Best Case Relationnel, exemple n°6 : le scénario de recommandation de produits complémentaires [Infographie]

Comme nous le rappelions en introduction, la probabilité de vendre à ses clients existants est beaucoup plus grande que celle de vendre à des individus qui n’ont jamais acheté. C’est d’ailleurs pour cette raison que la Fidélisation est un chantier au moins – et en général plus important – que la Conquête Client. Les entreprises performantes sont celles qui travaillent leur actif client et capitalisent sur lui pour augmenter le revenu à vie par client (lifetime value).

Le scénario de Marketing Automation que nous allons vous présenter est un Best Case relationnel pour développer le revenu par client en stimulant le ré-achat. Il cible les clients ayant déjà acheté des produits de la marque et dont l’entreprise dispose d’un historique d’achats.

Pour mettre en place ce scénario de Marketing Automation, vous avez besoin de l’adresse postale ou de l’email de votre client (selon le canal utilisé pour envoyer les recommandations), ainsi que des données d’achat. Les données d’achat sont utilisées pour personnaliser les recommandations.

Voyons à présent, sous forme de diagramme, comment se présente le scénario de recommandation de produits complémentaires et comment il fonctionne.

Voici de manière schématique une représentation du fonctionnement du scénario de recommandation de produits complémentaires. Il fait partie des programmes marketing d’up et de cross-sell :

• Le client achète en magasin ou en ligne.
• Un historique des produits achetés est ainsi créé.
• Sur la base de cet historique, un moteur de recommandation produits propose au client des produits complémentaires de ceux achetés. Par exemple, un client qui achète un téléphone pourra se voir proposer une housse de téléphone ou des écouteurs.

Pour mettre en place ce scénario, vous devez au préalable identifier et lister tous les produits complémentaires entre eux. Vous devez ensuite enrichir votre base produits avec les données de complémentarité que vous avez construites. Une autre possibilité consiste à utiliser un moteur de recommandation de produits, c’est-à-dire une technologie basée sur l’intelligence artificielle et identifiant les produits complémentaires de manière automatique.

Dans votre manière de présenter les produits complémentaires que vous proposez à vos clients, utilisez des termes tels que :

• Recommandé pour vous,
• Pensé pour vous,
• Sélection faite pour vous,
• Notre sélection personnalisée de produits,
• Vous avez acheté [X], ces produits peuvent vous intéresser,
• Ces produits sont susceptibles de vous intéresser,
• …/…

Dans votre communication, le client doit être en mesure d’identifier tout de suite qu’il s’agit de produits complémentaires à un / des produit(s) acheté(s) dernièrement.

Insistons sur un point important que nous n’avons pas abordé jusqu’à maintenant. Il existe deux moments possibles pour faire de la recommandation :

• Pendant l’acte d’achat. Amazon, par exemple, propose des produits complémentaires directement sur les fiches produits de son site web et sur d’autres pages du parcours de navigation et d’achat.
• Après l’acte d’achat. Sur la base de l’historique des produits achetés, la marque propose des produits personnalisés en envoyant les recommandations par email, par SMS, par courrier, etc.

Le scénario relationnel présenté dans notre infographie exploite ces deux moments.

Pour favoriser le cross-selling pendant le parcours d’achat, prévoyez des emplacements à chaque étape du tunnel de conversion de votre site e-commerce.

Vous pouvez profiter des emailings transactionnels (confirmation / remerciement de commande) pour pousser des suggestions de produits complémentaires (cross-sell) ou pour monter en gamme (up-sell).

Nous allons détailler chacune des étapes de ce scénario.

M. Duchemin est triste : son téléphone est obsolète. Que décide-t-il de faire ? En racheter un nouveau, en se rendant sur le site d’une marque. Il passe commande, clique sur « Acheter » et finit par atterrir sur la page de confirmation de son panier. C’est alors qu’il se voit proposer un produit complémentaire au téléphone qu’il s’apprête à acquérir : une coque sur-mesure, adaptée à la taille de son téléphone. M. Duchemin choisit de ne pas ajouter la coque à son panier. Il finalise sa commande en créant un compte client.

Que s’est-il passé en coulisse, du côté de l’entreprise ? Pour acheter son téléphone, M. Duchemin a créé un compte client, en renseignant son nom, son prénom et son adresse e-mail – autant d’informations qui viennent s’enregistrer dans la fiche CRM qui vient d’être générée. La création de la fiche CRM s’accompagne de la création d’un ID client.

Les données transactionnelles sont enregistrées par le système de gestion des transactions et synchronisées avec le CRM. Ainsi, les produits achetés par M. Duchemin sont enregistrés dans la fiche CRM.

Cette première étape du scénario présente le mécanisme de recommandation de produits complémentaires pendant l’acte d’achat.

Nous allons voir à présent comment pousser des recommandations de produits après l’acte d’achat.

30 secondes après la confirmation du paiement, M. Duchemin reçoit un email de confirmation de commande. Cet email remercie le client pour l’achat qu’il vient d’effectuer sur le site et lui propose l’achat d’une coque pour protéger son téléphone. Comme nous le disions plus haut, les emails transactionnels constituent une belle opportunité pour pousser des recommandations produits. Cependant, dans notre exemple, M. Duchemin décide de ne pas donner suite à la proposition de la marque.

Le lendemain de son achat, un grand malheur arrive à M. Duchemin : son portable est tombé, son écran est cassé. Coup de chance, il reçoit au même moment un sms lui rappelant l’importance de bien protéger son téléphone et lui proposant de contacter le Centre de Contacts pour en savoir plus sur les solutions proposées. M. Duchemin, après réflexion, décide d’appeler le numéro et achète une coque pour un montant de 29,99 €.

Côté entreprise, voici les successives étapes de l’histoire :

• La commande sur le site déclenche l’envoi automatique d’un email transactionnel, personnalisé grâce aux informations de la fiche CRM.
• Le comportement du client vis-à-vis du message remonte dans le gestionnaire de campagnes.
• Un deuxième message automatique est envoyé au client, à J+1. L’élément déclencheur de l’envoi – le trigger – est un compteur de temps.
• Le conseiller de clientèle enregistre l’achat de la coque par M. Duchemin.

Cette étape permet de souligner que le scénario de recommandation de produits complémentaires peut mobiliser plusieurs canaux, dans une optique cross-canal : l’email, le sms, le téléphone…

Trois jours après l’achat de son téléphone, M. Duchemin se fait livrer sa coque. Quelques jours plus tard, le client reçoit un email lui proposant d’autres produits complémentaires pour lui permettre d’utiliser le téléphone en voiture. M. Duchemin craque et achète les produits proposés.

Passons du côté de l’entreprise. Lorsque M. Duchemin reçoit son colis, il est invité à signer un bon de commande. La fiche CRM est mise à jour et indique que le produit a été correctement livré. Ensuite, le fonctionnement est similaire à ce que nous avons vu tout à l’heure : un email est envoyé automatiquement via un trigger compteur de temps, le comportement du client vis-à-vis du message remonte dans l’OGC et le système de gestion des transactions enregistre la commande.

Voici quelques conseils pour améliorer la performance de ce scénario CRM :

• Vous devez partir du comportement réel du consommateur afin de proposer un contenu et des offres personnalisés.
• Dans vos messages, montrez à vos clients que vous les connaissez, que vous leur proposez des produits personnalisés, choisis en fonction de leur style et de leurs envies. Il faut insister sur le côté « sur-mesure » pour que vos offres attirent leur attention.
• Les produits que vous recommandez doivent avoir une réelle utilité pour le client, lui apporter un véritable plus. Si l’on reprend l’exemple du smartphone, proposer une coque de protection fait sens. Son utilité ne fait pas débat. En revanche, proposer des auto-collants pour customiser le téléphone est plus discutable. C’est possible – surtout si votre cible est jeune – mais la probabilité de vente sera moins grande.
• Pour automatiser les recommandations, vous devez vous doter d’un outil de Marketing Automation disposant d’un moteur de recommandation. Comme tous les systèmes d’intelligence artificielle, les moteurs de recommandation produits gagnent généralement en efficacité avec le temps, par un phénomène d’apprentissage (machine learning).

Bien implémentée, la recommandation de produits complémentaires peut contribuer à augmenter le revenu par client dans des proportions loin d’être négligeables. Amazon, qui est à la fois un pionnier et un leader dans le domaine de la recommandation marketing, réaliserait plus d’un tiers de son chiffre d’affaires grâce à ses efforts de cross-sell.

Terminons par quelques exemples concrets de messages envoyés dans le cadre d’un scénario de recommandation de produits similaires. Commençons par un exemple issu de La Redoute. Ce message est très réussi :

• Le message est personnalisé avec le prénom du client.
• Le message commence par remercier le client pour son achat, ce qui est toujours bienvenu.
• Le paragraphe qui précède les recommandations est court, simple mais très efficace. La formulation est pertinente et percutante. La marque insiste sur le fait qu’il s’agit de produits personnalisés, choisis pour le client et susceptibles de lui plaire.
• Les produits sont bien mis en avant grâce aux images. Pour présenter un produit, rien de plus efficace qu’une image ! En revanche, on peut regretter le mauvais affichage de certaines images. C’est le seul point négatif de cet email.
• Le CTA « Je les veux » est bien visible et accroche le regard.

Deuxième exemple, avec ce message envoyé par La Fnac. Il s’agit d’un autre exemple très réussi. Les produits sont classés par catégorie et ont pour point commun d’être tous personnalisés, ce qui est rappelé opportunément au client au début du message. Il y a un CTA par produit, ce qui permet au client d’accéder directement à la page produit du produit qui l’intéresse.

Troisième exemple, avec un message remarquable de Nespresso. Le design est élégant et le contenu très riche. La marque fait sentir au client qu’il s’agit de produits réellement susceptibles de l’intéresser, sélectionnés avec soin en fonction de ses goûts.

Voici maintenant comment Amazon propose des recommandations de produits complémentaires sur son site web. Il s’agit de recommandations avant l’acte d’achat, ayant pour objectif d’augmenter le panier moyen (par distinction avec la recommandation post-achat, qui vise à augmenter le revenu client en augmentant la fréquence d’achat).

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