Le champ de bataille a changé.
Si vous gérez aujourd’hui une activité en ligne, c’est votre fonctionnalité de recherche — et non pas seulement votre budget marketing ou la notoriété de votre marque — qui détermine qui gagne et qui perd des clients. Vous le savez déjà si vous avez vu des acheteurs potentiels quitter votre site après avoir échoué à trouver ce dont ils avaient besoin.
Lorsque les acheteurs ne trouvent pas ce qu’ils cherchent sur votre site, vous ne perdez pas seulement une vente. Vous perdez leur confiance.
Des entreprises comme Walmart utilisent l’IA pour améliorer leur expérience de recherche, s’orientant vers une approche qui s’apparente davantage à une conversation qu’à une recherche traditionnelle de produits.
Des études le confirment :
79 % des clients affirment qu’ils trouveraient utile que l’IA comprenne leurs besoins spécifiques et leur recommande des produits.Source : Wired
Mais la plupart des entreprises utilisent encore des systèmes de recherche obsolètes :
- Correspondance par mots-clés
- Filtres statiques
- Des catalogues de produits qui s'expriment en références (SKU) et en spécifications techniques plutôt qu'en langage client.
Les entreprises qui parviennent à surmonter cet obstacle — celles qui comprennent que la recherche ne consiste pas seulement à trouver des produits, mais aussi à comprendre l’intention — ne se contenteront pas d’enregistrer de meilleurs taux de conversion. Elles se forgeront des avantages concurrentiels qui se renforceront à chaque interaction avec le client.
Dans cet article de blog, nous allons vous expliquer en détail comment y parvenir.
Pourquoi les attributs statiques sont une stratégie perdante
Votre catalogue de produits a été conçu pour une autre époque.
Les attributs traditionnels des produits — taille, couleur, matière, poids — ont été conçus pour filtrer et trier. Cela fonctionnait lorsque les clients savaient exactement ce qu’ils voulaient et avaient simplement besoin d’affiner leurs choix.
Mais cette approche part du principe que les gens pensent comme vos équipes produit internes, en classant le monde en catégories et spécifications bien définies.
La recherche moderne consiste à comprendre ce que les clients veulent réellement, même lorsqu’ils ne parviennent pas à l’exprimer clairement.
- Lorsqu’une personne recherche « tenue confortable pour le week-end », elle ne cherche pas un mélange de tissus spécifique ni un tableau des tailles. Elle souhaite se sentir à l’aise et détendue.
- Lorsqu’il recherche « les indispensables pour un dîner entre amis », il a besoin de solutions pour recevoir, et non de références produits individuelles.
C’est là que l’IA transforme votre approche des données produit : il ne s’agit plus simplement de répertorier ce que sont les produits, mais de comprendre ce qu’ils représentent pour les clients.
Au lieu de vous contenter de répertorier ce qu’est un produit, vous commencez à comprendre ce qu’il apporte aux gens. Ce qu’il leur fait ressentir. Quels problèmes il résout.
Ce changement implique de repenser l’attribution de A à Z.
Vous devez prendre en compte le contexte, les cas d’utilisation et l’intention du client, en plus des spécifications traditionnelles. Votre manteau d’hiver n’est pas simplement du polyester imperméable : c’est la confiance que vous ressentez lors de votre trajet matinal par temps imprévisible.
Pour mettre en place ce type d’attribution, vous devez comprendre le langage de vos clients, et non votre taxonomie interne.
Comment utiliser l’attribution comme un atout pour conquérir des clients
Vos concurrents sont probablement confrontés aux mêmes structures de données produit obsolètes que vous. La plupart des entreprises considèrent l’attribution comme une fonction administrative — quelque chose à gérer plutôt qu’à exploiter. Cela vous offre l’opportunité d’en faire un avantage concurrentiel.
Les entreprises qui prennent de l’avance dans ce domaine partagent plusieurs approches :
Des processus de gouvernance des données évolutifs
Elles ont mis en place des systèmes permettant de créer, de mettre à jour et de valider des attributs sans que ceux-ci ne deviennent ingérables à mesure que les catalogues de produits s’étoffent.
Vous avez besoin de workflows capables de gérer des milliers de nouveaux produits sans intervention manuelle pour chaque attribution d’attribut.
Une automatisation basée sur l’IA
Elles utilisent l’IA pour remplir automatiquement les valeurs d’attributs et identifier les lacunes dans leur stratégie d’attribution. Au lieu d’étiqueter manuellement chaque produit avec des dizaines d’attributs, des systèmes intelligents apprennent des modèles et les appliquent de manière cohérente à l’ensemble de votre catalogue.
Analyse comparative avec la concurrence
Ils évaluent régulièrement leur stratégie d’attribution par rapport aux leaders du marché dans leur secteur.
Vous devez non seulement savoir quels attributs vous capturez, mais aussi comparer la profondeur et la précision de votre attribution à celles de vos concurrents qui remportent la bataille des recherches clients.
L’objectif ici n’est pas la perfection, mais l’avantage concurrentiel.
Si votre stratégie d’attribution aide les clients à trouver ce dont ils ont besoin plus rapidement que les stratégies de vos concurrents, vous gagnez. Si votre moteur de recherche comprend mieux l’intention des utilisateurs que le leur, vous convertissez davantage de visiteurs en acheteurs.
Cela signifie qu’il est également temps de commencer à mesurer le succès de l’attribution différemment.
Au lieu de suivre les pourcentages d’exhaustivité des données, vous devez surveiller :
- Les taux de réussite de la recherche
- Les améliorations en matière de conversion
- La satisfaction des clients vis-à-vis de leurs expériences de découverte
La couche d’attribution que vous devez ajouter pour que tout cela fonctionne
Considérez l’attribution comme le fondement qui rend tout le reste possible. Sans informations produit qui reflètent la façon dont les clients perçoivent réellement vos produits (et pas seulement leurs caractéristiques techniques), la personnalisation relève de la conjecture.
Vos moteurs de recommandation doivent comprendre non seulement ce que les clients ont acheté, mais aussi pourquoi ils l’ont acheté.
C’est dans votre stratégie d’attribution que réside ce contexte.
Adaptation en fonction du comportement
Votre système de recherche doit tirer des enseignements de chaque interaction client.
Lorsqu’un client recherche des « chaussures de travail » et clique sur des modèles confortables plutôt que formels, vous souhaitez que vos données d’attribution reflètent cette préférence. Lors de sa prochaine recherche, votre système pourra accorder plus d’importance aux critères de confort qu’aux critères de style dans les résultats proposés.
Pour y parvenir, il est utile que votre attribution tienne compte des nuances qui importent à différents segments de clientèle et que vous disposiez de données clients unifiées reliant les comportements d’une session à l’autre et d’un point de contact à l’autre.
Créer des expériences numériques personnalisées
Les magasins physiques disposent d’avantages naturels en matière de personnalisation. Un bon vendeur :
- Interprète le langage corporel
- pose des questions pour clarifier les choses
- adapte ses recommandations en temps réel
Votre expérience numérique a besoin d’une attribution suffisamment riche pour se rapprocher de ce niveau de compréhension.
Lorsqu'un utilisateur recherche « sac de week-end », votre système doit savoir :
- S'il achète généralement des marques haut de gamme ou des produits d'un bon rapport qualité-prix
- s'il privilégie la durabilité ou le style
- s'il voyage pour affaires ou pour le plaisir
Pour disposer de ces informations, vous devez superposer des données comportementales à une attribution complète. Sans cette base, vous ne faites que deviner ce qui importe à chaque client.
Combler le fossé entre les canaux
Si l’un de vos clients navigue sur mobile, effectue des recherches sur ordinateur et achète en magasin, il a besoin d’une expérience cohérente.
Votre stratégie d’attribution doit accompagner ce parcours, en veillant à ce que les résultats de recherche, les recommandations et les informations sur les produits soient cohérents sur l’ensemble de ces points de contact.
C’est un véritable casse-tête pour la plupart des entreprises.
Elles optimisent la recherche sur leur site web, mais négligent l’impact de l’attribution sur les applications mobiles, les bornes en magasin ou le commerce social. Elles se retrouvent ainsi avec des expériences fragmentées, où les clients obtiennent des résultats différents selon l’endroit où ils effectuent leur recherche.
Une attribution adéquate est le fondement d’une véritable personnalisation omnicanale.
Découvrez comment Alicorp a augmenté la satisfaction client de 80 % grâce à la rationalisation des données produits et à leur diffusion.
Comment créer des expériences client exceptionnelles grâce à la recherche intelligente
Pour passer d’une « IA pour l’IA » à une valeur client significative, vous devez comprendre ce qui rend la recherche véritablement intelligente.
Vous avez vu les communiqués d’entreprise et les gros titres sur la façon dont l’IA transforme le commerce en ligne. Mais tout cela ressemble souvent à une technologie à la recherche d’un problème, plutôt qu’à des solutions répondant aux véritables difficultés des clients.
Le problème de la découverte dont personne ne parle
Le fossé entre la navigation et l’achat en ligne met en évidence un défi majeur : dans les magasins physiques, les clients peuvent flâner, parcourir les rayons et tomber par hasard sur des articles dont ils ignoraient avoir besoin.
Un bon agencement du magasin les guide naturellement du besoin à la solution. En ligne, la plupart des clients trouvent soit exactement ce qu’ils ont recherché, soit ils quittent le site.
Il y a peu de place pour le hasard, pour la découverte de solutions connexes, pour être guidé vers de meilleures options.
L’excellence en matière de recherche : un avantage concurrentiel
Les entreprises qui comblent ce fossé de la découverte considèrent la recherche comme bien plus qu’une simple fonction technique. Elles la traitent comme une compétence fondamentale de l’expérience client qui s’améliore à chaque interaction.
Lorsque votre moteur de recherche comprend véritablement l’intention de l’utilisateur, il se passe quelque chose d’intéressant :
- les clients commencent à faire confiance à votre plateforme pour leur proposer des options pertinentes.
- Ils passent plus de temps à explorer.
- Ils découvrent des produits qu’ils n’auraient pas trouvés autrement.
- Ils reviennent parce qu’ils savent que votre moteur de recherche répond à leurs besoins.
Le facteur de fidélité que la plupart négligent
Les clients se souviennent quand la recherche fonctionne bien, et ils se souviennent sans aucun doute quand ce n’est pas le cas.
Pensez à votre propre comportement sur des plateformes comme Amazon ou Google : vous leur faites confiance en partie parce que leur moteur de recherche vous fournit systématiquement des résultats pertinents.
Lorsque votre moteur de recherche comprend que l’expression « tenue de conférence » n’a pas la même signification pour le fondateur d’une start-up que pour un cadre d’entreprise, vous ne vous contentez pas d’améliorer les taux de conversion. Vous créez le genre d’expérience qui incite les clients à revenir chez vous plutôt que de se tourner vers la concurrence à chaque achat.
Comment PXDC de Stibo Systems rend tout cela possible
L'écart entre la prise de conscience de l'importance de la recherche intelligente et sa mise en œuvre effective tient essentiellement à la qualité de votre base de données.
Dans cette section, nous aborderons la gestion des données produit, mais chez Stibo Systems, nous traitons à la fois les défis liés aux données produit et aux données client :
- PXDC (Product Experience Data Cloud, voir ci-dessous) crée des catalogues de produits riches et adaptés aux intentions des utilisateurs
- Le CXDC (Customer Experience Data Cloud) unifie les données clients fragmentées issues des systèmes CRM, marketing et transactionnels pour former des profils clients complets
(Nous verrons dans un prochain article comment les données clients renforcent la puissance d’attribution lorsqu’elles sont associées à des segments de clientèle et aux préférences individuelles.)
Vous pouvez développer les algorithmes d’IA les plus sophistiqués au monde, mais si vos données produit ne disposent pas de la richesse et du contexte nécessaires pour comprendre l’intention du client, vous obtiendrez toujours des résultats génériques.
La plupart des entreprises rencontrent des difficultés à ce niveau, car leurs informations produit ont été conçues pour les opérations internes, et non pour la découverte client.
FICHE DE SOLUTION
Fiche de solution Product Experience Data Cloud
Construire des catalogues qui pensent comme les clients, et non comme des bases de données
Avec le Product Experience Data Cloud (PXDC), chez Stibo Systems, nous adoptons une approche fondamentalement différente de la gestion des données produit.
Au lieu de considérer l’attribution comme une simple obligation de conformité, le PXDC en fait le fondement de l’expérience client.
La solution relie les données provenant de multiples sources, telles que :
- Votre ERP
- Les flux des fournisseurs
- Les bibliothèques d’actifs numériques
- Les données sur le comportement des clients
Elle offre ainsi une vue unifiée de chaque produit, qui ne se limite pas à sa nature, mais rend compte également de ce qu’il apporte aux clients.
Lorsqu'un utilisateur effectue une recherche sur votre site, PXDC permet à votre moteur de recherche de comprendre le contexte de sa requête.
La plateforme utilise l’IA pour enrichir automatiquement les données produit avec les attributs pertinents pour la découverte, en mettant en correspondance les spécifications techniques avec les avantages pour le client et les cas d’utilisation.
Votre stratégie d’attribution devient stratégique lorsque vous pouvez la déployer à grande échelle sans perte de qualité. PXDC offre plusieurs fonctionnalités qui rendent cela possible :
Enrichissement des données basé sur l’intention
La solution va bien au-delà des spécifications produit traditionnelles pour saisir le contexte qui importe réellement aux clients. Lorsque vous vendez des manteaux d’hiver, PXDC vous aide à mettre en avant non seulement le « polyester imperméable », mais aussi la « tranquillité d’esprit lors des trajets quotidiens par temps imprévisible ».
Cohérence multicanal
Vos clients passent du mobile à l’ordinateur de bureau, en passant par les magasins physiques et les réseaux sociaux.
PXDC gère les données produit sous-jacentes qui vous permettent de créer des expériences de recherche pertinentes sur tous ces points de contact. Ainsi, chaque client bénéficie d’une expérience cohérente, quel que soit le canal par lequel il interagit avec votre marque.
Conclusion
La bataille de plus en plus acharnée dans le domaine de la recherche ne repose pas sur la possession de l’IA la plus avancée. Elle repose sur la possession des données produit les plus riches et les plus contextuelles pour alimenter cette intelligence.
Si vous commettez la même erreur que la plupart des entreprises – en considérant l’attribution des produits comme une simple fonction administrative –, vous perdrez de plus en plus de clients au profit de concurrents qui ont compris que :
L’excellence en matière de recherche = l’excellence en matière de données.
Votre catalogue de produits doit refléter non seulement ce que vous vendez, mais aussi les raisons pour lesquelles les clients l’achètent.
Il s’agit de passer de la simple correspondance de mots-clés à la compréhension de l’intention.
Des résultats génériques à la découverte personnalisée.
Et n’oubliez pas qu’une expérience de recherche exceptionnelle fidélise la clientèle. Bonne chance à vos concurrents s’ils tentent de reproduire cela.
Créer une expérience client hyper-personnalisée avec le MDM multidomaine
