{"id":378,"date":"2023-05-15T07:06:32","date_gmt":"2023-05-15T07:06:32","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.fitle.com\/?p=378"},"modified":"2023-05-15T07:06:33","modified_gmt":"2023-05-15T07:06:33","slug":"preuve-sociale-et-sizing-comment-ca-marche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.fitle.com\/index.php\/2023\/05\/15\/preuve-sociale-et-sizing-comment-ca-marche\/","title":{"rendered":"Preuve sociale et sizing, comment \u00e7a marche ?"},"content":{"rendered":"\n

Lorsqu\u2019il s\u2019agit de choisir la bonne taille de v\u00eatement<\/a> lors des achats en ligne, il peut \u00eatre difficile de savoir quelle taille nous convient le mieux. C\u2019est l\u00e0 qu\u2019intervient l\u2019outil de recommandation de taille bas\u00e9 sur la preuve sociale. <\/p>\n\n\n\n

Dans cet article, nous allons vous expliquer le fonctionnement de cet outil innovant et nous partagerons quelques conseils pour l\u2019utiliser efficacement. En tant qu\u2019expert dans ce domaine, nous vous aiderons aussi \u00e0 comprendre cette approche et \u00e0 en tirer le meilleur parti face aux m\u00e9thodes plus traditionnelles d\u00e9ja pr\u00e9sentes sur le march\u00e9. <\/p>\n\n\n\n

Comment fonctionne la recommandation de taille via la preuve sociale ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L\u2019approche novatrice de suggestion de taille fond\u00e9e sur la validation sociale, s\u2019appuie sur les choix de taille, qui sont propos\u00e9s aux clients d’un site internet gr\u00e2ce \u00e0 la r\u00e9alisation d’une pr\u00e9c\u00e9dentes commande de nature similaire, par de pr\u00e9c\u00e9dents clients.<\/p>\n\n\n\n

En bref, lorsqu’un client A d\u00e9sire commander un v\u00eatement en ligne, l’algorithme enregistre toutes les datas qui lui incombe (taille, \u00e2ge, poids et autres) pour les proposer \u00e0 un futur client B, qui aurait lesdites m\u00eames similarit\u00e9s. Ainsi l’id\u00e9e est la suivante : plus il y a de personnes qui commandent en ligne et plus l’outil de pr\u00e9diction, bas\u00e9 sur la preuve sociale, devient pr\u00e9cis en mati\u00e8re de recommandation.<\/p>\n\n\n\n

\"Capture<\/figure>\n\n\n\n

Un outil de recommandation de taille comme Fitle<\/a> permet donc de faciliter le processus de d\u00e9cision et de confiance, puisque les clients n\u2019ont qu\u2019\u00e0 se laisser guider, pour faire leur choix, par rapport \u00e0 ce que d’autres ont fait par le pass\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Au cours de cette approche, plusieurs \u00e9tapes sont donc mises en \u0153uvre. <\/p>\n\n\n\n

Tout d\u2019abord, la collecte des donn\u00e9es sur les achats et les retours des clients \u00ab\u00a0pass\u00e9s\u00a0\u00bb permet de cr\u00e9er une base de donn\u00e9es d\u2019utilisateurs ayant des profils morphologiques similaires. Cette data base sera utile pour les clients \u00ab\u00a0futurs\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Ensuite, l\u2019algorithme de l\u2019outil de recommandation de taille analyse les choix de taille des clients<\/a> ayant une morphologie semblable pour d\u00e9terminer les tendances et les pr\u00e9f\u00e9rences. De m\u00eame, l’outil est con\u00e7u pour \u00eatre capable de d\u00e9tecter tous les choix ou toutes donn\u00e9es, qui tenteraient d’\u00eatre incoh\u00e9rentes les unes vis \u00e0 vis des autres.<\/p>\n\n\n\n

Enfin, les clients se voient pr\u00e9senter la taille recommand\u00e9e ainsi que la probabilit\u00e9, exprim\u00e9e en pourcentage, que cette taille leur convienne. Cette affirmation est exprim\u00e9e, en se basant sur les exp\u00e9riences d\u2019autres clients proches, ainsi qu’apr\u00e8s traitement des valeurs erron\u00e9s, par l’IA.<\/p>\n\n\n\n

De l\u00e0, le client peut ainsi choisir de faire confiance \u00e0 l\u2019intelligence artificielle, qui lui recommande une taille, ou tout simplement d\u2019en d\u00e9finir une autre : celle de son choix. Bien entendu, l’outil ne se laissera pas tromper par des donn\u00e9es, qui semblent \u00ab\u00a0d\u00e9mesur\u00e9s\u00a0\u00bb (sans mauvais jeu de mots).<\/p>\n\n\n\n

Optimiser l\u2019efficacit\u00e9 de la m\u00e9thode de recommandation de taille<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Afin d\u2019assurer des recommandations fiables gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019algorithme de l\u2019outil de pr\u00e9dilection<\/a>, il est important de disposer d\u2019un volume suffisant de donn\u00e9es. Par ailleurs, une mise \u00e0 jour r\u00e9guli\u00e8re de la base de donn\u00e9es est n\u00e9cessaire, en y incluant l\u00e0 aussi, les derniers achats et retours des clients. <\/p>\n\n\n\n

En pr\u00e9sentant les recommandations de mani\u00e8re claire et compr\u00e9hensible, tout en indiquant la probabilit\u00e9 que chaque taille convienne au client, vous offrirez une exp\u00e9rience optimale \u00e0 vos clients lors de leurs achats. <\/p>\n\n\n\n

De m\u00eame, en faisant d\u00e8s le d\u00e9but 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-m\u00eame, et qui rapprochera de 100, le taux de satisfaction de votre portefeuille clients. <\/p>\n\n\n\n

Bonne nouvelle, avec Fitle<\/a>, nous pouvons vous offrir cette opportunit\u00e9, sans m\u00eame que vous n’ayez \u00e0 mettre le nez dans la complexit\u00e9 technique de cette solution.<\/p>\n\n\n\n

Check-list pour la mise en \u0153uvre de cette m\u00e9thode de suggestion de taille<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

1. Collectez des donn\u00e9es d\u2019achats et de retours des clients.  <\/p>\n\n\n\n

2. Utilisez un outil de recommandation de taille adapt\u00e9 \u00e0 votre activit\u00e9, tel que Fitle par exemple. <\/p>\n\n\n\n

3. Mettez \u00e0 jour r\u00e9guli\u00e8rement votre base de donn\u00e9es, afin de v\u00e9rifier toutes incoh\u00e9rence. <\/p>\n\n\n\n

4. Pr\u00e9sentez les recommandations de mani\u00e8re claire et compr\u00e9hensible, pour vos visiteurs.<\/p>\n\n\n\n

Quels sont les avantages de la recommandation de taille, via la preuve sociale ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n