{"id":47446,"date":"2024-01-23T20:25:59","date_gmt":"2024-01-23T20:25:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bloomreach.com\/library\/the-ai-search-for-commerce-guide"},"modified":"2024-09-23T17:35:48","modified_gmt":"2024-09-23T17:35:48","slug":"le-guide-de-la-recherche-assistee-par-lia-pour-le-commerce","status":"publish","type":"library","link":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/blog\/le-guide-de-la-recherche-assistee-par-lia-pour-le-commerce","title":{"rendered":"Le Guide de la Recherche Assist\u00e9e par l’IA pour l’E-Commerce"},"content":{"rendered":"

L’intelligence artificielle (IA) est un outil crucial qui aide les retailers \u00e0 acqu\u00e9rir un avantage concurrentiel. En analysant les donn\u00e9es historiques, comme l’historique des achats et les recherches de produits, les retailers peuvent mieux comprendre les besoins et les pr\u00e9f\u00e9rences de leurs clients, et adapter l’exp\u00e9rience qu’ils offrent en cons\u00e9quence. La technologie est si r\u00e9volutionnaire que les d\u00e9penses en IA dans le secteur du retail ont augment\u00e9 de 39 % en glissement annuel<\/u><\/a> (YoY) depuis 2016.<\/p>\n

Les organisations qui saisissent l’opportunit\u00e9 de l’IA d\u00e8s maintenant assureront leur croissance \u00e0 long terme. Les ventes en ligne repr\u00e9sentent actuellement 18 %<\/u><\/a> de l’ensemble des ventes, avec une croissance constante de 1 % par an. Les retailers qui adoptent des strat\u00e9gies commerciales bas\u00e9es sur l’IA peuvent s’attendre \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer au moins 20 % de revenus suppl\u00e9mentaires<\/u><\/a> car ils acqui\u00e8rent les insights clients n\u00e9cessaires pour savoir comment mieux r\u00e9pondre aux attentes de leurs clients.<\/p>\n

En outre, \u00e0 un niveau tactique, l’IA peut soutenir les efforts d’optimisation des moteurs de recherche (<\/u>SEO), auxquels les gestionnaires de sites d’e-commerce consacrent un temps consid\u00e9rable. L’IA aide les retailers \u00e0 optimiser leurs sites pour les mots-cl\u00e9s \u00e0 longue tra\u00eene, \u00e0 construire une structure de liens pour connecter leur contenu, et \u00e0 maintenir chaque page \u00e0 jour gr\u00e2ce \u00e0 l’automatisation.<\/p>\n

Dans cet article, nous examinons comment l’IA soutient sp\u00e9cifiquement les retailers avec la recherche pour le commerce, et comment les diff\u00e9rentes technologies d’IA am\u00e9liorent cette fonction pour cr\u00e9er des exp\u00e9riences de recherche personnalis\u00e9es (et rentables !).<\/p>\n

Qu’est-ce que la recherche assist\u00e9e par l’IA ?<\/h2>\n

La recherche aliment\u00e9e par l’IA utilise l’IA pour ajouter de l’intelligence \u00e0 la recherche en interpr\u00e9tant le contexte du site web et du client pour d\u00e9terminer l’intention, ainsi qu’en apprenant des donn\u00e9es historiques pour produire des r\u00e9sultats plus pr\u00e9cis et plus pertinents<\/a>.<\/p>\n

La recherche traditionnelle fonctionne en faisant correspondre les mots-cl\u00e9s d’une requ\u00eate aux mots-cl\u00e9s stock\u00e9s dans l’index de recherche. Si les deux termes correspondent exactement, la recherche est efficace. Les retailers peuvent aller plus loin en proposant des outils de recherche avanc\u00e9s, tels que l’autocompl\u00e9tion ou l’autosuggestion. Cela permet de r\u00e9soudre le probl\u00e8me des fautes de frappe, qui peut entra\u00eener l’\u00e9chec du moteur de recherche et l’absence de r\u00e9sultats.<\/p>\n

La recherche par IA est diff\u00e9rente. Plut\u00f4t que de simplement faire correspondre des mots-cl\u00e9s, l’IA utilise des mod\u00e8les de traitement du langage et des techniques d’apprentissage profond pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision et la pertinence des r\u00e9sultats. Elle r\u00e9duit les efforts n\u00e9cessaires pour optimiser les pages produits pour le r\u00e9f\u00e9rencement tout en donnant aux clients exactement ce qu’ils veulent et en aidant les retailers \u00e0 mettre en valeur leurs vastes catalogues de produits.<\/p>\n

\"La<\/p>\n

L’IA g\u00e9n\u00e9rative<\/u><\/a> change la fa\u00e7on dont les retailers utilisent la recherche pour le commerce, car les mod\u00e8les peuvent \u00eatre form\u00e9s sur un large \u00e9ventail de donn\u00e9es, telles que les descriptions de produits, les avis d’utilisateurs et les flux de m\u00e9dias sociaux. La technologie est si intelligente qu’elle peut capter les plus petits indices pour indiquer ce qui int\u00e9resse un client. Elle apprend \u00e9galement au fil du temps. Ainsi, si un client a renvoy\u00e9 un v\u00eatement parce qu’il n’\u00e9tait pas \u00e0 la bonne taille, elle pourra lui sugg\u00e9rer une coupe plus flatteuse \u00e0 l’avenir. L’IA pour la recherche dans le commerce aide les retailers \u00e0 porter la personnalisation en ligne<\/a> \u00e0 un tout autre niveau.<\/p>\n

Comment fonctionne l’IA pour la recherche commerciale ?<\/h2>\n

Chaque ann\u00e9e, l’abandon de recherche co\u00fbte 300 milliards de dollars<\/u><\/a> aux retailers bas\u00e9s aux \u00c9tats-Unis, simplement parce que les clients se voient pr\u00e9senter des r\u00e9sultats de recherche non pertinents sur leurs sites Web.<\/p>\n

L’AI commerce search est capable de fournir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis et des recommandations personnalis\u00e9es – et de s’am\u00e9liorer au fil du temps en apprenant ce qui fonctionne ou non – afin de r\u00e9soudre le probl\u00e8me de l’abandon de la recherche. Elle associe des m\u00e9thodes de recherche traditionnelles \u00e0 des fonctionnalit\u00e9s avanc\u00e9es pour transformer les donn\u00e9es en informations exploitables.<\/p>\n

Traitement du langage naturel<\/strong><\/h3>\n

Le langage humain est souvent non structur\u00e9 et complexe, ce qui le rend difficile \u00e0 comprendre pour les algorithmes de recherche traditionnels. Le traitement du langage naturel<\/u><\/a> (NLP) permet aux outils de recherche sur site de comprendre les nuances du langage et d’atteindre l’intention derri\u00e8re une requ\u00eate de recherche.<\/p>\n

Pour ce faire, le NLP utilise l'\u00a0\u00bbextraction de facettes\u00a0\u00bb pour d\u00e9composer les attributs du produit dans une recherche.<\/p>\n

\"Exemple<\/p>\n

La technologie utilise ensuite l’analyse syntaxique pour examiner la disposition des mots dans la phrase, ainsi que des r\u00e8gles grammaticales, afin de comprendre exactement ce que le client recherche, plut\u00f4t que de l’obliger \u00e0 filtrer. La communication devient instantan\u00e9ment plus humaine et l’exp\u00e9rience est beaucoup plus favorable, car le client ne voit que les r\u00e9sultats concernant une robe noire en coton de taille 12.<\/p>\n

La PNL s’attaque aux complexit\u00e9s de la communication entre humains et machines. Dans une recherche traditionnelle, \u00ab\u00a0robes d’\u00e9t\u00e9\u00a0\u00bb ne donnerait aucun r\u00e9sultat si le mot cl\u00e9 de l’index de recherche \u00e9tait \u00ab\u00a0robe d’\u00e9t\u00e9\u00a0\u00bb. La recherche assist\u00e9e par l’IA reconna\u00eetrait \u00ab\u00a0robes\u00a0\u00bb comme le pluriel de \u00ab\u00a0robe\u00a0\u00bb et renverrait tous les r\u00e9sultats pertinents.<\/p>\n

En outre, la technologie peut comprendre les expressions famili\u00e8res et l’argot. Si la m\u00eame cliente souhaite un \u00ab\u00a0sac \u00e0 main\u00a0\u00bb pour aller avec sa nouvelle robe, l’IA saura l’interpr\u00e9ter comme un \u00ab\u00a0sac \u00e0 main\u00a0\u00bb. Elle prend \u00e9galement en compte le contexte. Ainsi, si la recherche initiale portait sur une \u00ab\u00a0petite robe noire\u00a0\u00bb et que le client a \u00e9galement cherch\u00e9 un sac assorti, on peut en d\u00e9duire qu’il se rend \u00e0 un \u00e9v\u00e9nement \u00e0 venir, ce qui signifie qu’il pourrait avoir besoin de nouvelles chaussures ou d’un nouveau rouge \u00e0 l\u00e8vres.<\/p>\n

N Brown<\/u><\/a> est l’un des retailers les plus diversifi\u00e9s du Royaume-Uni, avec neuf marques et des sites web individuels. En adoptant l’IA au sein de la recherche sur ses sites, l’entreprise a augment\u00e9 le revenu par utilisateur de 60 %.<\/p>\n

Machine learning<\/strong><\/h3>\n

Depuis plus de 100 ans, Hornby Hobbies<\/u><\/a> d\u00e9veloppe, industrialise et fournit des produits de jouets aux passionn\u00e9s. Dans le cadre de sa croissance continue, l’entreprise souhaitait am\u00e9liorer son exp\u00e9rience digitale<\/a> et tout adapter aux clients individuels. En utilisant la recherche aliment\u00e9e par l’IA, elle a instantan\u00e9ment augment\u00e9 les conversions de 10 %.<\/p>\n

Dans un magasin de briques et de mortier, les agents du service client engagent des conversations en face \u00e0 face avec les acheteurs pour savoir ce qu’ils aiment et leur faire des recommandations personnelles. Cette interaction 1:1 devient plus difficile en ligne, \u00e0 moins que le retailer n’utilise l’IA.<\/p>\n

Le machine learning<\/u><\/a> permet \u00e0 la recherche aliment\u00e9e par l’IA d’imiter la fa\u00e7on dont les humains traitent l’information. Lorsque le moteur de recommandation de produits<\/a> est li\u00e9 aux donn\u00e9es des clients – telles que les cat\u00e9gories les plus consult\u00e9es, les produits et l’historique des achats d’un client – la recherche aliment\u00e9e par l’IA apprend ce que chaque client aime ou n’aime pas, et adapte les recommandations en cons\u00e9quence.<\/p>\n

\"Exemple<\/p>\n

Cela peut avoir une influence profonde sur la fa\u00e7on dont les acheteurs interagissent avec une marque.<\/p>\n

Par exemple, lorsqu’une recherche assist\u00e9e par l’IA peut d\u00e9tecter des synonymes, elle peut omettre certains r\u00e9sultats pour \u00ab\u00a0pain\u00a0\u00bb parce qu’elle a appris, \u00e0 partir de comportements ant\u00e9rieurs, que l’acheteur n’aime pas les pains plats ou les bagels. De m\u00eame, l’historique des achats d’un client peut indiquer qu’il n’a pas achet\u00e9 de nourriture pour animaux de compagnie depuis trois semaines. Lorsqu’il recherche \u00ab\u00a0poulet\u00a0\u00bb, cela peut sugg\u00e9rer qu’il est temps de commander de la nourriture pour son chien, ainsi que pour son d\u00eener. Enfin, au moment de passer \u00e0 la caisse, il est possible de faire des recommandations de vente incitative ou de vente crois\u00e9e – peut-\u00eatre y a-t-il une offre en cours sur les lits pour animaux de compagnie qui pourrait int\u00e9resser l’acheteur, ou de la mayo \u00e0 mettre sur le pain pour faire le sandwich parfait.<\/p>\n

Recherche personnalis\u00e9e<\/strong><\/h3>\n

Saviez-vous que 94 %<\/u><\/a> des consommateurs dans le monde obtiennent des r\u00e9sultats non pertinents lorsqu’ils effectuent une recherche sur le site web d’un retailer, alors que la recherche personnalis\u00e9e<\/u><\/a> est simple \u00e0 mettre en \u0153uvre ?<\/p>\n

Dans l’id\u00e9al, les retailers veulent que leurs clients se sentent sp\u00e9ciaux et compris d\u00e8s leur premi\u00e8re visite. La recherche personnalis\u00e9e leur permet de comprendre qui sont leurs clients, ce qu’ils veulent et pourquoi ils le veulent. En outre, comme la technologie ne cesse d’apprendre, la pr\u00e9cision et la pertinence des r\u00e9sultats ne cesseront de s’am\u00e9liorer.<\/p>\n

Les d\u00e9taillants qui ont adopt\u00e9 la recherche personnalis\u00e9e<\/a> sur leur site ont vu leur chiffre d’affaires augmenter de 8,5 %<\/u><\/a>. C’est le cas de Jenson USA<\/u><\/a>, dont le catalogue compte plus de 30 000 produits. Estimant qu’il est toujours possible de s’am\u00e9liorer, le retailer a ajout\u00e9 une recherche personnalis\u00e9e \u00e0 son site afin d’optimiser les r\u00e9sultats en fonction d’une compr\u00e9hension plus approfondie de la segmentation de ses clients. En \u00e9tendant cette intelligence \u00e0 diff\u00e9rents appareils, il a \u00e9galement augment\u00e9 le revenu par visiteur de 26 % pour l’e-commerce mobile.<\/p>\n

Tout ce que fait un client sur un site en dit un peu plus sur lui au retailer et ouvre une possibilit\u00e9 de connexion. Cette compr\u00e9hension plus approfondie de ce qu’un client recherche aide les retailers \u00e0 \u00e9laborer des strat\u00e9gies de merchandising et de campagne marketing plus efficaces. Elle permet aux retailers de parvenir \u00e0 une v\u00e9ritable personnalisation avec davantage d’interactions 1:1, qui \u00e9taient jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent confin\u00e9es aux magasins de briques et de mortier. D\u00e9sormais, les r\u00e9sultats des recherches en ligne peuvent \u00eatre ajust\u00e9s pour refl\u00e9ter les pr\u00e9f\u00e9rences de chaque client, par exemple en donnant la priorit\u00e9 au chocolat noir \u00e0 85 % de cacao plut\u00f4t qu’\u00e0 tout autre type de chocolat.<\/p>\n

\"Exemple<\/p>\n

Avantages de la recherche assist\u00e9e par l’IA<\/h2>\n

Selon les donn\u00e9es d’utilisation<\/u><\/a>, l’IA soutient actuellement le mieux les entreprises e-commerce avec la personnalisation, la recherche sur site et les pr\u00e9visions – mais comment cela se traduit-il en valeur r\u00e9elle r\u00e9alis\u00e9e ?<\/p>\n

Une meilleure exp\u00e9rience d’achat<\/strong><\/h3>\n

Une \u00e9tude de McKinsey indique que 57 %<\/u><\/a> des entreprises e-commerce ont mis en \u0153uvre l’IA dans le seul but d’am\u00e9liorer l’exp\u00e9rience du service client. En garantissant que toute recherche effectu\u00e9e par un visiteur sera comprise, l’IA \u00e9limine le sc\u00e9nario le plus frustrant pour le client, \u00e0 savoir \u00ab\u00a0aucun r\u00e9sultat trouv\u00e9\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Du point de vue du client, l’IA rend le processus de recherche plus naturel. Plut\u00f4t que de s’arr\u00eater pour penser comme une machine et \u00e9laborer la requ\u00eate de recherche optimale, ils \u00e9crivent simplement comme ils parlent, et la recherche comprend leur intention.<\/p>\n

En outre, l’IA permet aux acheteurs d’\u00eatre extr\u00eamement pr\u00e9cis dans leur recherche. Par exemple, une personne \u00e0 la recherche d’un nouvel ordinateur portable peut entrer une sp\u00e9cification technique pr\u00e9cise telle que \u00ab\u00a032 Go, ordinateur portable noir de 13 pouces avec 1 To de stockage, 2x USB-C, r\u00e9solution 2880 x 1920\u00a0\u00bb et obtenir les bons r\u00e9sultats.<\/p>\n

Augmentation des conversions<\/strong><\/h3>\n

\u00c0 chaque \u00e9tape du parcours de l’acheteur, les clients ont besoin d’aide pour finaliser un achat en ligne. L’IA joue un r\u00f4le important en incitant le client \u00e0 conclure une vente. En utilisant l’IA pour suivre en permanence le comportement des utilisateurs, ainsi qu’en ajustant la s\u00e9quence des r\u00e9sultats de recherche pour pr\u00e9senter aux utilisateurs les \u00e9l\u00e9ments auxquels ils ont pr\u00e9c\u00e9demment le plus r\u00e9agi, Canadian Tire<\/u><\/a> a augment\u00e9 ses conversions de 20 %.<\/p>\n

En particulier, les chatbots aliment\u00e9s par l’IA ajoutent une immense valeur au parcours de l’acheteur, en aidant \u00e0 r\u00e9soudre environ 80 %<\/u><\/a> des demandes entrantes. Disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et 365 jours par an, les chatbots offrent une assistance client\u00e8le de qualit\u00e9 24 heures sur 24. Selon Gartner, cela permet aux organisations d’am\u00e9liorer d’au moins 25 %<\/u><\/a> la satisfaction de leurs clients.<\/p>\n

\"Exemple<\/p>\n

En int\u00e9grant l’IA au marketing et aux ventes, les retailers peuvent am\u00e9liorer le chiffre d’affaires de leur entreprise d’au moins 20 %<\/u><\/a>, simplement parce qu’ils partagent le bon message avec le bon client au bon moment. Pour un acheteur au d\u00e9but de son parcours d’achat, il peut s’agir de r\u00e9pondre \u00e0 ses premi\u00e8res questions et de lui pr\u00e9senter les meilleures options. Pour un acheteur proche de l’achat, le contenu dynamique peut aider \u00e0 surmonter les craintes post-achat qui entra\u00eeneraient l’abandon du panier.<\/p>\n

Des r\u00e9sultats am\u00e9lior\u00e9s au fil du temps<\/strong><\/h3>\n

L’effort humain n\u00e9cessaire pour satisfaire les demandes des acheteurs sur une base 1:1 est prohibitif, c’est pourquoi l’IA pour la recherche commerciale<\/a> est une opportunit\u00e9 si excitante. La technologie est capable d’apprendre en permanence \u00e0 partir des comportements et des donn\u00e9es ant\u00e9rieurs, et d’affiner les r\u00e9sultats qu’elle g\u00e9n\u00e8re. De plus, elle ne n\u00e9cessite aucun effort manuel.<\/p>\n

D\u00e9sormais, les retailers peuvent pr\u00e9voir les actions en temps r\u00e9el afin d’agir dans l’instant pour changer le r\u00e9sultat. Historiquement, un retailer se contentait d’esp\u00e9rer que son contenu \u00e9tait suffisant pour convertir un visiteur web qui s’attardait. Avec la recherche IA, il devient possible d’inciter ce visiteur \u00e0 passer \u00e0 la caisse en lui proposant des FAQ ou des offres de derni\u00e8re minute.<\/p>\n

Cette m\u00eame recherche fournira \u00e9galement des informations pr\u00e9cieuses \u00e0 l’entreprise. Lorsque 69 %<\/u><\/a> des conversations avec les clients du retail peuvent \u00eatre automatis\u00e9es avec des chatbots, l’IA transforme ces requ\u00eates en insights clients exploitables. Par exemple, s’il y a un grand nombre de requ\u00eates concernant des probl\u00e8mes de paiement, cela pourrait permettre d’identifier un probl\u00e8me imm\u00e9diat sur le site web. Par ailleurs, une tendance se dessine avec plusieurs requ\u00eates li\u00e9es \u00e0 des retours ou des annulations, ce qui pourrait indiquer la n\u00e9cessit\u00e9 d’am\u00e9liorer le processus d’exp\u00e9dition vers l’entrep\u00f4t et d’\u00e9viter l’insatisfaction des clients.<\/p>\n

Level Nine Sports<\/u><\/a> est un retailer qui s’est attaqu\u00e9 au d\u00e9sabonnement des clients avec la recherche par IA. Gr\u00e2ce \u00e0 cette technologie intelligente, il a \u00e9t\u00e9 possible d’offrir en ligne la m\u00eame exp\u00e9rience qu’en magasin, ce qui a permis de r\u00e9duire de 30 % le nombre d’abandons de recherche et d’augmenter de 23 % le taux de conversion.<\/p>\n

L’avenir de l’IA dans la recherche en e-commerce<\/h2>\n

Bien que les trois quarts<\/u><\/a> des dirigeants craignent de devoir cesser leurs activit\u00e9s d’ici cinq ans s’ils ne d\u00e9veloppent pas l’IA, certains d\u00e9fis<\/u><\/a> bloquent leur chemin vers l’adoption : une p\u00e9nurie de comp\u00e9tences du personnel, la peur de l’inconnu et la n\u00e9cessit\u00e9 de trouver le bon point de d\u00e9part.<\/p>\n

Bloomreach Discovery<\/u><\/a> cr\u00e9e une exp\u00e9rience e-commerce<\/a> adapt\u00e9e \u00e0 chaque client. Gr\u00e2ce \u00e0 l’IA leader du secteur qui n’a pas besoin d’un pixel pour commencer \u00e0 personnaliser les r\u00e9sultats de recherche, vous pouvez obtenir un ROI plus rapide que n’importe quelle autre solution de recherche de produits sur le march\u00e9. D\u00e9couvrez Bloomreach Discovery<\/a> et pourquoi il s’agit de la solution id\u00e9ale pour votre entreprise d\u00e8s aujourd’hui.<\/p>\n\n\n

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