Le moteur de recherche d’un site est un outil fondamental pour améliorer les conversions pour les sites de commerce électronique et la génération de prospects. Il suffit de penser au rôle central qu’il joue dans différentes réalités telles qu’Amazon ou Netflix.
L’une des raisons pour lesquelles le moteur de recherche d’un site est essentiel est sa capacité à raccourcir considérablement le temps passé par l’utilisateur à trouver ce qu’il veut, améliorant ainsi l’expérience de navigation globale. Sur les sites avec des catalogues particulièrement volumineux, cela devient une fonction vitale car le risque réel est que, quelle que soit la qualité de l’architecture de l’information, un utilisateur ne puisse pas trouver ce qu’il cherche dans l’unité de temps et d’attention qu’il avait décidé d’investir dans cet achat.
Le moteur de recherche est l’un des outils qui, s’il est intégré aux systèmes de profilage et de personnalisation, peut nous permettre de collecter des informations parfaites pour segmenter les utilisateurs. En effet, quoi de plus précis sur les intentions d’achat d’un utilisateur qu’une recherche explicite d’un produit ?
Les moteurs de recherche internes natifs sont, à bien des égards, souvent inadéquats et nécessitent un travail de raffinement et de maintenance qui ne peut être effectué manuellement. Ils manquent cependant totalement d’un aspect fondamental, qui est de pouvoir travailler avec différents algorithmes de sélection de produits pour différents segments de clientèle, afin d’augmenter la pertinence des résultats présentés
Tous les utilisateurs qui recherchent le même mot-clé sont-ils les mêmes ?
Certainement pas, les segmenter et pouvoir leur offrir différents types de résultats peut faire une énorme différence. C’est dans cette phase qu’il devient essentiel de pouvoir Intégrer la recherche à des systèmes de profilage basés sur l’intelligence artificielle, qui seront capables de reconnaître nos utilisateurs et d’apprendre de leur comportement, améliorant ainsi les résultats de recherche au fil du temps.Voyons trois exemples concrets d’algorithmes qui peuvent être utilisés avec différents types d’utilisateurs :
- Le chercheur est-il un utilisateur anonyme lors de sa première visite ? Nous pouvons utiliser un algorithme lié aux produits les plus populaires, influençant éventuellement le résultat en fonction de nos politiques de rotation des produits ou de gestion de la rotation commerciale (par exemple, afficher les produits populaires avec un stock élevé en premier, ou ne pas afficher les produits dont nous avons un stock particulièrement bas).
- Le chercheur est-il un utilisateur, toujours anonyme, qui a un historique de navigation ou qui provient de campagnes de produits spécifiques ?Dans ce cas, je vais pouvoir utiliser un algorithme qui donne une prévalence aux résultats basés sur son historique de navigation, en affichant par exemple ceux basés sur sa navigation précédente comme premiers résultats.
- La personne à la recherche d’un client, peut-être un VIP, qui achète toujours des produits haut de gamme ?Le bon choix dans ce cas pourrait être de ne pas afficher les résultats des produits bas de gamme afin de ne pas diminuer votre perception de notre magasin et en même temps d’augmenter les chances que votre panier moyen continue d’être élevé.
Comme vous pouvez le constater, la recherche interne est à toutes fins utiles une partie intégrante et primordiale de la construction d’une expérience utilisateur cohérente.Cependant, afin d’intégrer correctement cet outil dans notre stratégie marketing personnalisée, il est essentiel de nous équiper d’une technologie capable de reconnaître les utilisateurs et d’appliquer différentes stratégies en temps réel pour montrer les résultats.
Si vous souhaitez en savoir plus sur ces questions , contactez-nous pour parler à l’un de nos experts sans aucun engagement !
