Pourquoi le classement de produits est-il important pour les entreprises e-commerce

Introduction

Nous vivons à l’ère du confort en termes de shopping en ligne. Que nous souhaitions acheter une brosse à dents électrique ou un manteau d’hiver, quelques clics et des milliers de produits s’affichent sous nos yeux, prêts à être achetés. Mais le fait est que très peu d’acheteurs en ligne sont disposés à parcourir des listes de résultats composées de centaines ou de milliers de pages. S’ils n’arrivent pas à trouver l’article qu’ils veulent dès la première page, idéalement tout en haut, il se peut qu’ils aillent chercher ailleurs.

Existe-t-il un moyen de s’assurer que tous vos futurs clients trouvent rapidement et facilement ce dont ils ont besoin, peu importe ce qu’ils recherchent ? Oui, bien sûr. Vous pouvez utiliser les classements de produits pour présenter les produits les plus pertinents et les plus attirants aux utilisateurs.

Poursuivez votre lecture pour découvrir comment fonctionne le classement de produits, comment vous pouvez utiliser le classement de produits dans votre boutique e-commerce pour booster l’expérience de shopping de vos futurs clients, mais également faire face aux défis qu’il apporte et examiner les futures tendances.

L‘algorithme de classement de produits analyse les informations qu’il a sur les produits donnés, les compare avec les mots clés de la recherche, choisit les produits qui correspondent le plus à la requête de recherche, puis utilise les critères de classement des produits pour classer les articles par ordre de pertinence.

Tout comme les internautes n’ont pas spécialement envie de parcourir des dizaines de pages de résultats sur Google, seuls quelques rares visiteurs de boutiques en ligne sont prêts à examiner 15 ou 20 pages de listes de produits pendant leur shopping. En moyenne, 89 % des consommateurs survolent uniquement la première page des listes de produits – et s’ils n’arrivent pas à trouver quelque chose qui les intéresse, ils partent simplement du principe que la boutique ne propose pas ce qu’ils recherchent et s’en vont.

C’est pourquoi il est maintenant tout aussi important d’aider les moteurs de recherche à mieux classer les produits que de booster la position de votre boutique sur une recherche organique dans Google : votre taux de conversion et la satisfaction client en dépendent.

Lisez également notre article “Comment optimiser le catalogue de produits pour maximiser l’efficacité de la recherche” qui contient quelques bons conseils sur la façon de faciliter le travail des moteurs de recherche : par exemple, comment utiliser les évaluations de produits pour booster les classements.

Comment les produits sont-ils classés ?

Le critère important de classement pour les moteurs de recherche de produits est légèrement différent de ceux des sites web, car l’intention des chercheurs est également différente.

Supposons que vous souhaitez acheter un nouvel aspirateur mais vous ne savez pas exactement comment choisir le bon. Vous allez probablement vous tourner d’abord vers Google pour trouver des articles expliquant comment choisir le meilleur aspirateur en fonction de vos besoins. Une fois que vous savez quelle sorte d’aspirateur vous voulez, vous allez probablement vous rendre sur une boutique en ligne pour regarder les produits qui correspondent à vos critères, comparer les évaluations des produits et ensuite lire les commentaires pour vous aider à trouver le modèle idéal.

Vous utilisez Google essentiellement pour trouver des informations générales, et une fois que vous savez quel type de produit vous recherchez, vous vous rendez sur les moteurs de recherche e-commerce pour le trouver.

C’est la raison pour laquelle les algorithmes de classement de produits doivent utiliser des critères légèrement différents pour analyser et classer les produits :

• Intitulé et description du produit
• Mots clés pertinents
• Qualité de l’image
• Prix
• Description et exactitude de la liste
• Caractéristiques
• Nom de la marque
• Questions des clients
• Vidéo du produit
• Spécifications (taille, couleur, dimension, matériel et autres)
• Note moyenne d’un produit
• Avis clients (y compris les avis négatifs) et score du produit
• Nombre de ventes

Fondamentalement, plus l’algorithme de recherche possède d’informations sur un produit, plus il lui sera facile d’associer les bons articles avec la bonne requête de recherche.  Par conséquent, il est essentiel de vérifier que la description et l’intitulé de vos produits utilisent les bons mots clés et que la description contienne toutes les informations dont les visiteurs pourraient avoir besoin.

Cependant, les moteurs de recherche classiques affichent parfois des résultats non pertinents parce qu’ils se concentrent principalement sur les mots clés dans les descriptions de produits et les termes de recherche pour afficher les résultats. Qui plus est, l’ordre de la liste de produits est plus ou moins la même pour chaque visiteur, même si les visiteurs cherchent une version différente du même produit.

C’est là qu’interviennent les outils de recherche dédiés au commerce électronique. Plutôt que de se concentrer sur les mots clés cibles utilisés dans les titres et les descriptions de produits, ces outils utilisent plusieurs facteurs pour faire le classement :

• Prédiction de l’intention utilisateur (afin que les personnes qui, disons, entrent un modèle de smartphone voient d’abord les modèles de téléphones plutôt que les téléphones et leurs accessoires, afin de répondre aux intentions d’achat)
• Historique des achats client (par exemple, pour mettre en évidence les articles de la marque choisie le plus souvent par le client)
• Nombre de ventes (pour mettre les best-sellers en premier)
• Caractéristiques du produit correspondant
• Toutes les règles de classement personnalisées définies par les détaillants (par ex. réponses aux questions des clients)

Ainsi, les moteurs de recherche e-commerce peuvent “prédire” précisément ce qu’un visiteur donné recherche et afficher ensuite les articles par lesquels ils sont le plus susceptibles d’être intéressés. Mais ce qui est encore mieux, c’est qu’ils peuvent adapter automatiquement les classements en fonction des actions effectuées par les visiteurs sur le site web : par exemple, en analysant les catégories de produits ou les articles sur lesquels les visiteurs ont cliqué.

Ensuite, la sélection de produits qui apparaît dans les résultats de recherche est totalement personnalisée en fonction des attentes de chaque visiteur, afin qu’ils soient plus susceptibles de trouver et d’acheter le produit qui correspond à leurs intentions d’achat, boostant ainsi vos taux de conversion.

Comment les moteurs de recherche e‑commerce peuvent-ils améliorer vos classements de produits ?

La recherche e-commerce joue un rôle essentiel pour booster les classements de produits, apportant plusieurs avantages :

Montre aux visiteurs les produits les plus pertinents

Quel que soit le produit que les visiteurs cherchent sur la boutique, ils savent une chose : ils veulent trouver ce qu’ils cherchent le plus rapidement possible. Mais se voir proposer sur la liste des résultats des articles très éloignés de ce qu’ils recherchent peut rapidement les décourager de parcourir la boutique et de faire des achats.

Supposons que quelqu’un cherche un nouveau smartphone à acheter : est-il logique de leur montrer des dizaines de protections pour smartphone et d’autres accessoires sur la même liste ? Pas vraiment : pour l’instant, ils cherchent un téléphone, mais pas des accessoires. Donc, les smartphones devraient être classés plus haut que les accessoires pour smartphones. Toutefois, les moteurs de recherche de produits peuvent afficher des smartphones et des accessoires sur la même page du moment que les mots clés du titre et de la description du produit correspondent. Dans ce cas, le taux de précision a vraiment de l’importance.

Mais les outils de recherche e‑commerce sont bien plus innovants ici. Ils peuvent surveiller et analyser les actions des visiteurs sur la boutique, et donc trouver exactement ce que le visiteur recherche, pour ensuite adapter les classements de produits afin de répondre aux attentes des visiteurs. Par conséquent, la page des résultats de recherche va afficher exactement les produits que les futurs clients veulent voir en haut, ce qui les aidera à se décider plus facilement.

Fait gagner du temps aux clients

Dans un rapport de Feed Advisor, 54 % des utilisateurs d’Amazon admettent acheter souvent le premier produit qui apparaît sur la liste des résultats de recherche Amazon. Pourquoi ? Ils savent comment fonctionne l’algorithme de classement de produits d’Amazon et ont confiance dans le fait que l’article qui se classe en premier est celui qui répond le plus à leurs besoins. Par conséquent, ils n’ont pas besoin de chercher plus loin ou de comparer les commentaires en ligne ; il sont convaincus que l’algorithme de recherche a déjà choisi les meilleurs produits pour eux.

Les outils de recherche pilotés par l’IA vous permettent d’offrir la meilleure expérience possible aux clients en leur faisant gagner du temps et en affichant les produits pertinents grâce à la capacité qu’ont l’IA et l’apprentissage automatique de :

• Personnaliser : les algorithmes IA et ML peuvent analyser de grandes quantités de données sur le comportement, les préférences et les interactions passées des utilisateurs pour personnaliser les recommandations de produits. En connaissant les préférences des utilisateurs individuels, ces algorithmes peuvent adapter les résultats de recherche et les classements des produits en fonction des besoins spécifiques et des centres d’intérêt de chaque utilisateur, améliorant ainsi l’ensemble de l’expérience utilisateur.
• Classement dynamique : Les algorithmes traditionnels utilisent souvent des règles ou des fonctions statiques pour déterminer les classements de produits. Les algorithmes IA et MAL, par contre, savent apprendre en continu à partir des interactions et des avis des utilisateurs afin d’ajuster les classements en temps réel de façon dynamique. Cette faculté d’adaptation permet à l’algorithme de répondre à l’évolution des préférences de l’utilisateurs et la dynamique du marché, afin de s’assurer que les produits les plus pertinents et les plus populaires soient systématiquement classés à une meilleure position.
• Compréhension du contexte : les algorithmes IA et ML sont capables d’analyser des facteurs contextuels tels que l’emplacement de l’utilisateur, le type d’appareil, le moment de la journée et l’historique de navigation pour fournir des classements de produits plus pertinents et dans le contexte. Par exemple, un utilisateur qui cherche un “café” sur son appareil mobile le matin peut recevoir des classements différents d’un utilisateur qui cherche sur son ordinateur de bureau le soir, reflétant le contexte et les préférences de chaque.

Pour les acheteurs, cela signifie qu’ils n’ont pas besoin d’explorer l’intégralité du catalogue de votre boutique en long et en large et de comparer les notes moyennes de dix produits différents : ceux qui correspondent à leurs besoins sont positionnées tout en haut. Plus ils trouvent rapidement un produit qui correspond à leurs critères, plus ils sont susceptibles de faire confiance à votre boutique et d’acheter le produit.

Réduit le parcours d’achat (et le risque que les clients abandonnent la boutique)

Baymard Institute a récemment découvert que le taux moyen d’abandon du panier en e‑commerce est proche de 70 % (69,9 % précisément). Dans une autre enquête, menée cette fois par Barilliance, on a constaté que le taux d’abandon pour les mobiles et les tablettes est encore plus inquiétant : 85 % pour les mobiles et 80 % pour les tablettes. Les raisons ? Des pages lentes, des processus de paiement longs et compliqués, des coûts supplémentaires visibles uniquement au moment du paiement et l’incapacité à trouver le produit qu’ils veulent parmi des milliers d’autres.

Vous pouvez réduire quelque peu votre taux d’abandon, malgré tout, en améliorant le fonctionnement de vos classements de produits. Avec des classements personnalisés pour vos visiteurs, vous pouvez leur montrer les articles sur lesquels ils sont les plus susceptibles de cliquer et de continuer de les mettre à jour en fonction des actions qu’ils effectuent. Par exemple, si vous avez trois visiteurs différents qui regardent les manteaux d’hiver, chacun d’entre eux obtiendra une page de résultats distincte en fonction des catégories de produits ou des articles sur lesquels ils ont cliqué auparavant. Le taux de précision, encore une fois ! Moins il leur faut de temps pour repérer les articles qui correspondent à leurs critères, plus vous pouvez compter sur eux pour cliquer sur le bouton « Acheter ».

Cela pourrait être particulièrement utile pour attirer les acheteurs impulsifs sur votre boutique car moins il leur faut de temps pour trouver ce qu’ils veulent et compléter le paiement, plus ils sont susceptibles d’effectuer un achat.

Augmente votre chiffre d’affaires

Enfin, ajuster la façon dont le moteur de recherche classe les produits dans la boutique peut booster votre chiffre d’affaires de différentes façons.

La première est le fait que les pages de résultats de recherche qui sont personnalisées pour chaque visiteur peuvent faire une énorme différence dans l’expérience utilisateur et la vélocité des ventes. Plutôt que d’avoir à naviguer sur plusieurs pages ou à changer leurs termes de recherche pour trouver les bons produits, les visiteurs peuvent voir les articles « meilleur pour moi » tout en haut de la liste des résultats. Les visiteurs sentent que vous comprenez parfaitement leurs besoins, ce qui les rend plus susceptibles d’acheter sur votre boutique. Des clients heureux = plus de chances de revenir sur votre boutique = plus de ventes.

Mais il existe également d’autres moyens qui vous permettent de booster le chiffre d’affaires de votre boutique à l’aide des classements de produits :

• Promouvoir certaines catégories de produits ou des marques à l’intérieur des pages de résultats concernées (par exemple, les produits saisonniers) pour booster leurs ventes.
• Offrir aux clients une excellente expérience de shopping et les convaincre ainsi de revenir sur votre boutique, en les aidant à obtenir les produits qu’ils désirent de manière plus efficace sans avoir besoin de faire défiler plusieurs pages sans fin et en plaçant dès le début les bons produits pour eux.
• Utiliser les informations provenant des moteurs de recherche pour créer des boîtes de recommandations de produits personnalisées pour augmenter la valeur moyenne de la commande

Comme la recherche de produits et les critères SEO de Google se chevauchent à de nombreux endroits, l’amélioration des descriptions et des mots clés de vos produits vous permet d’obtenir un meilleur positionnement dans les classements de recherche Google. De cette façon, vous pouvez booster votre visibilité dans les résultats de recherche organiques, générant ainsi plus de trafic externe et vraisemblablement plus de ventes organiques.

Les défis liés à la mise en œuvre de systèmes et de solutions de classement de produits

La mise en œuvre de systèmes de classement de produits sur les boutiques e-commerce peut être difficile en raison de facteurs variés :

Qualité et quantité des données

Les boutiques e-commerce contiennent souvent de larges quantités de données, notamment des informations sur les produits, le comportement client et l’historique des transactions. Il peut toutefois être difficile de garantir la qualité et la pertinence de ces données. Des données incomplètes ou inexactes peuvent mener à de mauvaises décisions en termes de classement.

Solution :

Mettez en œuvre des processus de nettoyage et de normalisation des données pour garantir l’exactitude et l’exhaustivité des données. Utilisez des techniques de validation des données et investissez dans des services d’enrichissement des données pour améliorer leur qualité. De plus, envisagez d’exploiter les mécanismes de commentaires des utilisateurs pour améliorer la qualité des données de façon continue.

Sélection et réglage des algorithmes

Choisir le bon algorithme de classement et régler ses paramètres pour optimiser la performance peut être complexe. Différents algorithmes peuvent convenir à différents types de produits ou de comportements utilisateurs, et trouver la meilleure combinaison peut nécessiter une expérimentation et une analyse soigneuse.

Solution : 

Procédez à une évaluation approfondie des algorithmes et à une analyse comparative afin d’identifier les algorithmes les mieux adaptés à vos besoins spécifiques. Utilisez les tests A/B et les techniques d’apprentissage automatique pour affiner et optimiser vos algorithmes de classement de manière itérative en fonction des données de performance du monde réel.

Traitement en temps réel et mise à l’échelle

Les boutiques e-commerce ont souvent besoin de traiter de larges volumes de données en temps réel pour fournir des recommandations de produits pertinentes au bon moment. Il est essentiel de s’assurer que le système de classement soit capable d’évoluer de manière efficace pour gérer l’augmentation du trafic et du volume des données.

Solution : 

Investissez dans une infrastructure évolutive et des services basés sur le cloud qui soient capables de répondre aux exigences de calcul du traitement des données en temps réel. Utilisez des cadres informatiques distribués et des mécanismes de mise en cache pour améliorer les performances et la réactivité du système. Vous pouvez en outre envisager de mettre en œuvre des techniques d’équilibre des charges et de mise à l’échelle automatique pour vous adapter à la fluctuation de la demande.

Tendances et innovations futures dans le classement de produits

Le paysage du classement de produits est en constante évolution, sous l’influence des progrès technologiques, du comportement des consommateurs et de la dynamique du marché. Les plateformes e-commerce peuvent développer des systèmes de classement de produits plus intelligents, plus personnalisés, et plus fiables qui améliorent l’expérience utilisateur et sont vecteurs de réussite commerciale. En voici quelques exemples :

Recherche visuelle

Les technologies de recherche visuelle permettent aux utilisateurs de rechercher des produits à l’aide d’images au lieu de texte. Des algorithmes avancés de reconnaissance d’images vont analyser le contenu visuel et l’associer aux produits correspondants dans l’inventaire, offrant ainsi une expérience de recherche transparente et intuitive.

Commerce vocal

Avec l’adoption croissance des appareils à commande vocale et des assistants virtuels, le commerce vocal est en voie de devenir une tendance importante en e-commerce. Les algorithmes de classement doivent s’adapter à des requêtes de recherche commandées par la voix et fournir des recommandations de produits pertinentes et concises adaptées aux schémas de la langue parlée.

Recommandations multimodales

Les futurs systèmes de classement de produits exploiter des modalités de données multiples, comprenant du texte, des images, de l’audio et de la vidéo, pour fournir des recommandations complètes et attirantes. Les algorithmes multimodaux vont analyser les différents types de données pour mieux connaître les préférences des utilisateurs et fournir des classements de produits plus diversifiés et personnalisés.

Classement contextuel

Les futurs algorithmes de classement prendront en compte une gamme plus large de facteurs contextuels, tels que la localisation de l’utilisateur, la météo et les tendances sociétales pour fournir des recommandations de produits plus pertinentes et opportunes. Le classement conscient du contexte permettra aux plateformes e-commerce d’offrir des expériences personnalisées adaptées au contexte et aux besoins actuels des utilisateurs.