Lorsque les entreprises tentent d’augmenter leur rentabilité, deux techniques commerciales s’offrent à elles : le cross-selling (dit vente croisée en français) et l’up-selling.
Ces deux stratégies commerciales permettent d’augmenter la valeur moyenne de l’achat et, par conséquent, d’accroître les bénéfices de l’entreprise.
Lorsque vous appliquez l’une de ces deux techniques, il est essentiel d’être conscient que l’essence de la vente croisée et de la vente incitative n’est pas d’offrir autant de produits que possible, mais d’offrir le bon produit au bon client, c’est-à-dire des produits qui répondent à ses besoins.
Prenons un exemple concret : si vous souhaitez acheter du café sur Amazon, la plateforme pourrait également vous recommander un filtre à café et une cafetière.
Mais comment savoir exactement quel est le meilleur produit à recommander, et à quels clients le recommander ? C’est là que l’IA entre en jeu.
Pour atteindre cet objectif de recommandation du bon produit à la bonne personne, vous devez commencer par des processus d’analyse de données approfondie sur vos clients.
En fonction des informations récoltées sur vos clients (nombre de produits recherchés, fréquence et valeur des achats, notation des produits etc), les algorithmes de machine learning sont activés et paramétrés sur l’ensemble du site (accueil, page catégories ou fiche produit, panier d’achat etc) pour accompagner l’utilisateur dans tout le processus d’achat.
Ces algorithmes peuvent également être régis par des règles personnalisables (localisation, nouveau client, enregistré ou non, etc).
Chaque entreprise peut tirer parti de l’IA appliquée à la vente croisée pour augmenter son chiffre d’affaires, améliorer la satisfaction des clients et, dans les entreprises B2B, augmenter la valeur à vie du client (CLV). À titre d’exemple, une étude a révélé que 35 % des ventes d’Amazon étaient le résultat direct des ventes croisées et 80 % des contenus visionnés sur Netflix proviendraient des recommandations proposées par le service.
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