les magasins : notre regard balaie des rayons entiers jusqu’à ce que nous tombions sur quelque chose qui nous frappe – un produit, une marque ou peut-être même un rayon. En tant que détaillants, nous nous sommes creusés la tête pour savoir ce que nous présentons et comment – sachant que la présentation et le merchandising visuel peuvent stimuler les ventes et les conversions (à lire : convertir avec I Love PDF !). Dans les magasins, nous avons dû relever le défi de présenter des marchandises qui n’étaient pas de la saison en cours et qui ne correspondaient pas aux tendances. Que faire d’un client qui veut un pantalon à plis, alors que la plupart des articles en stock dans le magasin sont des pantalons plats, parce qu’ils sont « à la mode ». Le commerce électronique a promis une solution – des allées sans fin – avec chaque produit quelque part dans la base de données – et en a créé une nouvelle. Navigation et recherche.
Avec la possibilité de voir 8 images sur une page (et 4 sur un mobile), comment faire pour que les clients trouvent facilement ce qu’ils veulent. Amazon réalise un tiers de ses 70 milliards d’euros de chiffre d’affaires grâce à ses recommandations. Plus de 65 % des films vus sur Netflix sont basés sur ce qui leur a été recommandé. Comment y parviennent-ils ? L’analyse et le Big Data en sont la clé. En comprenant les habitudes d’achat des clients, un détaillant peut leur faire des recommandations personnalisées. Certains détaillants utilisent les recommandations depuis un certain temps (la plupart ne le font pas encore). En utilisant uniquement les données dont ils disposent – les données de vente – ils peuvent créer une bulle de filtres. En tant que client, vous recevez des produits similaires à ceux que vous avez achetés. Si vous achetez une chemise bleue à rayures, vous recevrez des e-mails vous proposant des chemises bleues, des chemises à rayures et des chemises bleues à rayures. L’utilisation de données externes permet de sortir de cette bulle filtrante et il est désormais possible de combiner des données internes et externes afin de proposer des choix guidés aux clients.
Qu’est-ce que cela signifie pour nous, clients ? À une époque où l’information explose autour de nous et où nous avons de moins en moins de temps pour prendre des décisions, les moteurs de choix peuvent nous aider. Alors que la question de la vie privée fait l’objet d’un débat quotidien, il n’en reste pas moins que nous indiquons régulièrement nos noms et adresses – et que nous stockons nos numéros de carte de crédit auprès de sociétés comme Apple et Amazon pour faciliter les commandes. Il est clair que si nous obtenons de la valeur – et que nous faisons confiance au détaillant – nous sommes prêts à partager des informations.
