{"id":18412,"date":"2022-01-19T16:54:33","date_gmt":"2022-01-19T15:54:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/?p=18412"},"modified":"2022-01-19T16:54:33","modified_gmt":"2022-01-19T15:54:33","slug":"comment-ameliorer-le-succes-du-cross-selling-avec-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/fr\/blog\/comment-ameliorer-le-succes-du-cross-selling-avec-lia\/","title":{"rendered":"Comment am\u00e9liorer le succ\u00e8s du cross-selling avec l’IA ?"},"content":{"rendered":"

Lorsque les entreprises tentent d’augmenter leur rentabilit\u00e9, deux techniques commerciales s\u2019offrent \u00e0 elles<\/strong> : le cross-selling (dit vente crois\u00e9e en fran\u00e7ais) et l\u2019up-selling.<\/p>\n

Ces deux strat\u00e9gies commerciales permettent d\u2019augmenter la valeur moyenne de l’achat<\/strong> et, par cons\u00e9quent, d\u2019accro\u00eetre les b\u00e9n\u00e9fices<\/strong> de l’entreprise.<\/p>\n

Lorsque vous appliquez l’une de ces deux techniques, il est essentiel d’\u00eatre conscient que l’essence de la vente crois\u00e9e et de la vente incitative n’est pas d’offrir autant de produits que possible, mais d’offrir le bon produit au bon client<\/strong>, c’est-\u00e0-dire des produits qui r\u00e9pondent \u00e0 ses besoins.
\nPrenons un exemple concret : si vous souhaitez acheter du caf\u00e9 sur Amazon, la plateforme pourrait \u00e9galement vous recommander un filtre \u00e0 caf\u00e9 et une cafeti\u00e8re.<\/p>\n

Mais comment savoir exactement quel est le meilleur produit \u00e0 recommander, et \u00e0 quels clients le recommander ? C’est l\u00e0 que l’IA entre en jeu<\/strong>.<\/p>\n

Pour atteindre cet objectif de recommandation du bon produit \u00e0 la bonne personne, vous devez commencer par des processus d’analyse<\/strong> de donn\u00e9es approfondie sur vos clients<\/strong>.<\/p>\n

En fonction des informations r\u00e9colt\u00e9es sur vos clients (nombre de produits recherch\u00e9s, fr\u00e9quence et valeur des achats, notation des produits etc), les algorithmes de machine learning<\/strong> sont activ\u00e9s et param\u00e9tr\u00e9s sur l\u2019ensemble du site (accueil, page cat\u00e9gories ou fiche produit, panier d\u2019achat etc) pour accompagner l’utilisateur dans tout le processus d’achat.<\/p>\n

Ces algorithmes peuvent \u00e9galement \u00eatre r\u00e9gis par des r\u00e8gles personnalisables<\/strong> (localisation, nouveau client, enregistr\u00e9 ou non, etc).<\/p>\n

Chaque entreprise peut tirer parti de l’IA appliqu\u00e9e \u00e0 la vente crois\u00e9e pour augmenter son chiffre d’affaires, am\u00e9liorer la satisfaction des clients et, dans les entreprises B2B, augmenter la valeur \u00e0 vie du client (CLV). \u00c0 titre d’exemple, une \u00e9tude a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que 35 % des ventes d\u2019Amazon<\/strong> \u00e9taient le r\u00e9sultat direct des ventes crois\u00e9es<\/strong> et 80 % des contenus visionn\u00e9s sur Netflix<\/strong> proviendraient des recommandations propos\u00e9es par le service<\/strong>.<\/p>\n

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