Intention de l'utilisateur : détection et prédiction dans le commerce de détail

Il s'agit de comprendre pourquoi un client recherche un produit, parcourt une catégorie ou interagit avec votre marque.

Comprendre et prédire l’intention des utilisateurs est essentiel pour améliorer l’expérience client et stimuler les ventes dans le commerce de détail pour plusieurs raisons :

1. Expérience d'achat personnalisée :
   • Lors de la détection de l'intention de l'utilisateur, les détaillants peuvent fournir recommandations personnalisées, du contenu pertinent et des offres ciblées qui correspondent aux besoins et aux désirs actuels du client. Cette personnalisation rend l'expérience d'achat plus engageante et satisfaisante, augmentant ainsi la probabilité de conversion.
2. Amélioration de la satisfaction client :
   • Lorsque les détaillants comprennent ce que recherche un client, ils peuvent rationaliser le processus d'achat, ce qui permet au client de trouver plus facilement et plus rapidement ce dont il a besoin. Cela réduit la frustration et améliore la satisfaction globale, ce qui conduit à des achats répétés et à la fidélité des clients.
3. Plus haut Taux de conversion:
   • Prédire l’intention transactionnelle permet aux détaillants de placer stratégiquement des appels à l’action, des offres promotionnelles et des incitations au bon moment dans le parcours client, augmentant ainsi considérablement les chances de vente.
4. Dépenses marketing efficaces :
   • En segmentant et en ciblant les clients en fonction de leurs intentions, les détaillants peuvent optimiser leurs efforts marketing, en s'assurant que les ressources sont dépensées sur le bon public au bon moment. Cela conduit à un meilleur retour sur investissement des campagnes marketing et à une utilisation plus efficace des budgets.
5. Avantage compétitif:
   • Les détaillants qui excellent dans la compréhension et l’action sur les intentions des utilisateurs peuvent se démarquer sur un marché encombré. Ils peuvent anticiper les besoins des clients, offrir un service de qualité supérieure et garder une longueur d’avance sur leurs concurrents en proposant exactement ce que les clients recherchent.
6. Décisions améliorées basées sur les données :
   • Prédire les intentions des utilisateurs aide les détaillants à prendre des décisions éclairées en s'appuyant sur des informations basées sur des données. Cela peut influencer tous les aspects, de la gestion des stocks au développement des produits et aux stratégies de tarification, garantissant ainsi que l'entreprise est en phase avec la demande des clients.

Comprendre l'intention des utilisateurs dans le commerce de détail

Dans le commerce de détail, l’intention de l’utilisateur se divise généralement en trois grandes catégories :

1. Intention de navigation : Le client cherche à trouver un produit, une marque ou une catégorie spécifique. Par exemple, un acheteur à la recherche pour « chaussures de course Nike », il est probable que l’on ait l’intention de trouver un produit ou une marque spécifique dans cette catégorie.
2. Intention informative : Le client recherche des informations ou des réponses à ses questions. Il peut s'agir de consulter des avis sur des produits, des articles comparatifs ou des guides. Par exemple, un utilisateur qui recherche « les meilleures chaussures de course pour les pieds plats » recueille probablement des informations avant de prendre une décision d'achat.
3. Intention transactionnelle : Le client a l’intention d’effectuer un achat. Cette intention est la plus directe et indique que le client est sur le point de conclure une transaction. Par exemple, une recherche sur « acheter des chaussures de course Nike taille 40 » montre clairement l’intention d’effectuer un achat.

Exemples dans le contexte de la vente au détail :

1. Intention de navigation :

• Scénario: Un client recherche « Nike Air Max taille 10 ».
• Comprendre l’intention : L’utilisateur sait exactement ce qu’il veut et recherche probablement ce produit spécifique.
• Améliorer les résultats : En comprenant cette intention claire, le détaillant peut s'assurer que les résultats de recherche affichent clairement le produit exact, les tailles disponibles et les options d'achat. Offrir un accès rapide à la disponibilité des produits, à l'emplacement des magasins et à un processus de paiement fluide peut augmenter la probabilité d'un achat.

2. Intention informative :

• Scénario: Un client recherche « les meilleures chaussures de course pour pieds plats ».
• Comprendre l’intention : L'utilisateur est en phase de recherche, collectant des informations avant de procéder à un achat.
• Améliorer les résultats : Le détaillant peut améliorer ses résultats en fournissant du contenu pertinent, comme un article de blog ou un guide sur le choix des meilleures chaussures de course pour les pieds plats. De plus, les recommandations de produits basées sur les informations fournies peuvent guider le client vers un achat éclairé.

3. Intention transactionnelle :

• Scénario: Un client recherche « acheter des chaussures de course Nike taille 10 ».
• Comprendre l’intention : L'utilisateur est prêt à effectuer un achat et recherche le meilleur endroit pour acheter le produit.
• Améliorer les résultats : En reconnaissant cette forte intention transactionnelle, le détaillant peut proposer des options d’achat directes, des prix clairs et des promotions telles que des remises ou la livraison gratuite. Assurer un processus de paiement simple et proposer des options telles que des boutons « acheter maintenant » ou un lien de paiement rapide peut permettre de conclure l’affaire.

4. Intention de vente croisée/vente incitative :

• Scénario: Un client ajoute une paire de chaussures de course à son panier.
• Comprendre l’intention : L'utilisateur est en cours d'achat et peut être ouvert à des produits connexes.
• Améliorer les résultats : Le détaillant peut suggérer des produits complémentaires tels que des chaussettes de course, des semelles ou des vêtements de sport lors du processus de paiement. En comprenant l'intention d'achat du client, des offres de vente croisée ou de vente incitative ciblées peuvent augmenter la valeur moyenne de la commande.

5. Intention de visite en magasin :

• Scénario: Un client recherche « Magasin Nike près de chez moi ».
• Comprendre l’intention : L'utilisateur souhaite visiter un magasin physique, éventuellement pour essayer ou acheter un produit.
• Améliorer les résultats : Le détaillant peut fournir des informations détaillées sur le magasin, notamment les horaires, les directions et les promotions en magasin. De plus, proposer des options telles que la réservation d'un produit en ligne pour un retrait en magasin peut améliorer l'expérience d'achat du client et garantir que la visite aboutisse à un achat.

6. Intention de découverte de la marque :

• Scénario: Un client recherche des « marques de mode respectueuses de l’environnement ».
• Comprendre l’intention : L'utilisateur explore des marques qui correspondent à des valeurs spécifiques, telles que la durabilité.
• Améliorer les résultats : Le détaillant peut mettre en avant ses gammes de produits écologiques, fournir des informations sur ses pratiques en matière de développement durable et proposer des avantages tels que des remises sur le premier achat. Cette approche peut contribuer à capter l'intérêt du client et à le convertir en fidélité à la marque.

Techniques de détection de l'intention de l'utilisateur

Les spécialistes du marketing ont recours à de nombreuses techniques pour détecter l'intention des utilisateurs. Les plus courantes sont les suivantes :

Analyse des requêtes de recherche

Comment Comportement de recherche Révèle l'intention (mots-clés, expressions) :

• Mots clés et expressions : Lorsque les clients utilisent des mots clés ou des expressions spécifiques dans leurs requêtes de recherche, ils fournissent des indices directs sur leur intention. Par exemple, une personne qui recherche « chaussures de course bon marché » est probablement sensible au prix et recherche des options à petit budget, tandis qu'une recherche de « chaussures de course haut de gamme » indique une volonté de dépenser plus pour la qualité.
• Mots-clés longue traîne : Il s’agit d’expressions plus spécifiques, qui ont souvent une intention d’achat plus élevée. Une recherche telle que « meilleures chaussures de course pour l’entraînement au marathon » montre une intention claire de trouver un produit qui répond à un besoin particulier, ce qui suggère que l’utilisateur est plus avancé dans le processus de décision.
• Compréhension contextuelle : Au-delà des mots-clés, la compréhension du contexte de la recherche peut fournir des informations plus approfondies. Par exemple, une recherche sur « acheter des chaussures Nike » à l’approche d’un jour férié important peut indiquer une urgence et une volonté d’achat.

En analysant les mots-clés et les expressions utilisés par les clients, les détaillants peuvent adapter leurs résultats de recherche, leurs recommandations de produits et même leurs offres promotionnelles pour mieux correspondre à l'intention de l'utilisateur, augmentant ainsi la probabilité de conversion.

Analyse comportementale

Suivi du comportement des utilisateurs sur le site Web (clics, temps passé sur les pages, activité du panier) :

• Modèles de clic : L'analyse des liens ou des produits sur lesquels les utilisateurs cliquent permet de mieux comprendre leurs centres d'intérêt et leurs préférences. Si un utilisateur clique sur plusieurs éléments d'une catégorie spécifique, cela suggère un fort intérêt pour cette catégorie.
• Temps passé sur les pages : Le temps passé par un utilisateur sur une page donnée peut indiquer son niveau d'intérêt ou d'engagement. Par exemple, passer plusieurs minutes sur une page de détails d'un produit peut suggérer une intention d'achat plus élevée pour ce produit.
• Activité du panier : Le suivi des actions telles que l'ajout d'articles au panier, leur suppression ou l'abandon du panier peut révéler l'intention. Un utilisateur qui abandonne fréquemment son panier peut être sensible au prix, ce qui indique que des remises ciblées ou des offres de livraison gratuite pourraient le convertir en acheteur.
• Taux de rebond et pages de sortie : Des taux de rebond élevés ou des sorties fréquentes de certaines pages peuvent indiquer que le contenu ou le produit ne correspond pas à l'intention de l'utilisateur, offrant ainsi la possibilité d'optimiser ces pages ou offres.

En suivant et en analysant ces comportements, les détaillants peuvent ajuster la présentation, le contenu et les stratégies marketing de leur site Web pour mieux répondre aux attentes des clients, améliorant ainsi l'expérience d'achat et générant des ventes. Notez que pour le suivi, vous avez besoin d'une plateforme de données.

Utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique

Exploiter l'IA pour détecter des modèles et déduire des intentions à partir de données complexes :

• Reconnaissance des formes : L’IA peut analyser de grandes quantités de données pour détecter des tendances qui ne sont pas immédiatement évidentes. Par exemple, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent identifier des corrélations entre les requêtes de recherche, le comportement de navigation et l’historique d’achat pour prédire ce qui pourrait intéresser un client.
• Moteurs de personnalisation : Personnalisation pilotée par l'IA Les outils peuvent fournir du contenu personnalisé et des recommandations de produits basées sur une analyse en temps réel du comportement des utilisateurs. Par exemple, si un utilisateur recherche fréquemment des produits respectueux de l'environnement, le système peut lui proposer en priorité des produits verts ou durables.
• Analyse prédictive : Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être formés pour prédire les comportements futurs en fonction des actions passées. Par exemple, si un client effectue généralement un achat après avoir visité une page produit trois fois, l'IA peut reconnaître ce modèle et déclencher des publicités ciblées ou des e-mails après la deuxième visite pour encourager la conversion.
• Traitement du langage naturel (NLP) : L’IA peut analyser le langage utilisé dans les requêtes de recherche et les avis des clients pour détecter les sentiments et les intentions. Le traitement du langage naturel permet au système de comprendre non seulement ce que l’utilisateur recherche, mais aussi ce qu’il en pense, ce qui peut être essentiel pour personnaliser l’expérience client.

L'IA et l'apprentissage automatique nous aident beaucoup dans ce domaine. Chez Vibetrace, nous utilisons le ML depuis plus de 10 ans pour créer notre moteur de recommandation.

Grâce à ces détaillants, ils peuvent aller au-delà de l'analyse de données de base pour obtenir des prévisions plus sophistiquées et en temps réel de l'intention des utilisateurs, leur permettant ainsi d'offrir des services hautement personnalisés et expériences d'achat pertinentes.

Utilisation des données historiques

• Historique d'achat: En analysant les achats passés d'un client, vous pourrez en savoir plus sur ses besoins futurs. Par exemple, un client qui achète fréquemment des équipements de course à pied pourrait être intéressé par les dernières nouveautés en matière de vêtements de sport, ce qui permettra de cibler au mieux ses besoins.
• Modèles de navigation : L'analyse des pages ou des produits consultés par un client au fil du temps peut aider à prédire ce qu'il pourrait rechercher ensuite. Si un utilisateur parcourt systématiquement une catégorie particulière sans effectuer d'achat, cela peut suggérer un intérêt mais une hésitation, peut-être en raison du prix ou d'une incertitude, ce qui peut être résolu par des offres ciblées ou des informations supplémentaires.
• Historique de recherche : Un client historique de recherche fournit un aperçu direct de l'évolution de leurs besoins et intérêts. En analysant les recherches passées, les détaillants peuvent prédire ce que l'utilisateur pourrait rechercher ensuite et lui proposer de manière préventive des produits ou du contenu associés.
• Segmentation de la clientèle: Les données historiques peuvent être utilisées pour segmenter les clients en différents groupes en fonction de leur comportement, de leurs préférences et de leurs habitudes d'achat. Cette segmentation permet un ciblage plus précis et des stratégies marketing personnalisées qui correspondent à l'intention prévue de chaque segment.

L’utilisation de données historiques permet aux détaillants de comprendre le comportement et les préférences à long terme de leurs clients, ce qui leur permet d’anticiper les besoins et de proposer des expériences personnalisées qui trouvent un écho auprès de chaque utilisateur. Cette approche proactive améliore non seulement la satisfaction client, mais génère également des taux de conversion et de fidélité plus élevés.

Prédire l'intention des utilisateurs dans le commerce de détail

• Utilisation d'algorithmes et de modèles de données pour anticiper le comportement futur :
  • L'analyse prédictive s'appuie sur des données historiques, des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles statistiques pour prévoir le comportement futur des clients. Dans le commerce de détail, cela peut impliquer de prédire quels produits un client est susceptible d'acheter ensuite, quand il est susceptible d'effectuer un achat ou comment il réagira à certaines promotions.

Moteurs de personnalisation :

Comment Recommandations personnalisées En fonction de l'intention prévue, améliorez l'expérience client :

Les moteurs de personnalisation utilisent les informations obtenues grâce à l'analyse prédictive pour offrir des expériences personnalisées à chaque client. En comprenant l'intention d'un client (s'il est susceptible d'acheter, d'explorer ou simplement de parcourir), ces moteurs peuvent suggérer les produits, le contenu ou les offres les plus pertinents pour lui.

Segmentation de la clientèle:

Regrouper les utilisateurs en fonction de comportements ou d'intentions similaires pour un marketing ciblé

Segmentation de la clientèle Il s'agit de diviser la clientèle en groupes distincts en fonction de caractéristiques, de comportements ou d'intentions communs. Par exemple, un segment peut inclure des acheteurs sensibles au prix, tandis qu'un autre comprend des consommateurs à forte dépense à la recherche de produits haut de gamme.

Analyse en temps réel :

Utilisation de données en temps réel pour réaliser des prévisions et des ajustements sur place :

Analyse en temps réel permet aux détaillants d'analyser le comportement des clients au fur et à mesure, ce qui permet des prévisions et des réponses immédiates. Par exemple, si un client consulte des articles à prix élevé, des analyses en temps réel peuvent déclencher une offre de réduction spéciale ou le mettre en contact avec un agent commercial en direct.

Sources de données pour la détection et la prédiction

Données internes

• Journaux d'activité des utilisateurs, historique des achats et données CRM : Les données internes incluent toutes les informations générées par les systèmes d'un détaillant. Les journaux d'activité des utilisateurs capturent les interactions sur les sites Web ou les applications, telles que les pages visitées, le temps passé et les clics.
• Historique d'achat fournit des informations sur les produits achetés par un client, la fréquence de ses achats et ses méthodes de paiement préférées. Les données CRM (Customer Relationship Management) consolident toutes les interactions et transactions avec les clients, offrant une vue complète des préférences, des comportements et des interactions passées des clients.

Données externes

• Signaux des médias sociaux, tendances du marché et analyse concurrentielle : Les données externes proviennent de sources extérieures au contrôle direct du détaillant, mais sont tout aussi précieuses pour comprendre le comportement des clients. Les signaux des réseaux sociaux, tels que les mentions « j'aime », les partages et les commentaires, fournissent des informations sur les intérêts et les sentiments des clients.
• Les données sur les tendances du marché aident les détaillants à comprendre les changements plus larges du secteur et les changements de la demande des clients. L'analyse concurrentielle implique la surveillance des offres des concurrents, des stratégies de tarification et des tactiques d'engagement client.

Intégration de plusieurs sources de données

• Combiner les données internes et externes pour des prévisions plus précises : La véritable puissance des prédictions basées sur les données réside dans l'intégration de sources de données internes et externes. En combinant les journaux d'activité des utilisateurs et l'historique des achats avec les signaux des réseaux sociaux et les tendances du marché, les détaillants peuvent créer une image plus globale et plus précise des intentions des clients.
• Par exemple, une augmentation soudaine des mentions sur les réseaux sociaux d'une catégorie de produits, combinée à une augmentation de l'activité de recherche associée sur le site du détaillant, pourrait indiquer une augmentation de la demande, incitant le détaillant à ajuster ses stocks ou ses stratégies marketing en temps réel.

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Défis et considérations

Confidentialité des données

• Règlement sur la confidentialité des données : Dans le contexte du commerce de détail, la collecte et l'analyse des données clients doivent être effectuées dans le respect des lois sur la confidentialité des données, comme le RGPD (Règlement général sur la protection des données) en Europe et le CCPA (California Consumer Privacy Act) aux États-Unis. Ces réglementations visent à protéger les consommateurs en garantissant que leurs données personnelles sont collectées, traitées et stockées de manière sécurisée et avec leur consentement.
• Considérations éthiques : Les détaillants doivent trouver un équilibre entre la collecte de données suffisantes pour faire des prévisions précises et le respect de la vie privée des utilisateurs. Cela implique d'obtenir le consentement explicite des clients avant de collecter leurs données, d'être transparent sur la manière dont les données seront utilisées et de donner aux clients le contrôle de leurs données (par exemple, en leur permettant de refuser la collecte de données). Les pratiques éthiques en matière de données aident non seulement les détaillants à rester en conformité, mais aussi à instaurer la confiance avec leurs clients, ce qui est essentiel pour une fidélité à long terme.

Précision des prévisions

Gérer les limites et les inexactitudes potentielles dans la prédiction de l'intention

• Défis en matière de prédiction : Bien que l'analyse prédictive puisse être puissante, elle n'est pas infaillible. Les prédictions sont basées sur des données et des modèles historiques, qui ne reflètent pas toujours avec précision le comportement futur. Par exemple, des facteurs externes tels que des changements soudains du marché ou des circonstances personnelles peuvent entraîner des écarts par rapport aux résultats prévus.
• Gestion des inexactitudes : Les détaillants doivent reconnaître les limites de leurs modèles prédictifs et les affiner en permanence en fonction des nouvelles données. Cela peut impliquer l'utilisation d'une combinaison de différents modèles, la mise à jour régulière des algorithmes et la validation des prévisions par rapport aux résultats réels. Il est également essentiel de mettre en place des stratégies de secours lorsque les prévisions ne correspondent pas au comportement réel des clients, par exemple en proposant des recommandations alternatives ou en collectant davantage de données pour affiner la prévision.

Défis techniques

Intégration de différents flux de données et maintien du traitement en temps réel

• Intégration de données: L'un des plus grands défis techniques pour prédire l'intention des utilisateurs est l'intégration de données provenant de sources multiples, à la fois internes (comme les systèmes CRM et l'historique des achats) et externes (comme les réseaux sociaux et les tendances du marché). Ces sources de données ont souvent des formats, des structures et des fréquences de mise à jour différents, ce qui rend l'intégration complexe.
• Traitement en temps réel : Pour prédire les intentions des utilisateurs avec précision et en temps opportun, les détaillants doivent traiter et analyser les données en temps réel. Cela nécessite une infrastructure informatique robuste capable de gérer rapidement et efficacement de gros volumes de données. Les défis techniques incluent la garantie d'une faible latence, la gestion du flux de données et le maintien de la fiabilité du système.
• Évolutivité : À mesure que la clientèle d'un détaillant s'accroît, le volume de données augmente, ce qui nécessite des solutions évolutives capables de gérer davantage de données sans compromettre les performances. Garantir que le système reste réactif et précis à mesure que les données évoluent est un défi de taille qui nécessite des investissements continus dans la technologie et les ressources.

Études de cas et exemples

Analyse prédictive de Walmart :

• Aperçu: Walmart utilise l'analyse prédictive pour anticiper les besoins des clients et optimiser les stocks. En utilisant les données des achats passés, des conditions météorologiques et même des événements locaux, Walmart peut prédire la demande pour certains produits et s'assurer qu'ils sont approvisionnés en conséquence. Cette approche aide Walmart à réduire le gaspillage, à améliorer la satisfaction des clients et à maximiser les ventes.
• Caractéristiques principales :
  • Intégration de diverses sources de données, y compris des données externes comme les prévisions météorologiques.
  • Ajustements en temps réel des stocks et des prix en fonction de la demande prévue.
  • Concentrez-vous sur l’efficacité opérationnelle tout en améliorant l’expérience client.

Dépendance excessive aux données historiques :

• Piège: S'appuyer trop sur des données historiques peut conduire à des prévisions inexactes, en particulier sur des marchés en évolution rapide. Si un détaillant ne tient pas compte des nouvelles tendances ou des changements soudains dans le comportement des consommateurs, il risque de passer à côté d'opportunités émergentes.
• Stratégie d'évitement : Mettez à jour en permanence les modèles prédictifs avec des données en temps réel et intégrez des facteurs externes tels que les tendances du marché, les évolutions économiques et les changements sociaux. Cela garantit que les prévisions restent pertinentes et précises.

2. Ignorer les préoccupations relatives à la confidentialité des données :

• Piège: La collecte et l'utilisation des données clients sans tenir compte de la confidentialité peuvent entraîner des problèmes juridiques et une perte de confiance des clients. Les détaillants qui ne respectent pas les réglementations en matière de protection des données (comme le RGPD ou le CCPA) risquent des sanctions et une atteinte à leur réputation.
• Stratégie d'évitement : Assurez-vous que toutes les pratiques de collecte de données sont transparentes et conformes à la réglementation. Offrez aux clients le contrôle de leurs données, notamment des options claires d'acceptation/de refus, et indiquez-leur comment leurs données seront utilisées pour améliorer leur expérience.

3. Manque d’intégration entre les canaux :

• Piège: L’absence d’intégration des données sur tous les points de contact client (en ligne, en magasin, sur mobile, etc.) peut entraîner une compréhension fragmentée des intentions du client. Cela conduit à des expériences incohérentes et à des occasions manquées d’interagir efficacement avec les clients.
• Stratégie d'évitement : Investissez dans l'intégration omnicanal pour garantir que les données client de tous les canaux sont unifiées et accessibles. Cette approche permet une compréhension plus complète des intentions des clients et permet des expériences fluides et personnalisées sur tous les points de contact.

4. Tests et validations inadéquats :

• Piège: Le déploiement de modèles prédictifs sans tests approfondis peut conduire à des recommandations incorrectes ou à des opportunités manquées, ce qui peut potentiellement frustrer les clients et nuire aux ventes.
• Stratégie d'évitement : Mettez en œuvre un processus rigoureux de test et de validation pour tous les modèles prédictifs. Utilisez les tests A/B, la surveillance continue et les améliorations itératives pour garantir que les modèles fournissent des informations précises et précieuses.

Conclusion

Pour rester compétitif dans le paysage commercial actuel en constante évolution, comprendre l'intention des utilisateurs n'est pas seulement une option agréable à avoir : c'est essentiel.

Les détaillants capables de détecter et de prédire avec précision ce que veulent leurs clients sont mieux placés pour offrir des expériences personnalisées, augmenter les ventes et fidéliser leur clientèle à long terme.

Investir dans des technologies avancées telles que l’IA, l’apprentissage automatique et l’analyse en temps réel vous permet d’exploiter les riches informations cachées dans les données clients.

Ces outils vous aider à anticiper les besoins des clients, à adapter vos offres et à engager les acheteurs d'une manière qui résonne avec eux personnellement.

Ne laissez pas vos concurrents prendre le dessus.

Vous pouvez transmettre le bon message, au bon moment, au bon client, en gardant votre marque en tête et en générant une croissance durable.

Il est désormais temps d'investir dans les technologies et les stratégies qui permettront à votre commerce de détail de prospérer dans un marché de plus en plus concurrentiel. Vibetrace peut vous aider dans cette démarche !