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Au cœur du Criteo Engine : la technologie Product Recommendation

 

C’est un dilemme constant pour l’e-commerce : quand les clients ont quitté votre site, il peut être difficile de les faire revenir et conclure un achat. Vous devez donc fournir des recommandations de produits personnalisées conçues pour attirer l’attention de chaque client. Comment est-ce possible ? Quels sont les outils et technologies disponibles pour optimiser vos offres et augmenter vos ventes ?

Criteo Engine est une solution élégante et parfaitement optimisée qui peut donner à vos clients le coup de pouce dont ils ont besoin. Dans cette série en trois parties, nous nous intéressons aux composants qui constituent le moteur Criteo, notamment les technologies Predictive Bidding, Product Recommendation et en fin Kinetic Design.

Bien que la recommandation de produits soit parmi les outils les plus efficaces pour les marques d’aujourd’hui, le moteur Criteo les fait passer à un stade supérieur. La technologie Product Recommendation de Criteo s’appuie sur les capacités de prédiction de la technologie Predictive Bidding, pour mettre en avant les produits qui ont la plus grande probabilité d’attirer l’attention de vos clients et de déclencher un achat.

Pourquoi la plupart des « recommandations » sont limitées

Les recommandations de produits sont un élément courant de la plupart des solutions de retargeting. Mais la plupart ont une portée limitée. Votre solution standard peut créer une annonce pour le produit que quelqu’un a consulté sur votre site ou même « recommander » les produits qui génèrent les meilleures ventes. Mais ce ne sont pas les « recommandations » les plus efficaces, car elles ne prennent pas en compte l’intention de votre client.

Il est important de rappeler aux clients potentiels l’article qu’ils ont consulté, mais il faut garder à l’esprit qu’ils s’en sont peut-être éloignés parce que ce n’était finalement pas le produit qu’ils souhaitaient. Ils s’intéressent peut-être aux articles que vous vendez le mieux, mais ce n’est sans doute pas exactement ce qu’ils recherchent.

Vous ne saurez peut-être jamais pourquoi ils n’ont pas converti, mais en utilisant ce que vous savez des intentions des clients lors d’achats comparables, vous pouvez faire de meilleures recommandations et augmenter la probabilité de conversion.

La différence de Criteo

Les recommandations de produits précédemment consultés sont assurément efficaces, mais ce n’est qu’une première étape. La technologie Product Recommendation de Criteo va plus loin en y apportant les éclairages et la pertinence du machine learning. En analysant les informations de plus de 1,2 milliard d’acheteurs par mois, Criteo affine en profondeur la sélection des produits présentés aux clients — y compris ceux qu’ils n’ont pas encore vus.

Les recommandations de produits de Criteo tirent parti d’informations tels que les interactions précédentes de chaque acheteur, les produits les plus consultés et les actions de clients similaires pour détecter leur intention. Le moteur recommande alors d’autres articles qui seront les plus pertinents, client par client. De cette façon, la technologies fait des recommandations recouvrant la totalité de votre catalogue, et elle a le pouvoir d’augmenter considérablement les ventes d’articles nouveaux.

La technologie Product Recommendation utilise les données d’intention des clients et prospects pour leur proposer les articles les plus pertinents – et les plus susceptibles d’être achetés. 

La capacité à inclure dans ses recommandations des produits que les clients n’avaient pas consultés précédemment est ce qui rend la technologie Product Recommendation de Criteo unique. Aucune autre solution n’a la capacité de prédire le produit le plus pertinent pour chaque prospect avec un tel niveau de personnalisation et de service.

Vous découvrirez dans la suite de cette série la technologie Kinetic Design, qui rend possibles des annonces automatisées, personnalisées et optimisées.

Au cœur du moteur Criteo, série :

Predictive Bidding

Product Recommendations

Kinetic Design

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