Introduction
Si vous cherchez à débloquer des expériences client magiques qui favorisent la fidélisation client en ligne, la clé réside dans la personnalisation et l’intelligence artificielle (IA).
Mais d’abord, pensez à la dernière expérience d’achat en magasin qui vous a surpris ou ravi. Même si cela fait un certain temps, nous avons tous vécu au moins une expérience d’achat exceptionnelle, et il est fort probable qu’elle ait été liée à une attention particulière portée aux détails ou à la personnalisation.
Le défi, cependant, est de savoir comment les marketers et les merchandisers peuvent transposer ces mêmes expériences significatives, en personne, dans un environnement en ligne. Lorsque la recherche sur site renvoie zéro résultat ou des produits non pertinents, cela peut entraîner la frustration du client et son abandon, surtout avec la forte concurrence en ligne sur le marché d’aujourd’hui.
C’est là que l’IA dans le marketing entre en jeu. En exploitant les données clients et l’apprentissage automatique, vous pouvez anticiper les prochaines actions de vos clients et améliorer l’expérience client.
Poursuivez votre lecture pour découvrir comment utiliser des outils pilotés par l’IA et tirer parti des fonctionnalités de recherche personnalisée afin de permettre à vos acheteurs en ligne de se sentir compris, ravis et désireux de revenir sur votre site.
Définition de l’expérience de recherche personnalisée
DÉFINITION
La compréhension sémantique est une technique de recherche de données sur les produits qui vise non seulement à trouver des mots-clés, mais aussi à déterminer l’intention et la signification des mots qu’une personne utilise pour effectuer une recherche.
EXPLICATION
Un client qui cherche « chocolat au lait » cherche quelque chose de très différent de celui qui cherche « chocolat au lait » – votre barre de recherche peut-elle faire la différence ? Pour éviter la frustration des clients, votre barre de recherche doit comprendre les différences subtiles entre les termes de recherche, trouver des résultats similaires et faire en sorte que les acheteurs se sentent compris. Une barre de recherche dotée d’une compréhension sémantique aide les marques à comprendre ce que les clients recherchent et à faire apparaître les résultats de recherche les plus pertinents – à grande échelle.
DÉFINITION
La personnalisation 1:1 et par segment permet aux entreprises de classer les produits affichés sur les pages de résultats de recherche d’une manière unique pour chaque visiteur.
EXPLICATION
Cette fonction permet de personnaliser facilement les résultats de recherche en fonction de l’affinité d’un client pour des produits ayant un attribut particulier (comme le sexe, la marque ou la catégorie). Par exemple, la recherche d’un « manteau d’hiver » semble assez simple à gérer. Mais porteriez-vous le même manteau d’hiver en Californie qu’à Vancouver ? La personnalisation 1:1 et la personnalisation par segment ajustent l’affichage et le classement des produits pour chaque visiteur, de sorte qu’il n’a plus besoin de passer en revue des résultats de recherche encombrés et non pertinents pour trouver le produit qu’il avait en tête. Comprendre les préférences des utilisateurs sur une base presque individuelle – grâce au pouvoir combiné des données clients et de l’IA – permet aux entreprises de réorganiser les produits en fonction des segments pour offrir une expérience personnalisée optimale. Cela garantit que votre entreprise ne renvoie pas des résultats de recherche pour un coupe-vent léger aux Canadiens en janvier.
DÉFINITION
Personnalisez votre sélection d’UGS pour vous assurer que la bonne variante de produit est identifiée et renvoyée lors des recherches et des filtres.
EXPLICATION
Si vos résultats de recherche ne personnalisent pas la vignette de l’image du produit, c’est une occasion manquée. Si un client recherche « pantalon de yoga rouge moyen » sur votre site, il s’attend à voir une image qui reflète les attributs exacts du produit – dans ce cas, il s’agirait d’une photo d’un mannequin portant, vous l’avez deviné, un pantalon de yoga rouge moyen. Si le résultat de votre recherche montre un pantalon de yoga noir générique, alors que le rouge est une variante de couleur disponible, vous risquez de perdre immédiatement l’intérêt de votre client. En ajustant l’image de prévisualisation en fonction des attributs du produit, vous vous assurez que l’expérience de recherche de produit est aussi personnalisée que possible.
Permettre une recherche véritablement personnalisée
Pour parvenir à une recherche véritablement personnalisée, vous devez être en mesure de collecter des données commerciales (la combinaison des données collectées sur les clients et des données sur les produits), d’utiliser ces données pour montrer efficacement aux clients ce qu’ils veulent, et d’équilibrer correctement les intentions « sur le moment » des clients avec les données collectées précédemment.
Mais votre algorithme ne peut pas personnaliser de la même manière à chaque fois. Il doit être capable de passer d’une personnalisation basée sur les préférences perçues d’un acheteur à une personnalisation basée sur ses intentions en cours de session. Une cliente peut avoir fait des achats pour elle-même hier, et être revenue aujourd’hui pour trouver un cadeau pour son père – votre algorithme doit le reconnaître et s’adapter en temps réel. La recherche intelligente de produits comprend la différence.
Mettez votre propre site web à l’épreuve !
Que se passe-t-il lorsque vos clients recherchent :
Bananes biologiques
Ou tout ce qui est biologique, d’ailleurs. Ce n’est un secret pour personne : les acheteurs de produits de grande distribution en ligne peuvent être très exigeants quant à leurs besoins et à leurs souhaits. Votre moteur de recherche est-il à la hauteur ? Votre barre de recherche peut-elle prendre en compte les facteurs socio-économiques et en tenir compte lors de l’affichage des produits ?
Chemise habillée
Que remarquez-vous ? Plus important encore, obtenez-vous des résultats pour « chemise habillée » plutôt que pour « chemise habillée » ? Quels sont les types de chemises habillées (hommes, femmes, manches longues, manches courtes, etc.) pour lesquels vous obtenez des résultats ? Ces résultats sont-ils personnalisés en fonction de l’acheteur ?
Gants
Combien de variétés de gants vendez-vous ? Les différents types de clients s’attendraient-ils à voir des résultats différents pour « gants » (par exemple, gants en latex pour un hôpital, gants de restauration pour un restaurant, gants de protection électrique pour les électriciens) en tête de leurs résultats ? Votre expérience traite-t-elle tous les clients de la même manière ?
Cadres photo côtiers
Et ici ? Votre barre de recherche reconnaît-elle la nature très spécifique de cette intention de recherche ? Reconnaît-elle qu’en utilisant le terme « photo », le visiteur ne cherche pas une photo côtière mais plutôt un cadre avec un design côtier ? Lorsque les résultats de la recherche s’affichent, les cadres présentant des caractéristiques côtières ou de plage sont-ils les premiers à apparaître ?
Foret pour visseuse
Les résultats comprennent-ils que les mèches de type « visseuse » sont les mêmes que les mèches de type « stub » ou « short length » ? Les résultats concernant les « vis de décolletage » apparaissent-ils dans les résultats ? Y a-t-il des résultats concernant les équipements lourds ou les pièces/accessoires de « décolletage » ?
Pantalon de jogging rouge
Le test de la couleur des vêtements. Votre barre de recherche passe-t-elle le test ? Va-t-elle afficher la couleur recherchée par le client ? Reconnaîtra-t-elle le terme « jogger » pour désigner un pantalon de sport ? Votre barre de recherche peut-elle s’associer à des données clients antérieures et à des segmentations prédéfinies pour comprendre les intentions de la personne qui cherche et afficher avec précision les résultats pour « joggers pour femmes » ?
Prêt pour une recherche sur site ?
Consultez notre blog pour savoir quelles marques offrent à leurs clients une expérience de recherche incroyable et comment.
