La startup française Tastehit utilise machine learning et big data pour personnaliser en temps réel les sites commerçants

Convertir une visite en achat est devenu l’obsession des sites de e-commerce. Personnaliser le site en temps réel pour chaque visiteur, et devancer ses souhaits, pourrait être la solution.

tastehit-configuration-graphic V2

L’achat sur internet est passé dans les mœurs. Toutes les enseignes petites ou grandes se sont mises au commerce en ligne et dans leur sillage une multitude de sites sans représentation physique se crée régulièrement. Les frontières ont sauté par la même occasion et s’implanter dans un pays ne nécessite plus forcément des implantations physiques lourdes en investissement. La simplicité du e-commerce s’accompagne ainsi d’une concurrence exacerbée. Dans ce paysage concurrentiel, chaque site commerçant doit tout d’abord se faire connaitre pour attirer du trafic visiteurs et ensuite tenter de convertir le visiteur en consommateur avant qu’il n’aille voir ailleurs.

97% des internautes quittent une e-boutique sans y faire d’achat. C’est ce que montrent certaines études et les internautes visitent en moyenne 5 fois un site avant d’acheter. Des techniques de « retargeting » ont été mises en place pour lutter contre la volatilité des visiteurs. Le principe est simple : suivre  l’internaute pendant son parcours d’achat et tenter de le faire revenir sur un site commerçant par un ciblage précis de publicités personnalisées sur les différents sites visités. Des sociétés comme Criteo ont fait leur succès dans ce domaine en s’appuyant sur des solutions de big data puissantes pour négocier les espaces publicitaires en temps réel (RTB Real Time Bidding) et placer les messages publicitaires appropriés.

Devancer les attentes de l’internaute pour augmenter les taux de conversion. Depuis longtemps on sait qu’il est moins coûteux de garder un client que d’en gagner de nouveaux. C’est ce que les banques et les opérateurs télécom appellent le « churn management ». Il en va un peu de même avec les visiteurs sur les sites e-commerce. Comment les garder plus longtemps sur un site, et les convaincre d’acheter, plutôt que s’épuiser à les faire revenir ? Quelques sociétés se positionnent sur ce créneau et une startup française nommée Tastehit a peut-être trouvé la solution en reprenant la base de la vente : écouter le client.

Ecouter le client c’est analyser son comportement et ses attitudes . Quand le visiteur exprime précisément son attente, le problème se résume à du « search ». Bien souvent l’internaute ne sait pas précisément ce qu’il cherche et sa demande est vague (je cherche un cadeau pour quelqu’un, je cherche des habits qui correspondent à mon look, « un film bien » à regarder, etc…). En utilisant un algorithme d’autoapprentissage (machine learning), développé par ses soins, Tastehit apprend à connaitre les goûts et les souhaits du visiteur et personnalise le site de e-commerce en temps réel. L’analyse comportementale du visiteur est corrélée en temps réel avec une base de connaissance de l’ensemble des visiteurs. Les offres les plus pertinentes avec la probabilité d’achat la plus forte seront alors affichées sur la page visitée par  l’internaute. Pour le visiteur, Tastehit est un véritable outil de découverte d’autant plus important que l’écran est petit. L’usage d’un mobile pour consulter un site de e-commerce devenant prédominant,  la personnalisation du site pour le m-commerce est déterminante.

La simplicité du cloud pour faire du big data. Dans notre univers technologique tout devient possible mais nécessite souvent des compétences et un solide budget.  Tastehit se distingue là encore puisque la solution n’impose aucune modification du site marchand. Le simple ajout d’une ligne de code JavaScript (Tag) permet d’installer TasteHit et activer son tastehit-analytics V2utilisation en mode Saas (Software as a Service) dans le cloud. Un tableau de bord d’analyse est mis à disposition pour que le marchand puisse suivre les performances et les résultats de la personnalisation. Le marchant peut également y configurer certains aspects des recommandations (mettre en avant ou ne pas montrer certains produits, ou catégories, par exemple).

A noter que la solution est téléchargeable gratuitement, ne crée aucune dépendance technique et n’a pas d’impact sur le temps de chargement des pages. Tous les sites de e-commerce peuvent avec cette solution augmenter l’expérience client sans frais et sans risque.

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