Comment augmenter le chiffre d'affaires du commerce électronique grâce à l'optimisation du catalogue de produits pilotée par l'IA ?

Introduction

Dans le paysage encombré du commerce électronique d'aujourd'hui, les entreprises ne peuvent plus rivaliser uniquement sur la sélection des produits et les prix. Les clients attendent désormais des expériences d'achat personnalisées et adaptées qui répondent à leurs besoins individuels. La recherche est le principal moyen utilisé par la plupart des clients pour naviguer sur les sites de commerce électronique et découvrir des produits ; il est donc essentiel d'optimiser la recherche sur le site grâce à la personnalisation pour obtenir un avantage concurrentiel.

Selon l'Institut Braymard, jusqu'à 72 % des sites de commerce électronique ne répondent pas aux attentes des clients en ce qui concerne leurs capacités de recherche sur le site¹. L'amélioration de la recherche sur site est une opportunité considérable pour les entreprises de commerce électronique de mieux servir leurs clients et d'obtenir de réels résultats commerciaux.

La recherche personnalisée permet des expériences engageantes et personnalisées

Alors que Machine Learning et l'IA continuent de progresser, les clients s'attendent désormais à ce que les sites de commerce électronique adaptent leur expérience en fonction de leurs intérêts et comportements individuels. Les recommandations de produits personnalisées, les résultats de recherche curatifs et la recherche prédictive créent tous une expérience attrayante et rationalisée qui garde les clients sur le site plus longtemps et convertit plus de ventes.

Selon McKinsey & Company, les sites de commerce électronique qui personnalisent leur expérience voient leur chiffre d'affaires augmenter de 10 à 15 %.² La recherche personnalisée, en particulier, offre trois avantages essentiels :

• Des taux de conversion plus élevés. En faisant apparaître les produits les plus pertinents pour chaque client, la recherche personnalisée permet d'augmenter les taux de conversion de 50 %, voire plus.
• Amélioration de la fidélité des clients. Une expérience personnalisée renforce la confiance et la fidélité, ce qui incite les clients à revenir sur le site à plusieurs reprises. Les clients fidèles dépensent également plus et recommandent d'autres personnes.
• Diminution des taux de rebond et d'abandon. Les résultats personnalisés réduisent les recherches frustrantes, les éléments non pertinents et les pages sans issue, ce qui permet aux clients de rester plus longtemps sur le site.

Optimiser la recherche pour une expérience omnicanale transparente

Aujourd'hui, les consommateurs interagissent avec les sites de commerce électronique par le biais de nombreux canaux différents, notamment les applications mobiles, les assistants vocaux, etc. L'optimisation de votre expérience de recherche pour chaque canal vous permet de servir vos clients de manière cohérente, quel que soit l'endroit où ils font leurs achats.

Les principales fonctionnalités de la recherche omnicanale sont les suivantes :

• Adapté aux mobiles et à la voix. Veillez à ce que votre site soit entièrement réactif, que son contenu soit optimisé pour les petits écrans et que les métadonnées prennent en charge les interfaces vocales et les featured snippets. La majorité des recherches s'effectuent désormais sur des appareils mobiles.
• Personnalisation cross-canal. Utilisez l'historique complet de navigation et d'achat d'un client à travers les différents canaux pour personnaliser son expérience dans chaque canal. Par exemple, suggérez des achats par application mobile ou par commande vocale en fonction des commandes Web récentes.
• Nouvelle optimisation des modèles de recherche. Suivez la manière dont les utilisateurs effectuent leurs recherches dans chaque canal et optimisez votre classement pour des expressions émergentes telles que "Trouvez-moi..." ou "Montrez-moi..." dans les interfaces vocales. Ajustez ensuite vos algorithmes de recherche en conséquence.
• Architecture de données unifiée. Une plateforme de données partagée entre le web, les applications, la voix et d'autres interfaces permet une personnalisation cross-canal et des expériences cohérentes. Synchronisez les données, les catalogues de produits, les recommandations et les algorithmes de recherche dans un seul système à travers les points de terminaison.

Bonnes pratiques pour une recherche personnalisée sur le site

Améliorer les métadonnées des produits

Des métadonnées de produit bien optimisées, y compris les titres, les descriptions et les mots clés, garantissent que vos articles sont bien classés dans les résultats de recherche et fournissent suffisamment de contexte pour que les clients puissent en déterminer la pertinence.

Les meilleures pratiques sont les suivantes :

• Axé sur le client. Utilisez des mots et des expressions que les clients rechercheraient naturellement pour décrire chaque produit. Les termes doivent être suffisamment larges pour être classés dans les différentes catégories de recherche, mais suffisamment précis pour décrire le produit.
• Perspicace. Rédigez des descriptions de produits qui donnent aux clients une bonne idée des principales caractéristiques, spécifications et avantages, afin qu'ils puissent déterminer si l'article répond à leurs besoins avant de cliquer. Les descriptions doivent comporter trois phrases ou environ 150 mots.
• Optimisé. Mettez les mots-clés importants, en particulier les noms de marques et de produits, en évidence dans les titres et, si possible, dans les URL. Placez les phrases clés au début des descriptions pour un impact maximal.
• Des catégories exploitables. Regroupez les produits dans des arborescences de catégories logiques et faciles à parcourir. Les noms de catégories doivent également contenir des mots-clés pertinents pour aider les articles à se classer dans les recherches.
• Attributs améliorés. Complétez les métadonnées des produits avec des données structurées supplémentaires pour des attributs tels que la couleur, la taille, la fourchette de prix, etc. afin d'offrir aux clients davantage d'options de filtrage et de tri.
• Optimisé pour les mobiles. Les titres doivent être courts et les métadonnées doivent être formatées de manière à apparaître clairement sur les petits écrans, avec des polices de grande taille et un minimum d'encombrement. Vous trouverez ci-dessous des recommandations détaillées.

Personnaliser les recommandations et les résultats

Les progrès réalisés sur le site Machine Learning permettent désormais aux sites de commerce électronique de mettre en œuvre des outils tels que l'édition d'ontologies et la gestion de taxonomies, afin d'adapter leurs recommandations et leurs résultats de recherche à chaque client, pour une expérience personnalisée.

Les options à envisager sont les suivantes :

• Personnalisation comportementale. Suivez l'historique de navigation et d'achat des clients pour leur recommander des produits connexes susceptibles de les intéresser. Pour les recherches, affichez des résultats adaptés aux interactions passées du client.
• Personnalisation prédictive. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser le comportement de clients ayant des attributs similaires afin de recommander de nouveaux produits qu'un client est susceptible d'utiliser ou de rechercher en fonction des intérêts de groupes similaires.
• Personnalisation géospatiale. Pour les magasins disposant d'un emplacement physique, le fait de recommander et de donner la priorité aux produits qui sont en stock dans le magasin le plus proche du client permet d'augmenter les taux de conversion, en particulier pour les achats importants. Les flux d'inventaire des magasins peuvent alimenter la recherche géopersonnalisée.
• Profilage des clients. Posez aux nouveaux clients quelques questions sur leurs centres d'intérêt et leurs caractéristiques afin de personnaliser leur expérience dès leur première visite. Des profils améliorés avec des données démographiques, des centres d'intérêt et d'autres données peuvent permettre d'obtenir des recommandations et des résultats plus personnalisés au fil du temps.

Les erreurs courantes à éviter

Si la recherche personnalisée sur site offre des avantages considérables, elle offre également des possibilités de faux pas qui peuvent entraver vos résultats et frustrer les clients si l'on n'y prend pas garde. Évitez ces erreurs courantes :

Manque de convivialité pour les mobiles

Si votre site et votre expérience de recherche ne sont pas optimisés pour les appareils mobiles, vous perdez l'occasion d'attirer le segment croissant des clients qui font leurs achats en déplacement et vous risquez de manquer de visibilité dans les résultats de recherche sur les appareils mobiles. Les meilleures pratiques pour une recherche adaptée aux appareils mobiles sont les suivantes :

• Conception réactive et à chargement rapide. Veillez à ce que votre site et vos pages de recherche s'affichent rapidement et s'adaptent à toutes les tailles d'écran. Les visiteurs mobiles abandonnent les sites lents.
• Métadonnées courtes. Les titres, les descriptions et les mots-clés ne doivent pas dépasser 60 caractères pour s'afficher dans de petits espaces. Donnez la priorité aux termes les plus importants.
• Catégorisation simplifiée. Regroupez les produits dans des catégories plus larges qui s'adaptent facilement aux mobiles, plutôt que dans de longs menus à plusieurs niveaux. Les sous-catégories les plus populaires ou les plus pertinentes pour les petits écrans sont les seules qui doivent apparaître au départ.
• Préparation à la recherche vocale. Optimisez les métadonnées, en particulier les titres des pages, pour les classer dans les résultats de la recherche vocale. Les interfaces vocales requièrent des modèles de recherche différents. Il convient donc de surveiller la façon dont les clients effectuent des recherches vocales sur votre site et d'optimiser en conséquence.
• Intégration de l'application mobile. Si vous disposez d'une application mobile native, veillez à ce que la recherche dans l'application offre une expérience transparente et exploite les mêmes recommandations personnalisées et les mêmes fonctionnalités Machine Learning que votre recherche sur le web. Synchronisez les données et les algorithmes entre le web et l'application pour une expérience client cohérente dans chaque canal.

Absence de tests et d'itérations en cours

La recherche personnalisée nécessite une boucle d'optimisation permanente afin d'affiner continuellement les expériences en fonction de la façon dont les clients s'engagent. En l'absence de tests et d'itérations réguliers, la personnalisation de la recherche deviendra rapidement inefficace. Les pratiques clés sont les suivantes :

• Analyse des recherches. Surveillez les indicateurs clés tels que les taux de conversion, les taux de rebond, le volume de recherche et la valeur moyenne des commandes pour les pages de recherche et les résultats afin de repérer les possibilités d'amélioration. Recherchez les pages ou les recherches pour lesquelles ces mesures sont en retard afin de déterminer les domaines où l'impact est le plus important.
• Test de l'expérience utilisateur. Testez régulièrement votre expérience de recherche du point de vue du client pour repérer les pages difficiles à parcourir, peu claires ou dépourvues de recommandations personnalisées. Voyez l'expérience à travers les yeux des différents segments de clientèle pour vous assurer que la personnalisation est adaptée et pertinente pour chaque groupe.
• Tests d'algorithmes. Les modèles d'apprentissage automatique qui alimentent les recommandations et les résultats personnalisés doivent continuer à apprendre et à s'optimiser pour continuer à fournir les expériences les meilleures et les plus pertinentes. Surveillez les performances de vos algorithmes et testez régulièrement de nouveaux modèles et de nouvelles logiques pour obtenir les meilleurs résultats.
• Analyse des requêtes de recherche. Analyser les termes de recherche utilisés par les clients, en particulier ceux qui donnent peu ou pas de résultats, afin de mieux comprendre leurs intentions et de découvrir de nouveaux moyens d'optimiser la pertinence et la personnalisation des recherches. Mettre à jour les métadonnées, les algorithmes et l'expérience de recherche en fonction des tendances des requêtes de recherche et des commentaires des clients.
• Répétez et mettez à jour. Utilisez les informations tirées des analyses, des tests et de l'analyse des requêtes pour mettre à jour régulièrement votre personnalisation des recherches, vos modèles Machine Learning , vos métadonnées et l'expérience du site. Même de petits changements peuvent avoir un impact significatif sur les indicateurs clés s'ils sont effectués de manière cohérente et sur la base des données clients les plus récentes. L'itération continue est le seul moyen de rester à la hauteur des attentes croissantes des clients.

Personnalisation limitée

Si vous ne personnalisez qu'une partie de votre expérience de recherche sur site ou pour certains groupes de clients, vous manquez des occasions de maximiser les avantages de la recherche personnalisée. Efforcez-vous d'obtenir une personnalisation qui :

• Couvre l'ensemble du parcours. Personnalisez tous les aspects de la recherche, de la requête initiale aux pages de résultats en passant par les détails du produit. Ne vous arrêtez pas aux recommandations sans optimiser la visibilité et la pertinence de la recherche tout au long du parcours.
• Incorpore toutes les données des clients. Adaptez chaque recherche en fonction de l'historique complet de navigation et d'achat d'un client, quels que soient ses visites, ses appareils et ses canaux. Des données limitées fournissent une vision incomplète qui entrave la personnalisation.
• S'étend à tous les groupes. De nombreux sites ne personnalisent que pour les clients enregistrés ou réguliers. Identifiez les possibilités de recherche personnalisée pour les nouveaux visiteurs et les visiteurs invités, en utilisant par exemple la géo-personnalisation ou la collecte de données comportementales de base dans les limites légales de la réglementation relative à la protection de la vie privée.
• Répondre aux attentes croissantes. La personnalisation devenant rapidement la norme, les clients s'attendent à des expériences de plus en plus personnalisées et pertinentes. Si la personnalisation de votre recherche ne continue pas à progresser, elle restera en deçà des attentes et finira par sembler statique ou générique par rapport à vos concurrents.
• S'applique à tous les canaux. Pour une expérience client transparente, personnalisez la recherche sur le web, les applications, la voix et toute autre interface. Permettez aux clients de reprendre là où ils se sont arrêtés sur un canal lorsqu'ils passent à un autre, en utilisant les données de connexion et les données partagées pour maintenir la personnalisation sur tous les points de terminaison.

Conclusion

La personnalisation de l'expérience de recherche sur site offre des avantages significatifs à la fois pour les clients et pour votre entreprise. Une recherche optimisée permet d'obtenir des mesures et des résultats clés, tels que des taux de conversion plus élevés, des taux de rebond et de sortie plus faibles et une meilleure connaissance des clients.

Pour évaluer l'impact de la personnalisation de la recherche dans le commerce électronique et continuer à l'optimiser, mettez en place des outils de gestion de la relation client (CRM) pour mesurer et contrôler des paramètres essentiels tels que le taux de conversion, le taux de rebond et de sortie, le volume de recherche, la valeur moyenne de la commande et les informations sur les clients.

En utilisant des solutions basées sur l'IA comme Lettria, vous pouvez optimiser votre catalogue de produits grâce à la recherche personnalisée, à l'optimisation des métadonnées et à la personnalisation des recommandations.

Sur Lettria, nous avons déjà travaillé avec des géants européens de la distribution comme Leroy Merlin sur l'optimisation de leur catalogue de produits, en déployant des solutions pilotées par l'IA pour remanier la fonction de recherche de leur site web. Découvrez notre approche basée sur l'IA et contactez-nous dès aujourd'hui pour voir comment notre solution peut vous être utile.

1. https://baymard.com/blog/ecommerce-search-query-types
2. https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying
3. https://econsultancy.com/four-reasons-why-site-search-is-vital-for-online-retailers/