L’objectif de toute boutique en ligne est simple : vendre des produis aux clients. Toutefois, les problèmes arrivent lorsque les clients n’arrivent pas à trouver le produit qu’ils désirent. Soit parce que la boutique en ligne ne l’offre pas, ou pire : la recherche ne fonctionne pas comme elle le devrait. Examinons en détail ce qu’un moteur de recherche de qualité devrait être capable de gérer. Quelles sont les différences en termes de recherche dans les différents segments du marché ? Comment la fonction de recommandation de produits peut-elle vous aider à augmenter les conversions ? Et dépenser du temps et de l’argent dans l’optimisation de la recherche en vaut-il vraiment la peine ? Nous avons demandé à Gejza Nagy, co-fondateur de Luigi’s Box, une start-up qui aide les entreprises et les boutiques en ligne à découvrir la valeur cachée de leur recherche.
De manière générale, quelle est l’importance de la fonction de recherche d’une boutique en ligne ?
C’est une bonne et très importante question. Les boutiques en ligne ont souvent tendance à négliger la recherche. Elles se concentrent principalement sur le fait d’avoir une interface utilisateur claire, ou un design attractif pour maximiser les ventes et elles traitent la recherche comme une fonction secondaire, inévitable qui se trouve simplement sur le site web.
Elles ne réalisent pas qu’un visiteur régulier du site web n’a souvent pas l’intention d’acheter ; ils viennent juste pour “jeter un œil”. Tandis que lorsqu’un utilisateur se sert de la recherche interne, c’est généralement qu’il a l’intention de trouver quelque chose de précis et est fort susceptible de l’acheter. En moyenne, un tel client présente un taux de conversion 5 fois plus élevé que celui qui trouve le produit par le biais de la navigation classique sur le site.
Les taux d’utilisation de la recherche varient selon les segments. Dans le secteur pharmaceutique, par exemple, environ 24 pour cent des clients utilisent la recherche lors de l’achat, et dans le segment des livres, c’est près de 44 pour cent. Mais même si la moyenne sur l’ensemble des marchés est de “seulement” 20 pour cent, ces conversions représentent généralement un tiers, voire la moitié du chiffre d’affaires total de la boutique en ligne. Par conséquent, la recherche n’est pas une fonction à négliger.
Le comportement des clients a-t-il le moindre effet sur la recherche ?
Lorsqu’un client utilise la recherche interne, il sait généralement exactement ce qu’il veut. Cependant, nous devons prendre plusieurs aspects en compte. Par exemple, dans les secteurs de l’électronique, du bricolage et des soins de santé, on utilise les codes produit en plus de phrases descriptives. Dans ces cas-là, le système doit être capable d’afficher uniquement le produit donné, et pas d’autres options ayant un nom ou des caractéristiques semblables, comme c’est dans le cas dans le secteur de la mode.
Par exemple, je peux mentionner un magasin de bricolage où les différentes vis peuvent avoir chacune un code produit qui diffère par un simple numéro. Lorsque des clients recherchent un produit précis, ils ne veulent surtout pas voir une liste de dix produits similaires dans la recherche. Cela porterait à confusion. En bref, ils veulent trouver ce qu’ils cherchent.
Par contre, dans le secteur de la mode, c’est exactement l’inverse. Alors que dans d’autres secteurs, 90 % des utilisateurs s’attendent à trouver le produit souhaité sur la première page des résultats de recherche, dans le cas des vêtements et des chaussures, les clients préfèrent parcourir plusieurs pages de produits similaires. Ils se décident généralement sur la base des images, ils veulent donc pouvoir comparer les options et trouver ce qui leur correspond en termes de style, pas de paramètres techniques.
Les périodes de soldes et de fêtes jouent également un rôle important pour les clients, surtout s’ils en sont informés à l’avance. Beaucoup préfèrent attendre en espérant acheter moins cher le produit qu’ils désirent. L’année dernière, par exemple, lors du Black Friday, qui tombe généralement le dernier week-end de novembre, les clients ont fait huit fois plus de recherches et de clics sur les boutiques en ligne qu’au cours du week-end précédent qui était plus ou moins normal.
Les données provenant d’un millier de nos boutiques en ligne partenaires ont également montré que cette activité a augmenté de 45 % par rapport à 2019, ce qui est sans conteste le résultat d’une diminution des ventes pendant la pandémie de Covid. Et même si l’augmentation de cette année ne sera probablement pas aussi importante, grâce à cela, les gens sont déjà habitués à faire du shopping en ligne.
Quelles sont les erreurs les plus fréquentes commises par les boutiques en ligne avec les moteurs de recherche ?
Avant tout, elles ne prêtent pas du tout attention à la recherche, et se privent ainsi de précieuses conversions. En même temps, seules 1 à 5 pour cent des boutiques en ligne avec une recherche optimisée se retrouvent encore avec des recherches sans résultats, alors que dans les magasins, ce chiffre monte de 20 à 40 pour cent.
La raison la plus fréquente est que leur moteur de recherche n’est simplement pas assez “intelligent”. Il ne sait pas traiter les fautes de frappe, les jargons, les formes au pluriel ou au singulier. Si le système ne sait pas correctement évaluer les requêtes, la boutique en ligne perdra inévitablement de précieuses conversions.
Un problème courant également, c’est qu’ils fournissent une recherche pour les noms de produit qui consiste en un minimum de trois lettres. Mais dans des secteurs comme les soins de santé, il existe de nombreuses suppléments ou médicaments dont le nom se compose de deux lettres.
Par exemple, nous avons résolu ce problème avec le réseau de pharmacies Benu, où les clients se retrouvaient sans résultats lorsqu’ils cherchaient “D3”, alors que la pharmacie offraient différents produits contenant cette vitamine. En éliminant les défauts mentionnés, nous avons augmenté les résultats de la recherche de Benu de près de 10 pour cent, ce qui n’est pas exactement un petit nombre pour une entreprise avec un chiffre d’affaires annuel de 250 millions d’euros.
Nous avons résolu ces problèmes à l’aide de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, qui améliore constamment leur capacité à faire correspondre un terme saisi de manière “imparfaite” avec le bon produit, y compris ses variantes, en différentes langues.
En même temps, nous utilisons les deux technologies dans le cadre de la fonction de recommandation de produits (Recommender). Cela permet d’augmenter la valeur moyenne de la commande client en recommandant d’autres produits pertinents.
Quel est le meilleur endroit où placer les recommandations de produits dans la boutique en ligne ?
L’avantage le plus évident de cette fonctionnalité, c’est sa flexibilité. Les boîtes de recommandations intelligentes peuvent être placées n’importe où sur le site web et sembleront faire partie intégrante de sa conception.
Toutefois, il est possible de les adapter par rapport au contexte de leur emplacement. Par exemple, pour personnaliser la page principale à l’intention de chaque client en fonction de leurs achats précédents. Il est également possible de les installer directement sur la page des détails du produit afin d’offrir des produits alternatifs de meilleure qualité, ou offrant un meilleur rendement (vente incitative).
En même temps, les recommandations de produits peuvent également trouver leur place dans le panier d’achat, où, grâce à l’intelligence artificielle, elles peuvent suggérer aux clients quoi acheter en plus de leur sélection de produits en cours (vente croisée). Elles se basent sur les achats précédents, les produits affichés et le comportement de l’acheteur et des autres clients.
Comment la recherche interne va-t-elle évoluer dans les années à venir ?
Il est clair que l’avenir appartient à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle. Plus précisément, la clé sera la simplification des décisions d’achat. Ces technologies ont un énorme potentiel en termes de possibilité de concevoir des produits sur mesure pour les clients en fonction du type ou de la taille des produits qu’ils ont acheté jusqu’à présent. Mais ces technologies seront également capables de prendre en compte les tendances du moment ou la compatibilité avec les autres produits achetés par le client sur la boutique en ligne.
Pour l’instant, l’intelligence artificielle est capable de gérer l’optimisation commerciale : elle peut suggérer un meilleur classement des résultats de recherche en fonction de ce que les clients veulent et achètent le plus souvent. Elle peut également estimer, par exemple, la taille de vêtements souhaitée en fonction des préférences d’achat des clients, même lorsque les guides de tailles sont différents d’un fabricant à l’autre.
Que recommanderiez-vous à des clients potentiels qui souhaitent tirer le meilleur parti de la recherche sur leur boutique en ligne ?
Si vous n’êtes pas certain d’avoir besoin d’une meilleure recherche, testez gratuitement Luigi’s Box grâce à notre essai gratuit. Nous offrons un essai gratuit de 30 jours pour nos clients en libre-service. Cela vous donnera une idée de ce qui peut être amélioré. Toutefois, si vous avez déjà des commentaires de la part de vos clients et de vos collègues au sujet du mauvais fonctionnement de votre recherche, ne les faites pas attendre et profitez d’un essai de trois mois de Luigi’s Box Search. Elle est très simple à mettre en œuvre. Cela ne vous prendra que trois minutes pour insérer un script d’une ligne dans l’en-tête de votre site web, vous allez ensuite générer un seul flux XML et nous nous chargerons du reste.
Si vous êtes intéressé par des fonctions plus avancées, nous pouvons nous concentrer soit sur un classement de produits efficace basé sur la marge, afin de maximiser les profits, ou poursuivre par des recommandations personnalisées afin d’augmenter la valeur moyenne de la commande.
Quels sont les bénéfices des outils de recherche Luigi’s Box ?
- Ils permettent de comprendre comment utiliser les données relatives au comportement d’achat des clients afin d’accroître les ventes.
- La saisie semi-automatique et la recherche affichent des résultats dès le premier caractère saisi.
- Elles sont capables de gérer les coquilles, les noms en langue étrangère, les formes des mots au pluriel et au singulier.
- Recommender permet d’augmenter la valeur moyenne de la commande grâce à des suggestions intelligentes de produits supplémentaires qui favorisent les ventes croisées ou incitatives.
- L’augmentation moyenne des conversions à partir de la recherche est supérieure à 31 pour cent.
- Nos produits se distinguent par leur mise en œuvre facile dans n’importe quelle boutique en ligne, à l’aide d’une ligne de script sur l’en-tête de la page ou d’une intégration en arrière-plan via une API.
Gejza est le PDG et l'un de co-fondateurs de Luigi's Box. Il travaille depuis plus de dix ans sur l'expérience utilisateur et l'optimisation des taux de conversion. Il se concentre principalement sur la gestion, la stratégie et les finances de l'entreprise, tout en aidant ses principaux clients à tirer le meilleur parti de leurs outils de recherche et de recommandations de produits.
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