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E-commerce en Afrique: l’autre étape à franchir !
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E-commerce en Afrique: l’autre étape à franchir !

La plupart des personnes ayant déjà fait un achat sur un site de e-commerce africain aura remarqué un fait : une fois un achat effectué, le client est toujours exposé, lorsqu’il navigue sur d’autres sites Internet, à des publicités présentant le même produit qu’il vient d’acheter. A titre d’exemple, j’ai récemment conclu l’achat d’une tondeuse à cheveux sur un site e-commerçant et me suis vu proposer via une bannière publicitaire sur un autre site,  d’acheter le même produit!

Si cela semble être une action banale de ciblage publicitaire, basée sur mon historique d’achat, elle n’est malheureusement pas adapté au contexte présent, qui est tout simple : je n’aurai probablement plus besoin de tondeuse, parce que je venais d’en acheter.  Aussi, une tondeuse à cheveux, ne se « consommant » pas aussi vite qu’un produit périssable (pâte dentifrice ou livre par exemple), il était évident qu’il y avait peu de chances que je clique sur la bannière publicitaire pour m’acheter une autre tondeuse.

Au vu de ce constat, Il y’a matière à amélioration du ciblage publicitaire des e-commerçants, à l’aune de 3 constats suivants:

  1. Les chiffres du e-commerce en Afrique en 2017 sont encourageants: selon le cabinet Deloitte : près de 12 % des consommateurs d’Afrique francophone ont déjà réalisé des achats via leur mobile. La pénétration d’Internet et des réseaux sociaux s’améliore et  a préparé le terrain au e-commerce pour les 20 % d’Africains désormais connectés à la Toile.
  2. Les consommateurs qui s’habituent à utiliser Internet aiment de moins en moins la publicité, surtout quand celle-ci ne répond pas à un besoin présent ou futur.
  3. Les internautes africains préfèrent de plus en plus consulter des pages ou des groupes ventes de produits dédiés sur Facebook, plutôt que d’aller sur des sites dédiés d’e-commerce. Ils préfèrent ainsi aller chercher ce dont ils ont besoin, auprès de leurs communautés, à travers des groupes de discussion et les réseaux sociaux.

Anticiper le prochain achat du consommateur, un défi de taille mais nécessaire

Le système de recommandation produit d’Amazon lui permet de générer 30 à 40% de son chiffre d’affaire chaque année. Concrètement, grâce à des techniques d’apprentissage profond (Machine Learning), Amazon parvient grosso modo à proposer au client ayant déjà interagi sur son site (visionnage d’un produit ou achat) des produits ayant une forte probabilité d’être achetés par celui-ci.

Anticiper le prochain achat d’un client et le lui proposer présente deux gros avantages :

  1. Rendre moins intrusif le ciblage publicitaire (aux yeux du client): Le consommateur a l’impression de découvrir une bonne affaire. Dans mon cas d’espèce, en me proposant d’acheter un gel à cheveux, la probabilité que je l’ajoute à mon panier serait plus grande d’autant plus qu’après usage de la tondeuse, le gel à cheveux se présente comme une suite logique ! Le client est ainsi plus réceptif aux prochaines campagnes digitales, car une relation de confiance se sera installée.
  2. Permettre de bâtir un profil consommateur personnalisé : les consommateurs atterrissant sur un site de e-commerce ne le sont tous pas pour la même raison bien évidement. Pouvoir distinguer ceux qui y viennent généralement pour des comparaisons de prix avant d’aller en magasin physique peut permettre de construire des profils personnalisés.

 

Le défi reste de taille mais le potentiel existe en ce moment pour bâtir ces profils et affiner le ciblage publicitaire des e-commerçants. Les géants du web comme Amazon et Google ont depuis peu mis en open source libre, à la disposition de tous, leurs algorithmes permettant de faire leurs recommandations de produits au client. Aussi, l’usage des réseaux sociaux (principalement Facebook), devenue courante sur le continent constitue une mine d’or qui peut servir à construire ces profils, grâce aux communautés auxquelles appartient le client ou encore à ses intérêts et préférence.

 

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Written by Jean Jacques Abe in 30/11/2017 / 531 Views

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