Recommandation socialeNote : cet article a été originellement publié sur le blog du projet shragger auquel je contribue activement.

A première vue, le terme « recommandation sociale » semble être un pléonasme. Mais sur le web, l’automatisation de la recommandation par les sites et les moteurs de recherche a poussé à rajouter le terme « social » pour préciser quand cette interaction a lieu entre deux utilisateurs.

Recommandation sociale Vs Recommandation personnalisée

Les sites marchands ont rapidement compris l’intérêt de la recommandation personnalisée pour garder les utilisateurs sur leur site et convertir la visite en vente. A mon avis, le champion toutes catégories est Amazon. L’implémentation d’un outil de recommandation personnalisé était cruciale pour le marchand : avec une offre aussi abondante, le risque de  voir partir le consommateur avant qu’il ne trouve un produit qui lui convienne est très important. La recommandation personnalisée a dans ce cas pour but de réduire les choix aux produits en affinité avec le consommateur. Le moteur d’Amazon est redoutable d’efficacité : il se base sur vos achats, votre historique de navigation, le compare à celui des autres utilisateurs et en déduit des recommandations, le plus souvent pertinentes.

L’autre finalité de la recommandation personnalisée est l’optimisation ou la croissance du chiffre d’affaire. C’est vrai pour les sites de e-commerce qui trouvent là une opportunité d’augmenter le panier d’achat de leurs clients : en proposant « le produit qu’il vous faut » on déclenche l’achat d’impulsion.

C’est aussi vrai pour les sites qui tirent leurs revenus de la pub : de bonne recommandations augmentent le temps passé sur un site et donc l’exposition à la pub.

La recommandation personnalisée est cependant une information de type « push » ce qui limite son impacte à des utilisateurs passifs (ex : surf sur le web sans but particulier) ou a des clients acquis (qui cherchent un deuxième achat pour obtenir une livraison gratuite par exemple).

Ce type de recommandation fonctionne beaucoup moins bien avec un utilisateur qui cherche une information précise sur un produit ou service et qui aura tendance à zapper pour trouver ce qu’il cherche.

Recommandation sociale Vs Avis consommateur

A l’inverse de la recommandation personnalisé, les avis utilisateurs peuvent être très utiles lorsque l’internaute est en quête d’une information précise sur un produit ou un service et peuvent constituer un moteur ou un frein dans la décision d’achat.

Par exemple, pour deux produits « équivalents » un utilisateur aura plutôt tendance à se décider en faveur de celui qui obtient le plus d’avis favorables.

Nous savons cependant que le système de « reviews » est loin d’être fiable :

-          statistiquement, il faut un échantillon d’avis suffisamment grand pour que la tendance (positive ou négative) soit représentative,
-          la problématique des « faux avis consommateurs» est de plus en plus soulevée depuis que les marques, distributeurs ou entreprises ont compris que le levier de la recommandation était à intégrer dans leur stratégie (ici l’exemple du rating des applications iPhone ),
-          les avis consommateurs deviennent moins pertinents quand le produit ou service fait appel au référentiel culturel, éducatif voire financier de l’utilisateur (livre, restaurant, musique, design …) et non à des critères objectifs (produits techologiques, automobile…). Comme on ne connaît généralement ni les utilisateurs ni leur référentiel, dans quelle mesure peut-on accorder du crédit aux avis ?

Ce dernier point est pour moi le plus important et la recommandation sociale apporte une réponse à cette problématique.

La recommandation de pair à pair ou recommandation sociale

La recommandation entre deux personnes qui se connaissent est un comportement naturel, presque un instinct. C’est la recommandation qui a le plus de chance d’attirer notre attention et de modifier notre comportement vis-à-vis d’un produit ou d’un service.

En effet, contrairement aux avis consommateurs cités précédemment, lorsque l’on connaît une personne, on est capable d’estimer la fiabilité de cet avis : est-elle « experte » dans ce domaine, a-t-elle les mêmes goûts que moi, le même train de vie, la même culture ..?

Il est également fort probable que la recommandation spontané d’une personne de mon réseau soit motivée par la connaissance des sujets qui m’intéressent et sont susceptibles de me plaire.

On observe d’ailleurs que Facebook est une importante source de trafic qualifié pour les sites web : les internautes y passent en moyenne 2 fois plus de temps que ceux provenant de Google.

Les marques et annonceurs profitent de cet effet pour intégrer dans leurs sites des outils comme le « social graph » de Facebook. Par exemple en affichant sur une page les « like » du réseau Facebook de l’utilisateur, pour attirer son attention  sur certains produits ou services plébiscités par ses amis. Cependant, un « like » apporte peu de valeur ajoutée : qu’est-ce qui motive le « like », à quel point like –t-on le produit ? Pour quelles raisons ?

Faut-il laisser de côté les recommandations hors de notre réseau ?

Notre réseau n’a pas réponse à tout. Loin de là. Dans ce cas, il est bon d’avoir à sa disposition des avis d’experts : des personnes capables d’émettre une critique argumentée voire documentée. A mon sens, cette expertise ne doit pas être autoproclamée mais reconnue par la communauté des utilisateurs d’un service, sur la base de la pertinence des recommandations.

Ce rôle est aujourd’hui très bien tenu par les blogueurs, tous horizons confondus : high-tech, gastronomie, beauté, mode, musique, sport … C’est bien l’adhésion d’une communauté à un contenu pertinent qui fait que certains blogueurs sont aujourd’hui considérés comme des experts.

Ainsi, nous pensons que :

-la recommandation entre personnes qui se connaissent est la plus fiable et la plus naturelle,
– les experts ont un rôle important à jouer, s’ils sont reconnus comme tels par la communauté.

Avec cette conviction chevillée au corps, nous développons shragger avec l’unique préoccupation de la pertinence et de l’utilité pour l’utilisateur.

Source : shragger – behind the scene
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