Choisir un module Upsell
.25 Oct

Choisir un module Upsell

Le terme upsell peut se traduire par ventes additionnelles, ventes incitatives ou montée en gamme. Nous l’appelons service Upsell & similaire car il recommande aussi des produits similaires au produit affiché afin d’inciter le client à découvrir plus de produits de votre site et l’aider dans sa décision. La bannière Upsell se présente généralement au bas de la fiche produit et propose des articles similaires au produit affiché dans des catégories proches et des gammes de prix égales ou supérieures.

Les titres des bannières les plus utilisés sont : « Les clients qui ont consulté ce produit ont aussi consulté… », ou « Egalement consultés par nos clients », ou « Produits similaires ».

Le service donne envie à l’utilisateur de continuer sa navigation directement dans les pages produits. Il n’a pas besoin de revenir dans la page catégorie. Il peut ainsi naviguer de produit en produit par l’intermédiaire des recommandations Upsell. Chaque bannière élargit son choix et l’engage davantage dans la découverte des articles de votre site. Le visiteur peut donc prendre une décision avec plus de discernement. Il achète davantage de produits qui augmentent votre taux de conversion.

Le service Upsell a un impact majeur sur les visiteurs économes qui aiment comparer les produits similaires et les visiteurs angoissés qui sont confortés dans leur choix par la sagesse de la foule.

Les visiteurs qui cliquent sur des recommandations Upsell ont un taux de conversion beaucoup plus élevé que les autres. Ils sont plus satisfaits par leur expérience sur votre site et sont beaucoup plus fidèles.

Nous avons identifié trois critères principaux pour choisir un module Upsell :

  1. La pertinence des recommandations. Elle impacte directement le taux de clics sur les recommandations Upsell, le taux de conversion et vos revenus. Si vous avez peu d’articles et que votre catalogue est statique, vous pouvez configurer les associations de produits avec des règles manuelles. Mais lorsque votre catalogue grandit, vous obtenez de bien meilleurs résultats avec l’Intelligence Artificielle. Nous utilisons des algorithmes de filtrage collaboratif basés sur la sagesse de la foule. Ils analysent le comportement de l’ensemble des utilisateurs sur les articles des catégories similaires pour trouver les meilleures associations entre le produit de la page et les autres produits du site.
  2. La facilité pour tenir compte de vos règles métiers. Vous avez deux objectifs contradictoires : mettre en avant certains produits et bénéficier de l’automatisation des recommandations correspondant aux besoins des clients. Nous avons mis en place une méthode de mise en avant des produits qui combine ces deux objectifs avec le minimum d’effort. Vous évitez ainsi de configurer des recommandations manuelles sur des centaines de bannières lorsque ce n’est pas nécessaire. Vous gagnez un temps considérable et vous maîtrisez vos règles métiers.
  3. La simplicité pour gérer le service Upsell. Vous n’avez pas besoin d’être un expert en Intelligence Artificielle pour déployer des recommandations Upsell. Nous avons mis en place un panneau de configuration très simple qui vous permet d’activer les bannières de recommandations en quelques clics.

Pour accélérer vos ventes, nous vous conseillons d’élargir l’accompagnement de vos visiteurs sur l’ensemble de leur parcours d’achat, et de compléter les recommandations Upsell avec plusieurs services de recommandations personnalisées essentiels : Nouveautés, Promotions, Meilleurs ventes, Déjà vus, Cross-sell et Matching personnel. Vous augmenterez ainsi davantage votre taux de conversion et de fidélisation et vous simplifierez encore la gestion de l’ensemble des services de recommandations.

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Ingénieur en informatique de Supélec Paris, j’ai travaillé pendant plusieurs années en tant que développeur, architecte puis manager au centre de recherche d’IBM, puis au sein de l’organisation européenne de Cisco.

Passionné par l’Intelligence Artificielle, j’ai décidé en 2015 de créer ma société MyDreamMatch afin de rendre les recommandations personnalisées accessibles et faciles à utiliser par le plus grand nombre de sites Web.

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