Preuve sociale et sizing, comment ça marche ?

Lorsqu’il s’agit de choisir la bonne taille de vêtement lors des achats en ligne, il peut être difficile de savoir quelle taille nous convient le mieux. C’est là qu’intervient l’outil de recommandation de taille basé sur la preuve sociale. 

Dans cet article, nous allons vous expliquer le fonctionnement de cet outil innovant et nous partagerons quelques conseils pour l’utiliser efficacement. En tant qu’expert dans ce domaine, nous vous aiderons aussi à comprendre cette approche et à en tirer le meilleur parti face aux méthodes plus traditionnelles déja présentes sur le marché. 

Comment fonctionne la recommandation de taille via la preuve sociale ?

L’approche novatrice de suggestion de taille fondée sur la validation sociale, s’appuie sur les choix de taille, qui sont proposés aux clients d’un site internet grâce à la réalisation d’une précédentes commande de nature similaire, par de précédents clients.

En bref, lorsqu’un client A désire commander un vêtement en ligne, l’algorithme enregistre toutes les datas qui lui incombe (taille, âge, poids et autres) pour les proposer à un futur client B, qui aurait lesdites mêmes similarités. Ainsi l’idée est la suivante : plus il y a de personnes qui commandent en ligne et plus l’outil de prédiction, basé sur la preuve sociale, devient précis en matière de recommandation.

Un outil de recommandation de taille comme Fitle permet donc de faciliter le processus de décision et de confiance, puisque les clients n’ont qu’à se laisser guider, pour faire leur choix, par rapport à ce que d’autres ont fait par le passé.

Au cours de cette approche, plusieurs étapes sont donc mises en œuvre. 

Tout d’abord, la collecte des données sur les achats et les retours des clients « passés » permet de créer une base de données d’utilisateurs ayant des profils morphologiques similaires. Cette data base sera utile pour les clients « futurs ».

Ensuite, l’algorithme de l’outil de recommandation de taille analyse les choix de taille des clients ayant une morphologie semblable pour déterminer les tendances et les préférences. De même, l’outil est conçu pour être capable de détecter tous les choix ou toutes données, qui tenteraient d’être incohérentes les unes vis à vis des autres.

Enfin, les clients se voient présenter la taille recommandée ainsi que la probabilité, exprimée en pourcentage, que cette taille leur convienne. Cette affirmation est exprimée, en se basant sur les expériences d’autres clients proches, ainsi qu’après traitement des valeurs erronés, par l’IA.

De là, le client peut ainsi choisir de faire confiance à l’intelligence artificielle, qui lui recommande une taille, ou tout simplement d’en définir une autre : celle de son choix. Bien entendu, l’outil ne se laissera pas tromper par des données, qui semblent « démesurés » (sans mauvais jeu de mots).

Optimiser l’efficacité de la méthode de recommandation de taille

Afin d’assurer des recommandations fiables grâce à l’algorithme de l’outil de prédilection, il est important de disposer d’un volume suffisant de données. Par ailleurs, une mise à jour régulière de la base de données est nécessaire, en y incluant là aussi, les derniers achats et retours des clients.

En présentant les recommandations de manière claire et compréhensible, tout en indiquant la probabilité que chaque taille convienne au client, vous offrirez une expérience optimale à vos clients lors de leurs achats.

De même, en faisant dès le début l’effort d’avoir une data base avec des valeurs propres, saines et en dur, vous pourrez vous offrir le luxe d’avoir un outil intelligent, qui apprendra par lui-même, et qui rapprochera de 100, le taux de satisfaction de votre portefeuille clients.

Bonne nouvelle, avec Fitle, nous pouvons vous offrir cette opportunité, sans même que vous n’ayez à mettre le nez dans la complexité technique de cette solution.

Check-list pour la mise en œuvre de cette méthode de suggestion de taille

1. Collectez des données d’achats et de retours des clients.  

2. Utilisez un outil de recommandation de taille adapté à votre activité, tel que Fitle par exemple. 

3. Mettez à jour régulièrement votre base de données, afin de vérifier toutes incohérence. 

4. Présentez les recommandations de manière claire et compréhensible, pour vos visiteurs.

Quels sont les avantages de la recommandation de taille, via la preuve sociale ?

• Génération de confiance : Cette approche rassure les clients en leur montrant que d’autres personnes ayant une morphologie similaire ont réussi à trouver la bonne taille de vêtement. Cela augmente leur confiance dans le processus d’achat et encourage les clients à finaliser leur achat.

• Amélioration des taux de conversion : Les clients sont plus susceptibles de passer à l’achat lorsque la suggestion de taille est basée sur les choix des autres, car ils se sentent plus en confiance avec le leur.

• Réduction des retours : Cette méthode aide les clients à choisir la taille de vêtement qui leur convient le mieux, ce qui réduit le nombre de retours dus à des problèmes de taille.

• Personnalisation de l’expérience d’achat : Les recommandations offrent une expérience d’achat personnalisée pour chaque client, en tenant compte de leur morphologie unique.

Maximisez les bénéfices de la recommandation de taille basée sur la preuve sociale

Pour intégrer efficacement cette méthode dans votre boutique en ligne de mode, commencez par choisir un outil de recommandation de taille adapté, tel que Fitle par exemple, qui prendra en compte les données des acheteurs ayant un profil morphologique semblable.

Veillez à disposer d’un volume suffisant de données pour permettre à l’algorithme de l’outil de recommandation de taille de fournir des suggestions, durablement et progressivement fiables. Mettez en place un système de suivi des retours et des échanges pour mieux comprendre les préférences de vos clients, et améliorer ainsi constamment, la précision de vos recommandations.

Enfin, présentez les recommandations de manière claire et compréhensible, en indiquant la probabilité que chaque taille convienne au client, afin de faciliter leur décision d’achat. 

Du coup, êtes-vous prêt à améliorer l’expérience d’achat de vos clients et à augmenter vos conversions grâce à cette méthode innovante de suggestion de taille ? Contactez-nous dès aujourd’hui pour en savoir plus sur la manière dont notre expertise peut vous aider à mettre en œuvre cette approche dans votre boutique en ligne.