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E-commerce : l’IA générative simplifie la recherche de produits

Florent Gosselin

E-commerce : l’IA générative simplifie la recherche de produits

À l’origine simple option de site e-commerce accessible en self-service, la recherche produit est devenue un élément essentiel du parcours client en ligne : c’est une étape critique du parcours client, qui détermine votre taux de conversion. Aujourd’hui, les exigences des acheteurs sont plus élevées que jamais. Ils s’attendent à une interface intuitive et personnalisée, capable d’anticiper leurs besoins et de les guider de manière transparente vers les bons produits. Grâce aux progrès de l'intelligence artificielle générative, les moteurs de recherche des sites e-commerce sont devenus plus aptes à comprendre l'intention de l'utilisateur, le contexte et les nuances du langage, même subtiles. Cet article explore les limites des solutions de recherche traditionnelles et souligne le rôle des conversations gérées par l'IA dans l’amélioration du processus de découverte des produits en offrant une expérience plus engageante, plus précise et plus facile à prendre en main pour les consommateurs.

Le rôle de la recherche de produits e-commerce dans le parcours client 

L’évolution de la recherche e-commerce

La façon dont nous achetons des produits en ligne est aujourd'hui très différente de ce qu'elle était il y a quelques années. Avec les progrès technologiques, les fonctionnalités de recherche sur les sites e-commerce se sont considérablement améliorées.

Bien que ces améliorations aient rendu l'expérience d'achat en ligne plus fluide, les premiers outils à base d'IA ont d'abord eu du mal à comprendre les demandes complexes et les distinctions subtiles dans les préférences. Par conséquent, ils ne parvenaient pas toujours à fournir des résultats précis dans les différentes catégories de produits.

L'intégration du traitement du langage naturel (NLP) et de l'apprentissage automatique (Machine Learning) a changé la donne. Les moteurs de recherche vont désormais au-delà de la simple reconnaissance de mots-clés et de phrases, et sont capables de détecter l'intention de l'utilisateur, le contexte et les requêtes, améliorant considérablement les réponses aux utilisateurs.

Cette évolution a permis d'obtenir des résultats de recherche plus précis et plus pertinents, ce qui permet aux clients de découvrir et de trouver plus facilement et plus rapidement l'information dont ils ont besoin. Pour autant, l’étape de la découverte reste encore un source de nombreux abandons du parcours d’achat. 

80% des acheteurs abandonnent leur parcours dès la phase de recherche

Malgré la montée en puissance des solutions alimentées par l’IA générative et les investissements dans les avancées technologiques au cours des dix dernières années, l’e-commerce ne parvient toujours pas à offrir une expérience utilisateur efficace et cohérente. 80% des acheteurs admettent aujourd'hui qu'ils quittent un site web en raison d’un manque d’ergonomie. Pourtant, c’est la première étape pour se différencier de la concurrence.

Voici les principaux écueils et inconvénients auxquels les marques e-commerce sont confrontées lorsqu'elles proposent une expérience de recherche traditionnelle sur leur site web :

  • Compréhension limitée de l'intention de l'acheteur : les moteurs de recherche traditionnels des sites e-commerce ont souvent du mal à interpréter correctement des questions complexes ou exprimées en langage naturel, ce qui conduit à des réponses non pertinentes et à des clients frustrés.
  • Une mauvaise conception de l'interface utilisateur : la complexité des interfaces des sites e-commerce rend la navigation difficile pour les consommateurs. L’expérience de recherche est loin d’être optimale. Les filtres de recherche se sont imposés comme une norme au fil du temps, et bien qu'ils permettent aux visiteurs d'affiner leur recherche, l'expérience utilisateur qui en résulte est souvent laborieuse, confuse et frustrante. Les acheteurs doivent alors faire un effort supplémentaire pour s'adapter à l'interface utilisateur de chaque plateforme e-commerce, ce qui entraîne des abandons et une perception négative de la marque.
  • Manque de personnalisation : avec la méthode de recherche traditionnelle, le visiteur accède à des résultats génériques, qui ne prennent pas en compte ses préférences individuelles. C’est un véritable obstacle à la conversion, en plus de réduire la satisfaction et l’engagement client. La plupart des expériences de recherche consistent en un processus en deux étapes qui repose sur une requête initiale de l'acheteur basée sur un mot-clé, suivie d'un affichage de résultats génériques. À partir de là, l'utilisateur peut affiner sa recherche à l'aide de filtres, mais ceux-ci correspondent rarement aux besoins des acheteurs. Les options proposées pour filtrer sont parfois peu pertinentes, voire mènent vers des ensembles de résultats vides.
  • Opportunités de vente perdues : lorsqu'un site web propose de nombreuses options de produits, mais qu'il n'y a pas de moyen facile de les passer en revue, les utilisateurs peuvent perdre du temps à trouver et à lire manuellement les détails sur chaque page produit. Résultat : des opportunités de vente manquées car les clients font face à une surcharge de choix et abandonnent souvent leur parcours d’achat avant d’avoir trouvé chaussure à leur pied.

Comment l’IA conversationnelle transforme l’UX de la découverte produit

Les conversations : une interface parfaite pour une découverte produit efficace

L'IA conversationnelle marque un changement de paradigme dans la manière dont les clients interagissent avec les plateformes e-commerce. En s'appuyant sur le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique (machine learning), l'IA conversationnelle permet une expérience de découverte des produits plus intuitive et plus engageante.

 

 

Adoption instantanée par les utilisateurs

La vraie révolution de l’IA générative, c’est sa facilité d’adoption. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels qui exigent des utilisateurs qu'ils prennent en main des commandes ou des arborescences spécifiques, tout l’intérêt de ce type d'IA est qu’il permet aux utilisateurs d'interagir naturellement par le biais d'une conversation en langage naturel. In fine, cette facilité d’utilisation garantit une expérience utilisateur sans friction dès le départ.

Grande capacité d'adaptation 

L'IA conversationnelle est intrinsèquement adaptative, ce qui lui permet de comprendre et de répondre à un large éventail de demandes des utilisateurs. Elle utilise les conversations pour recueillir des informations détaillées sur les besoins et les préférences d'un acheteur, en fonction de son comportement de navigation et d'indices contextuels. 

Ce processus permet à l'IA de fournir des recommandations de produits, des suggestions et des conseils hautement pertinents et personnalisés, au même titre qu'un vendeur dans un magasin physique.

Engagement accru

L'approche conversationnelle offre une expérience plus engageante que les moteurs de recherche traditionnels. Au lieu de présenter une liste statique de résultats de recherche, l'IA interagit intuitivement avec chaque utilisateur, en lui posant des questions pertinentes pour affiner sa recherche et lui fournir des réponses plus précises. Ce processus interactif donne à l'internaute le sentiment d'être compris et valorisé, améliorant ainsi son expérience d'achat.

Utiliser l'IA générative pour obtenir des résultats de recherche de produits personnalisés et précis à grande échelle

L'IA générative fait passer la personnalisation au niveau supérieur en créant une nouvelle découverte de produits conversationnelle, adaptée et intuitive, qui répond aux préférences individuelles.

En analysant et en réagissant aux informations contextuelles de l'interaction avec le client, elle peut fournir des recommandations de produits très précises et pertinentes à grande échelle. Ce niveau de personnalisation améliore non seulement l'expérience de l'utilisateur, mais stimule également la croissance des ventes e-commerce. 

Les résultats de recherche personnalisés sont plus susceptibles de convertir les clients parce qu'ils correspondent à leurs intentions et à leurs préférences. Mais ce n’est pas tout, l'IA générative peut apprendre et s'adapter en permanence en fonction des interactions avec l'utilisateur, ce qui garantit que l'expérience de recherche s'affine de plus en plus au fil du temps.

Recommandations de produits propulsées par l’IA : avantages pour votre stratégie e-commerce

Bonnes pratiques pour déployer un assistant conversationnel IA

Pour assurer la réussite du déploiement de la découverte de produits par l'IA, les entreprises e-commerce doivent suivre quelques étapes importantes. 

Voici comment commencer à intégrer un assistant à l’achat propulsé par l'IA générative sur votre site :

  • Comprenez votre cible : obtenez des informations sur les préférences, les comportements et les points problématiques de votre public cible afin d'adapter l'assistant d'achat IA à ses besoins. Par exemple, l'analyse de Google Trends et l'exploitation des mots-clés populaires permettent de déceler une tendance et de mieux anticiper les attentes des utilisateurs.
  • Exploitez des données de haute qualité : assurez-vous que votre assistant à l’achat IA ait accès à des sources de données de marque précises, comme votre catalogue produits ou votre base de connaissances, afin qu'il soit en mesure de donner des réponses précises, fiables et utiles.
  • Définissez des directives d'interaction : établissez des règles pour la manière dont votre outil d’assistant IA interagit avec les clients. Donnez le ton, décidez quand il doit transmettre des questions complexes à forte valeur ajoutée à des conseillers humains et assurez-vous qu'il s'aligne sur votre image de marque.
  • Optimisez en permanence : mettez régulièrement à jour et optimisez votre assistant IA en fonction des commentaires des utilisateurs et des indicateurs de performance, tels que les taux de conversion et la satisfaction des clients, afin d'améliorer leur efficacité et de les aligner sur vos objectifs commerciaux.

 

Mesurer l’amélioration de l’engagement client

C’est un fait, déployer un assistant à l’achat propulsé par l’IA générative est le meilleur moyen d’améliorer l'engagement des visiteurs en offrant une expérience de recherche plus personnalisée et interactive. Grâce à ces assistants, les e-commerçants peuvent augmenter le temps que les internautes passent sur le site, réduire les taux de rebond en fournissant des résultats de recherche pertinents et améliorer le rapport satisfaction client en fournissant des recommandations véritablement personnalisées. 

L’utilisation des assistants à l’achat IA permet de créer des parcours personnalisés basés sur les préférences des visiteurs, tout en leur proposant des recommandations adaptées en fonction des tendances du marché. Cette solution est particulièrement utile pour des secteurs concurrentiels comme la vente de vêtements ou l’électronique, où les préférences changent régulièrement. 

Cette expérience améliorée permet non seulement de fidéliser les clients, mais aussi d'encourager les visites répétées, ce qui se traduit par davantage de conversions à l'avenir. Suivre des indicateurs-clés comme les taux de conversion, le montant du panier moyen, ou encore le score CSAT permet de constater l’impact concret de l’IA sur l’activité e-commerce.

Multiplier les conversions grâce à la découverte produits conversationnelle

Imaginez un client qui parcourt une boutique en ligne avec l'aide d'un assistant virtuel. L'IA générative a prouvé qu'elle pouvait multiplier par 10 les taux de conversion. Elle y parvient de plusieurs manières : 

  • En améliorant la découverte produits : l’intelligence artificielle comprend les besoins du client et y répond en un clin d'œil, en lui suggérant des produits qu'il n'aurait peut-être pas trouvés avec les méthodes de recherche via mot-clé, hashtags ou avec les solutions de filtrage traditionnelles.
  • En fournissant des recommandations personnalisées : en analysant les préférences et les intentions du client, l’assistant propose des suggestions sur mesure qui augmentent la probabilité d'un achat. Une stratégie particulièrement efficace dans les marchés de niche comme les accessoires technologiques (ex. : chargeur de smartphone), où les besoins varient beaucoup selon les individus et leur matériel.
  • En rationalisant le processus d'achat : l’assistant guide les clients de la découverte produits au paiement, en réduisant les frictions et en améliorant l'expérience d'achat.

L’avenir de l’e-commerce avec l’IA

IA et e-commerce : les tendances à suivre

C’est certain, la recherche e-commerce n’a pas fini d’évoluer, et elle sera façonnée par plusieurs tendances émergentes en matière d'intelligence artificielle et de technologie :

  • La recherche visuelle : la recherche visuelle alimentée par l'IA permettra aux utilisateurs de trouver des produits en téléchargeant des images, ce qui améliorera encore le processus de découverte.
  • L'hyperpersonnalisation : les progrès de l'IA permettront des niveaux de personnalisation encore plus granulaires et offriront des expériences d'achat toujours plus personnalisées.
  • Preuve sociale : nous allons voir de plus en plus d'éléments de preuve sociale apparaître dans la phase de découverte des produits du parcours client - sous la forme de badges et d'avis de consommateurs ou d’influenceurs sur les produits - qui aideront les utilisateurs à percevoir la valeur de l’article et à se sentir plus confiants dans leurs décisions d'achat. 

Se préparer à la prochaine vague d’innovations IA dans le secteur de l’e-commerce

Les assistants à l’achat IA révolutionnent le processus de recherche dans l’e-commerce en offrant une expérience de découverte de produits plus intuitive, personnalisée et attrayante tout en réduisant les coûts pour les entreprises. 

En tirant parti de cette technologie avancée, les e-commerçants peuvent améliorer l'engagement et la satisfaction de leurs utilisateurs. C’est aussi la clé pour rationaliser de manière efficace le parcours d’achat e-commerce du début à la fin, et ainsi garantir un succès à long terme en se démarquant face à la concurrence sur le marché du commerce en ligne.. 

La découverte conversationnelle alimentée par l'IA est l'avenir de la recherche en e-commerce, laissant place à une expérience client plus simple et plus intuitive. En comprenant et en anticipant les besoins des utilisateurs, les interactions basées sur l'IA permettent aux clients de trouver plus facilement ce qu'ils recherchent, ce qui améliore leur expérience d'achat et les fidélise

En résumé, cette approche innovante ne se contente pas de simplifier la découverte des produits, elle favorise également les conversions, transformant les visiteurs occasionnels en acheteurs fidèles. Alors que l’e-commerce continue d'évoluer, l'IA générative est au cœur de cette transformation, et offre des expériences d'achat personnalisées, attrayantes et efficaces incitant les clients à revenir.