La période hivernale est cruciale pour les ventes au détail et représente une mine d'informations précieuses. Chaque année, cette opportunité semble plus importante que la précédente.

Comme le souligne une étude de Deloitte , la hausse prévue des ventes au détail pendant la dernière période des fêtes s'explique en grande partie par les ventes en ligne.

• Le commerce électronique a généré près de 290 milliards de dollars de ventes au détail pendant la dernière période des fêtes.
• Les ventes en ligne représentent désormais près de 16 % du total des achats au détail aux États-Unis, avec une croissance annuelle de près de 9 %.
• Pour les jeunes consommateurs de la génération Y , le commerce électronique représente plus de 80 % du volume des ventes au détail.

Cette saison est également une ressource clé pour les données précieuses qui peuvent orienter les décisions en matière de marchandisage et de parcours client pour la nouvelle année.

Désormais composante essentielle du modèle e-commerce B2C, les données générées par la recherche basée sur l'IA permettent aux détaillants d'accéder facilement à des informations qui les aident à prendre des décisions ciblées fondées sur les données et à atteindre des indicateurs clés de performance (KPI) importants.

Quelles sont donc les meilleures façons d'exploiter toutes ces données clients à l'avenir, après les fêtes, début 2025 ? Comment répondre aux attentes des clients et continuer à développer la pertinence, la portée et l'attrait de votre plateforme e-commerce ?

Voyons voir.

Que faites-vous des données clients que vous avez collectées ?

Il est temps de faire le point sur votre stratégie de recherche e-commerce : analysez les données, identifiez les lacunes et évaluez l'efficacité des profils clients et leur impact sur l'expérience client.

Il ne suffit pas de mettre en place une stratégie de référencement et de l'oublier. Garantir que les opérations en ligne génèrent les résultats financiers escomptés et qu'elles puissent évoluer et s'adapter aux fluctuations du nombre de clients et des stocks est un processus continu.

La puissance de la recherche par IA

La recherche par IA fait désormais partie intégrante du parcours client, et le champ de recherche occupe une place importante sur tout site web de vente au détail, fournissant une multitude de données précieuses sur les clients et les produits.

La période post-fêtes est le moment idéal pour analyser en profondeur les données de recherche et affiner les indicateurs clés de performance (KPI) afin de comprendre vos clients et de tirer le meilleur parti de votre stratégie de recherche.

La boîte à outils de recherche par IA

Les données générées par la recherche par par IA permettent aux experts en merchandising et en technologie de votre équipe d'examiner attentivement ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné.

C’est l’occasion de tester différentes combinaisons de curation manuelle et d’IA afin de mieux optimiser les décisions en matière de recherche et de merchandising, en prenant le temps de réaliser l’analyse, l’expérimentation et les tests A/B qui contribuent à améliorer les conversions.

En tirant parti des outils et des ressources disponibles sur une plateforme de recherche par par IA telle qu'Algolia AI Search, les entreprises peuvent utiliser cette technologie pour montrer aux acheteurs en ligne ce dont ils ont besoin, mieux évaluer les intentions des clients et générer des résultats de recherche qui ont un impact positif sur le retour sur investissement.

Posez-vous les bonnes questions ? Quels sont les points à améliorer et l’audit de recherche ?

Dans le monde dynamique et concurrentiel du commerce de détail, les consommateurs exigent une expérience client exceptionnelle à chaque visite. Bien connaître ses clients est essentiel pour faire les choix qui favorisent la conversion et ont un impact positif sur les nouveaux clients comme sur les clients fidèles. Tester et optimiser est un processus continu et un élément crucial pour maximiser votre stratégie de recherche et les capacités de votre technologie de recherche et de découverte basée sur l'IA. La période de transition après les fêtes est idéale pour analyser les données, expérimenter et tester les nouvelles implémentations et celles existantes. C'est aussi l'occasion de se poser des questions simples mais importantes et de générer des informations précieuses pour améliorer le retour sur investissement et l'expérience client.

• Comment ma stratégie de recherche et sa mise en œuvre ont-elles fonctionné pendant la période chargée des fêtes de fin d'année ?
• Que puis-je faire pour l'améliorer ?

L'audit d'analyse de recherche

Pour obtenir des informations et des chiffres précis sur le trafic, les conversions et les revenus, le premier réflexe est d'utiliser les outils d'analyse fournis par votre plateforme de recherche ou de commerce électronique.

Un audit analytique classique fournit un résumé des indicateurs clés tels que les taux de conversion, la valeur moyenne des commandes (AOV) et les taux de rebond. Ces données doivent également être segmentées en deux catégories :

• Les acheteurs qui utilisent la barre de recherche
• Les personnes qui consultent les pages de catalogue, de catégorie ou de liste de produits (PLP)

Cela vous aide, vous et vos équipes, à identifier certains problèmes de recherche courants comme la lenteur du chargement (latence) et la pertinence des résultats de recherche.

Les données que vous récupérerez lors de votre audit vous aideront à répondre aux questions concernant les performances de recherche par rapport à six critères clés.

1. Maintenir la cohérence

Pour optimiser les opportunités de vente, le merchandising doit être cohérent sur tous les canaux. La fonctionnalité omnicanale a-t-elle fonctionné comme prévu, sans incohérences majeures entre le web, le web mobile et les applications mobiles ?

2. Sélection manuelle et IA

L'IA améliore le travail de votre équipe, mais il y a des moments où il est préférable de diriger manuellement les résultats de recherche :

• Utilisez-vous votre solution de merchandising pour gérer manuellement certaines parties de votre catalogue et appliquer des optimisations basées sur l'IA à d'autres domaines ?

L'IA peut optimiser les résultats grâce aux données en temps réel, par exemple en mettant en avant les articles les plus vendus ou à forte marge. Mais les règles personnalisées sont idéales pour créer une expérience de marque immersive et contrôler les articles sponsorisés.

3. Optimisations de la longue traîne

Lorsque les internautes utilisent des requêtes plus longues comme « les meilleures chaussettes pour mon grand-père » — reprenant ainsi leur langage courant —, la requête devient plus complexe. Les requêtes de longue traîne sont difficiles à prévoir, et il est ardu d'établir des règles et des synonymes pour chacune d'elles. Pour résoudre ce problème, votre solution de recherche doit être optimisée selon trois variables :

• Compréhension de la requête : votre recherche par IA a-t-elle été capable d'analyser la requête à l'aide du traitement du langage naturel (NLP) ?
• Récupération : votre technologie de recherche par IA a-t-elle permis une approche hybride utilisant les capacités de recherche vectorielle basées sur l'IA pour fournir des résultats pertinents à des requêtes complexes ?
• Classement : le classement par IA était-il capable d’apprentissage par renforcement et de propulser les résultats en tête en obtenant le plus de clics, de conversions, d’achats et d’évaluations ?

4. Indexation instantanée pour une précision accrue

L'indexation à jour garantit que les dernières nouveautés, les prix, les nouvelles références et les niveaux de stock sont correctement affichés dans les résultats de recherche. En définitive, les capacités d'indexation sont un test de rapidité à grande échelle.

• Dans quelle mesure la technologie de recherche a-t-elle permis de refléter efficacement les mises à jour critiques telles que les variétés de produits, les prix, les nouvelles références et les niveaux de stock ?
• Votre solution de recherche était-elle capable de gérer des changements fréquents et importants, notamment les mises à jour de schémas, les avis clients, les nouveaux marchands, etc., sans affecter la vitesse et la précision de la recherche ?

5. Performance et évolutivité

L'infrastructure informatique est essentielle pour garantir un service client de qualité en ligne, notamment lors des pics de demande :

• L'architecture vous a-t-elle permis d'évoluer sans augmenter les dépenses liées à l'adaptation des systèmes ?
• L'infrastructure était-elle en mesure de faire face aux pics de demande ?
• Les systèmes sont-ils restés robustes, rapides, fiables et sécurisés en permanence ?

6. Capacité à gérer facilement les outils de recherche du site

Grâce à leur connaissance approfondie de votre marque et de vos clients, les équipes de merchandising et de marketing ont un rôle primordial à jouer dans la conception de l'expérience en ligne des clients :

• Les équipes de merchandising et de marketing digital disposaient-elles des outils nécessaires pour optimiser rapidement les résultats de recherche et leur pertinence, sans avoir besoin d'un soutien informatique ?
• Les données (préférences produits, volumes de vente et habitudes de navigation) étaient-elles disponibles en temps réel ?

Améliorer l'expérience de recherche : comment exploiter vos données de merchandising

Avec 88 % des internautes qui ne reviennent pas sur un site après une mauvaise expérience et des taux de rebond moyens de 41 % à 55 %, les commerçants disposent de peu de secondes chances. Les données de merchandising englobent toutes les informations générées par les interactions de vos clients sur votre boutique en ligne ou application. Elles incluent des détails tels que les requêtes de recherche, les produits consultés, les ajouts au panier et les achats. Après un audit des données post-fêtes, concentrez l'attention de vos équipes merchandising, marketing et informatique sur la recherche de solutions innovantes pour améliorer la navigation et l'expérience client globale. Soyez attentifs aux opportunités d'enrichir et de rendre plus pertinente l'expérience de recherche.

Voici quelques moyens d'exploiter la puissance de la recherche par IA et de vos données merchandising :

Prendre des décisions de marchandisage fondées sur les données

Les données de merchandising vous permettent de prendre des décisions éclairées et d'identifier les canaux de vente les plus performants. Elles vous aident également à déterminer les moments les plus opportuns pour interagir avec vos clients, comme certains jours ou certaines heures. Le choix du moment opportun peut avoir un impact considérable sur l'efficacité de vos campagnes.

Améliorez l'architecture de votre site web

Les fonctionnalités de votre site web peuvent avoir un impact considérable sur la façon dont vos clients interagissent avec votre contenu. Vos données de merchandising peuvent vous apporter des informations précieuses. Par exemple, si elles montrent que les clients recherchent souvent certains produits sans les trouver, cela suggère la nécessité d'une meilleure organisation de la mise en page ou d'une fonction de recherche plus intuitive. Des améliorations ciblées, basées sur les données de merchandising, peuvent également raccourcir le parcours d'achat, tout en améliorant l'expérience client et en stimulant les ventes.

Optimiser le placement des produits et la gestion des stocks

Les données de merchandising relatives aux consultations de produits, aux ajouts au panier et aux achats permettent d'identifier les articles les plus populaires auprès de vos clients. Ces informations vous aident à mettre en avant vos meilleures ventes et facilitent également la gestion des stocks en contribuant à une prévision plus précise de la demande.

Élaborer des stratégies de tarification efficaces

Vos données de merchandising vous permettent d'affiner votre stratégie de prix et de garantir des tarifs compétitifs et rentables. Elles permettent à vos équipes d'adapter les prix aux exigences du marché en temps réel. Vous pouvez également les utiliser pour écouler vos stocks en toute confiance et maintenir votre assortiment attractif et pertinent. Cela vous aide à être compétitif sur les marchés où la sensibilité aux prix est élevée et où les consommateurs recherchent les meilleures offres.

Identifier et exploiter les tendances

Utilisez les données de merchandising pour identifier les tendances émergentes et saisonnières et ainsi garder une longueur d'avance sur un marché dynamique. En anticipant les tendances, vous pouvez adapter votre inventaire aux produits appropriés et personnaliser vos campagnes marketing en fonction des intérêts de vos clients.

Réduire l'abandon de panier

Pourquoi vos clients quittent-ils votre site ou votre application avant d'effectuer un achat ? L'analyse de vos données peut révéler les raisons pour lesquelles ils repartent volontairement les mains vides : peut-être sont-ils réticents face à des frais de livraison élevés, constatent-ils des frais imprévus ou trouvent-ils le processus de paiement trop long.

Repérer les opportunités de vente croisée et de vente incitative

L'un des meilleurs moyens d'augmenter le panier moyen est d'optimiser les ventes croisées et les montées en gamme grâce à des recommandations basées sur l'IA et vos données de merchandising. Ces données vous permettent d'identifier les produits fréquemment achetés ensemble et de suggérer des associations et des articles complémentaires.

Créer des expériences personnalisées

La recherche optimisée par l'IA vous permet d'utiliser vos données de merchandising pour offrir une expérience unique à chaque visiteur, en fonction de ses préférences et de son comportement. Les consommateurs sont plus enclins à acheter, à recommander et à renouveler leurs achats auprès des entreprises qui utilisent cette technologie.

Améliorer l'expérience de recherche : 4 stratégies pour optimiser les capacités de recherche de l'IA

L'utilisation d'une technologie de recherche basée sur l'IA, qui comprend mieux les besoins et les attentes des clients, augmente la probabilité qu'ils achètent, recommandent et achètent à nouveau sur votre site e-commerce. Outil essentiel qui façonne le paysage du commerce en ligne, Algolia AI Search offre un large éventail d'options permettant de générer des résultats de recherche plus précis et personnalisés, ainsi que des expériences d'achat en ligne plus agréables. Elle vous aide à interagir avec vos clients en ligne et à leur proposer des recommandations et des suggestions de produits pertinentes.

Si vous avez mis en œuvre pour la première fois des fonctionnalités de recherche basées sur l'IA lors de la dernière saison commerciale ou si vous cherchez à améliorer ces fonctionnalités pour la nouvelle année, voici quatre stratégies importantes à garder à l'esprit.

1. Améliorer la pertinence des résultats de recherche de l'IA

Voici quelques moyens d'améliorer encore la qualité et la pertinence des résultats de recherche de vos clients :

• Améliorer la pertinence textuelle grâce à la tolérance aux fautes de frappe et aux synonymes, en tenant compte des formes plurielles des mots.
• Utilisez vos indicateurs de performance, tels que les taux de clics, les taux de conversion et la popularité, pour optimiser la pertinence de votre contenu et vous assurer que l'utilisateur voit les contenus ou produits les plus susceptibles de l'inciter à agir.
• Ajustez régulièrement vos paramètres en fonction des analyses de recherche les plus récentes. Analysez les résultats de vos recherches les plus populaires (celles qui génèrent le plus de clics) et modifiez ceux des recherches populaires qui ne donnent aucun résultat.

2. Améliorez votre UX/UI

Offrir aux acheteurs en ligne la possibilité de trouver ce qu'ils recherchent et d'affiner leurs requêtes de manière intuitive est essentiel pour optimiser leur expérience en ligne :

• Offrir une expérience de recherche unifiée qui permette aux utilisateurs de commencer par une recherche ou une navigation, puis d'affiner leurs résultats en tirant parti d'autres stratégies comme les facettes.
• Afficher les résultats de la première frappe dans la barre de recherche. Les utilisateurs pourraient être découragés si les résultats de recherche n'apparaissent qu'après la deuxième ou la troisième frappe.
• Mettre en évidence et afficher les attributs de recherche sur une page de résultats. Par exemple, si « spandex » apparaît dans la requête, mettre en évidence « spandex » dans les résultats.
• Utilisez la recherche fédérée pour mettre en valeur tout le contenu que vous proposez, provenant de différentes sources sur votre site, comme les livres numériques, les blogs et la documentation.

3. Adopter une approche axée sur le mobile

Adaptez les fonctionnalités de recherche aux exigences des appareils mobiles !

• Assurez-vous que la barre de recherche soit bien visible et bien placée sur mobile.
• Activez les fonctionnalités de l'appareil telles que le GPS pour préremplir les champs d'adresse, la reconnaissance vocale ou l'utilisation de capteurs biométriques plutôt que de mots de passe.

4. Augmenter les conversions grâce à la personnalisation

• La personnalisation peut prendre de nombreuses formes différentes en fonction de la quantité de données individuelles des utilisateurs dont vous disposez.
• Des outils comme la personnalisation par IA d'Algolia utilisent les données de merchandising pour aider les équipes à proposer des expériences uniques à chaque visiteur en fonction de ses préférences et de son comportement en temps réel pendant sa session.

Tester et itérer ! L'approche d'apprentissage continu

Nous savons tous que le marché B2C est dynamique et extrêmement concurrentiel. Pour les clients, la meilleure option est à portée de clic. L'analyse des données de recherche et de merchandising est un processus continu. Les équipes merchandising, marketing et informatique doivent réaliser régulièrement des tests A/B et évaluer la pertinence des nouvelles combinaisons de produits, de prix et d'interfaces utilisateur.

Existe-t-il de meilleures façons de structurer les données produits pour améliorer le référencement et la pertinence dans les résultats de recherche ? Comment améliorer la personnalisation par l’IA pour offrir des parcours clients plus pertinents ?

Les tests permettent d'évaluer les fonctionnalités et les stratégies de référencement. Ils permettent aux équipes de vérifier si les produits sont correctement décrits et présentés, et si les bons produits apparaissent lorsque les clients utilisent des termes de recherche spécifiques.

En complément d'outils comme Algolia Merchandising Studio, Algolia AI Search simplifie le test de nouvelles implémentations et la promotion de produits et de contenus. Notre technologie permet aux stratèges numériques, aux chefs de produit, aux responsables merchandising, aux spécialistes marketing et aux rédacteurs de contenu de gérer l'expérience de recherche de leurs clients.

Cela signifie qu'il est aussi facile d'optimiser et d'ajuster votre stratégie de recherche pour les consommateurs à l'occasion de la Saint-Valentin que pour le Black Friday. Il devient également plus facile de déployer une stratégie globale et de l'adapter aux clients et aux marchés locaux.

Disposer d'outils de recherche puissants, basés sur l'IA, pour traduire les informations que vous possédez sur les données démographiques, les préférences et les besoins de vos clients est la clé du succès en B2C.

Examinez, analysez, testez et itérez ! Il est temps d'améliorer le parcours client, d'augmenter le retour sur investissement et de ravir les acheteurs.

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