Moteur de recommandation

Un moteur de recommandation est le nom donné à un système qui prédit quels éléments, produits ou contenus sont les plus pertinents pour une personne précise, puis les recommande de façon ciblée. Pensez aux suggestions que vous voyez dans un service sur la base d’un comportement antérieur, mais tout autant aux contenus ou cas pertinents qu’un visiteur B2B se voit présenter.

Comment ça fonctionne ?

La plupart des moteurs reposent sur le machine learning et utilisent grosso modo deux approches. Le collaborative filtering regarde le comportement d’utilisateurs similaires : qui vous ressemble a aussi trouvé cela intéressant. Le content-based filtering regarde les caractéristiques de ce que quelqu’un a consulté auparavant et y associe des éléments correspondants. En pratique, les deux sont souvent combinés en un système hybride qui prédit plus finement à mesure qu’arrivent davantage de données de qualité.

Pourquoi c’est important

Pour une entreprise B2B, un moteur de recommandation n’est pas une astuce de boutique en ligne, mais un moyen d’accélérer le customer journey. En montrant au bon moment le bon cas, le bon livre blanc ou le bon service, vous gardez un prospect engagé et le guidez plus naturellement vers une conversion. Cette même logique prédictive alimente aussi des techniques comme la dynamic creative optimization, où le message le plus pertinent est sélectionné automatiquement.

Le piège

Un moteur ne vaut que ce que valent les données et l’objectif sur lequel il optimise. Si vous pilotez sur les clics, vous obtenez des recommandations clickbait qui ne contribuent pas à votre business. Pilotez donc sur ce qui compte vraiment : des leads qualifiés et du chiffre d’affaires, pas une interaction éphémère. Et restez transparent ; des recommandations qui semblent non pertinentes ou insistantes nuisent précisément à la confiance que vous essayez de construire.