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Incitez les clients à acheter davantage grâce à la recherche personnalisée
La personnalisation de la recherche améliore l'expérience utilisateur sur votre site web, en donnant aux clients le sentiment que les résultats de la recherche connaissent leurs goûts.
Qu'est-ce qu'une recherche personnalisée ?
On parle de recherche personnalisée lorsqu’un site personnalise les résultats de recherche en fonction de l’emplacement géographique d’un utilisateur, de ses recherches précédentes, de son intention et de ses préférences connues.
Elle se réfère aux expériences de recherche en ligne qui sont adaptées spécifiquement aux centres d’intérêt des utilisateurs en incorporant des informations les concernant au-delà de la requête de recherche précise qui a été saisie dans la barre de recherche.
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Les méthodes de personnalisation
On trouve généralement deux approches de personnalisation de la recherche :
Modifier la requête de l'utilisateur pour fournir des résultats de recherche plus pertinents
Cette approche implique l’adaptation ou l’augmentation de la recherche originale de l’utilisateur afin de produire un ensemble de résultats plus précis et plus pertinents. Cette modification est souvent basée sur l’historique des recherches antérieures, le profil ou les données contextuelles de l’utilisateur. Par exemple, si un utilisateur recherche fréquemment des informations sur la santé et le sport, le moteur de recherche pourrait ajouter des termes associés à ces sujets lorsque celui-ci saisit une requête plus générique.
De même, si l’utilisateur se trouve dans une région spécifique, le moteur de recherche pourrait personnaliser la requête pour y inclure des références locales ou des termes appropriés à la région. Cette méthode est proactive, visant à comprendre l’intention implicite derrière la requête d’un utilisateur.
Changer le classement des résultats de recherche en affichant les plus pertinents en tête de liste
La seconde approche se concentre sur l’ordre dans lequel les résultats de recherche sont présentés à l’utilisateur. Ici, la requête originale demeure inchangée, mais le moteur de recherche applique un algorithme personnalisé afin de réorganiser les résultats. Ce nouveau classement est basé selon la probabilité que l’utilisateur trouve chaque résultat utile ou pertinent. Parmi les facteurs qui peuvent l’influencer, on trouve l’historique de navigation de l’utilisateur, la façon dont il clique habituellement, et même le temps précédemment passé sur différentes pages web.
Par exemple, si un utilisateur clique régulièrement sur les résultats en lien avec la science et la technologie, le moteur de recherche pourrait booster des types de contenu semblables dans de futures recherches. Cette méthode ne change pas la nature de la requête ou le vivier de résultats possibles ; elle change plutôt la façon dont ces résultats sont hiérarchisés et présentés à l’utilisateur.
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Un exemple de recherche personnalisée
Dans cet exemple de personnalisation e-commerce, Sarah, une cliente habituelle intéressée par la randonnée et le camping, se rend sur une boutique d’équipements sportifs en ligne. La plateforme adapte son expérience de recherche en fonction de ses achats antérieurs. Lorsqu’elle cherche des articles “imperméables”, le site met en avant l’équipement extérieur comme les sacs à dos de randonnée imperméables, et les tentes de camping, conformément à ce qui l’intéresse.
En outre, elle suggère des produits associés tels que des réchauds de camping et des appareils GPS pour la randonnée. Au moment de payer, le site lui propose une offre groupée, incluant une gourde de randonnée avec les articles qu’elle a choisis. Après l’achat, Sarah reçoit des e-mails ciblés sur de l’équipement et du contenu approprié aux activités d’extérieur. Cette approche personnalisée améliore l’expérience d’achat de Sarah, la rendant plus pertinente et efficace.
L'origine de la personnalisation de la recherche
Le parcours de la personnalisation de la recherche e-commerce débute dans les années 90 avec l’émergence de boutiques en ligne comme Amazon et eBay, qui offrent des fonctions de recherche de base axées sur la correspondance des mots clés.
À mesure que ces plateformes ont évolué, elles ont commencé à utiliser les données des utilisateurs pour les premières formes de personnalisation, telles que la recommandation de produits basée sur les achats précédents. La véritable révolution s’est produite au milieu des années 2000 avec l’intégration d’algorithmes avancés et de l’apprentissage automatique, qui a considérablement amélioré la précision des recommandations personnalisées.
Amazon, en particulier, a ouvert la voie grâce à des techniques novatrices telles que la suggestion d’articles basée sur les habitudes d’achat d’utilisateurs similaires. Dans les années 2010, l’utilisation de l’IA dans le commerce électronique a permis la personnalisation en temps réel et des interactions plus dynamiques avec les utilisateurs. Aujourd’hui, la personnalisation e-commerce couvre l’ensemble de l’expérience de shopping, y compris les publicités et les e-mails ciblés, tout en naviguant dans le paysage complexe du respect de la vie privée des utilisateurs et des règlements sur la protection des données.
Qui utilise la personnalisation de la recherche
Aujourd'hui, la plupart des entreprises utilisent la personnalisation de la recherche pour faciliter l'expérience de shopping client en affichant des produits pertinents. Voici quelques-uns des principaux secteurs d'activité qui sont largement tributaires des stratégies de recherche personnalisée :
Plateformes e-commerce
Les sites web e-commerce et les plateformes de vente comme eBay, Etsy et Amazon utilisent la recherche personnalisée pour aider les clients à trouver des produits appropriés dès qu’ils commencent à taper dans la zone de recherche. Certains sites prennent également en compte la fréquence des visites et l’affinité envers certaines marques ou attributs de produits.
Médias et divertissement
Les sites de streaming comme Netflix et Spotify tirent parti de la personnalisation de la recherche pour afficher du contenu différent aux utilisateurs en fonction de leurs centres d’intérêt. Netflix utilise les données de visionnage, l’historique de recherche et les évaluations des clients ainsi que le jour, l’heure et l’appareil des utilisateurs pour prédire ce qui devrait leur être proposé.
Aliments et boissons
Les principales chaînes de fast-food telles que McDonald’s, KFC et Starbucks personnalisent les recherches en fonction du moment de la journée, de l’emplacement actuel, des prévisions météo ou des tendances des menus. Par exemple, le menu McDonald’s va proposer du thé chaud lorsqu’il pleut et un dessert glacé au cours d’un après-midi ensoleillé.
Réseaux sociaux
Les géants des réseaux sociaux comme Facebook et Instagram affichent du contenu différent à différentes personnes en fonction de leurs préférences, de leurs centres d’intérêt et des comportements qu’elles choisissent de partager en ligne. Instagram, par exemple, s’appuie sur l’apprentissage machine basé sur le comportement passé afin de créer un flux unique pour chaque personne.
Technologie et SaaS
Un bon nombre d’entreprises technologiques, comme les sociétés SaaS (logiciel en tant que service), utilisent la personnalisation de la recherche pour donner à leurs clients un accès rapide à du matériel adapté pour leur permettre de résoudre leurs propres problèmes. HubSpot, par exemple, personnalise la recherche sur site pour aider les utilisateurs à trouver rapidement du contenu pertinent.
Pourquoi devriez-vous personnaliser la recherche sur votre boutique en ligne ?
Selon Epsilon, 80 % des clients indiquent être plus susceptibles de faire des affaires avec une entreprise qui offre des expériences personnalisées et 90 % déclarent trouver la personnalisation attractive.
La personnalisation est plus importante que jamais auparavant, avec la COVID-19 et l’élan des comportements digitaux qui placent la barre plus haut. Une enquête de McKinsey révèle que près de 75 % des consommateurs ont changé de boutique, de produit ou de mode d’achat durant la pandémie. Aujourd’hui, près de 71 % des consommateurs attendent des entreprises qu’elles offrent des interactions personnalisées et 76 % sont frustrés lorsque ce n’est pas le cas.
La personnalisation de la recherche permet d’attirer l’attention des clients et de réduire le temps et l’énergie dépensée par un client qui navigue sur votre site e-commerce. Présenter aux clients des suggestions rapides qu’ils sont susceptibles de préférer augmente la probabilité de faire réellement croître les conversions. Les entreprises qui excellent dans la personnalisation génèrent 40 % de revenus en plus que les acteurs moyens dans ce domaine.
Comment fonctionne la personnalisation de la recherche ?
Les résultats de recherche personnalisés ne sont pas simplement basés sur les facteurs de classement traditionnels (comme la pertinence). Ils prennent également en compte des données supplémentaires sur chaque utilisateur, telles que leur langue, leur emplacement actuel, leur profil, leur intention ou leurs recherches précédentes.
Personnalisation basée sur l'historique
Supposons que vous cherchiez une "chemise blanche" sur un site de vêtements et vous obtenez les résultats pour les chemises pour femme. Vous cliquez ensuite sur la catégorie hommes et consultez certains produits. Désormais, si votre prochaine recherche est de nouveau "chemise blanche", vous verrez s'afficher les résultats pour les hommes sans avoir besoin de choisir la catégorie hommes.
Réorganisation des résultats de recherche
Lorsque les tailles les plus recherchées d'un article sont en rupture de stock, l'algorithme de recherche peut automatiquement faire baisser le classement de cet article et en afficher d'autres qui présentent un plus grand choix de tailles.
Les bénéfices de la recherche personnalisée
De nos jours, la personnalisation de la recherche est bien plus qu'une simple fonctionnalité : elle est essentielle pour les commerces en ligne, et voici pourquoi :
Augmenter la valeur moyenne des commandes
L’algorithme de recherche permet de montrer aux clients des produits intéressants qu’ils ne connaissaient pas, ce qui va augmenter la probabilité qu’ils achètent vos articles. En conséquence, la valeur moyenne de vos commandes augmente.
Améliorer l'expérience utilisateur
Les recherches personnalisées affichent des résultats plus précis et plus pertinents pour chaque client, les aidant à trouver rapidement le contenu qu’ils cherchent. L’expérience digitale de l’utilisateur est bien meilleure dans l’ensemble.
Garantir de meilleurs indicateurs
En augmentant la pertinence des résultats, vous pouvez améliorer le taux de clics (CTR) de votre site ainsi que votre taux de conversion (CVR). La personnalisation de la recherche augmente également la durée totale des sessions, réduit les taux de rebond et améliore la réputation de la marque.
Obtenir des revenus plus élevés
D’après McKinsey, la personnalisation permet d’augmenter les revenus de près de 15 %, tout en réduisant de 50 % les coûts d’acquisition client. Vous pouvez également augmenter de 10 à 30 % l’efficacité des dépenses marketing.
Améliorer les relations client
Près de 98 % des vendeurs interrogés par Evergage pensent que la personnalisation améliore les relations avec les clients, tandis que 59 % d’entre eux pensent qu’elle augmente également la fidélité client.
Index de relation de la recherche e-Commerce de G2
Découvrez les facteurs qui influencent les relations avec les produits. Le tableau ci-dessous donne un aperçu de la facilité d’utilisation, de la qualité de l’assistance et des recommandations tels que perçus par nos clients.
- Recherche personnalisée
- Recherche personnalisée
- Qualité du support
- Autres facteurs
-
Recherche personnalisée: 3.29
-
Recherche personnalisée: 1.43
-
Qualité du support: 3.34
-
Autres facteurs: 1.71
-
Recherche personnalisée: 3.43
-
Recherche personnalisée: 1.43
-
Qualité du support: 3.4
-
Autres facteurs: 1.25
-
Recherche personnalisée: 3.29
-
Recherche personnalisée: 1.36
-
Qualité du support: 3.27
-
Autres facteurs: 1.45
-
Recherche personnalisée: 3.22
-
Recherche personnalisée: 1.29
-
Qualité du support: 3.1
-
Autres facteurs: 1.67
-
Recherche personnalisée: 3.39
-
Recherche personnalisée: 1.41
-
Qualité du support: 3.47
-
Autres facteurs: 0.75
Comment mettre en œuvre la recherche personnalisée
Difficile de personnaliser la recherche ? Plus maintenant ! Avec Luigi’s Box, vous pouvez vous lancer en suivant quelques étapes simples :
-
1. Synchronisez votre base de données produits avec notre index de recherche.
-
2. Intégrez le service Luigi's Box Search Analytics pour activer l'apprentissage auprès de votre site web.
-
3. Détendez-vous pendant que notre équipe d'intégration lance votre outil de recherche.
Luigi's Box est compatible avec tous les sites web
Il y a trois façons d’envoyer les données de vos produits vers Luigi’s Box.
Personnalisez votre recherche interne avec Luigi's Box
Avec Luigi's Box Search, donnez à vos clients la liberté d'explorer votre contenu à l'aide d'une recherche pertinente qui :
Tolère leurs fautes de frappe et connaît les synonymes associés à vos produits
Améliore leur expérience grâce à la personnalisation et la recherche vocale
Leur propose de puissants mécanismes de filtrage et des résultats pilotés par IA
Leur montre la bonne catégorie, marque ou produit dès la première touche
Foire aux questions
Qu'est-ce que la recherche personnalisée ?
La recherche personnalisée affiche des résultats qui ne sont pas uniquement basés sur les facteurs de classement habituels (comme la pertinence du contenu par rapport au mot clé), mais également sur les données dont dispose le moteur de recherche sur chaque individu à un moment donné, telles que son emplacement géographique, ses recherches passées ou ses intentions.
Pourquoi la recherche personnalisée est-elle importante pour les commerces en ligne ?
La personnalisation de la recherche bâtit la fidélité envers la marque, booste la satisfaction client et aide les personnes à se souvenir de vous. La recherche montre que 80 % des consommateurs sont plus susceptibles d’acheter auprès d’une marque qui offre des expériences personnalisées.
En montrant aux utilisateurs que vous êtes toujours conscients de ce qu’ils attendent de votre marque et savez comment leur offrir les expériences qu’ils souhaitent, ils sont plus susceptibles de montrer leur fidélité et de continuer à choisir votre marque plutôt que la concurrence.
Quelle est la différence entre la recherche classique et la recherche personnalisée ?
Les paramètres de la recherche classique s’appuient généralement sur la recherche sémantique, où le moteur de recherche examine les correspondances littérales des mots utilisés dans la requête de recherche, ou des variantes de ces mots, sans comprendre la signification générale de la requête. Une recherche générique renvoie des résultats identiques à tous les utilisateurs pour des requêtes identiques, peu importe leurs différents centres d’intérêt et besoins en termes d’information.
Inversement, la recherche personnalisée fournit des résultats spécifiquement adaptés aux centres d’intérêt d’un individu en prenant en compte les informations le concernant au-delà de ce qu’il a pu saisir dans le champ de recherche. Pour n’importe quelle requête donnée, une recherche personnalisée peut montrer des résultats différents à différents individus. Une autre option consiste à classer, pour chaque individu, les résultats de la recherche de manière différente selon ses préférences, ses centres d’intérêt et les informations dont il a besoin.
Comment la recherche est-elle personnalisée ?
La personnalisation de la recherche utilise différents facteurs pour livrer des résultats personnalisés. Par exemple, la recherche personnalisée de Google utilise l’historique de navigation, les favoris, l’emplacement et les données d’un utilisateur sur l’ensemble des services Google. Les sites web fréquemment visités par l’utilisateur tendent à être classés plus haut sur la page des résultats du moteur de recherche Google (SERP).
Au bout de combien de temps la personnalisation prend-elle effet ?
La fonctionnalité Search de Luigi’s Box prend effet immédiatement une fois qu’elle est activée, car nous prenons en compte l’intention pratiquement en temps réel. La qualité de la personnalisation augmente graduellement au fil du temps, à mesure que l’historique à long terme des utilisateurs est recueilli et pris en compte.
