Les détaillants en ligne sont confrontés à un défi crucial : trouver le juste équilibre entre offrir une expérience de recherche client exceptionnelle et stimuler la croissance de leur activité.

Les consommateurs s'attendent à obtenir les meilleurs résultats possibles lors de leurs recherches. Le plus souvent, ces « meilleurs » résultats sont définis par un ensemble de critères propres à la marque, à la catégorie de produits et à l'entreprise. Même le choix des mots clés dans la requête a son importance.

Les entreprises en ligne ont accumulé une quantité considérable de données sur les préférences de leurs audiences et utilisateurs. Si 64 % des organisations gèrent un pétaoctet de données, 41 % dépassent ce chiffre avec au moins 500 pétaoctets. Pourtant, elles peinent à exploiter cette précieuse ressource pour créer des expériences de recherche ayant un impact positif sur leurs résultats financiers.

Les acteurs du e-commerce B2C et B2B ont besoin d'un outil plus puissant et nuancé pour évaluer différentes combinaisons de critères, intégrer des données enrichies et générer des résultats de recherche allant au-delà des simples classements de pertinence et de popularité. C'est là qu'intervient le classement multi-signaux d'Algolia.

Classement multi-signaux

Le système de classement multi-signaux (MSR) d'Algolia permet aux entreprises de commerce électronique d'intégrer facilement un mélange plus complet de signaux pour façonner l'expérience de recherche de leurs utilisateurs finaux.

Cela les aide à créer des recherches plus percutantes et constitue un outil puissant pour répondre aux attentes des clients, satisfaire les besoins des utilisateurs et permettre aux responsables et aux vendeurs du commerce électronique de générer des résultats dynamiques et une croissance de leur activité.

S’appuyant sur une stratégie combinant différentes approches de classement, MSR permet aux entreprises d’obtenir les meilleurs résultats de recherche en exploitant divers signaux de données – du comportement de l’audience à la popularité de chaque article – afin de créer un classement final explicable, configurable, pertinent pour l’acheteur et optimisé pour la conversion.

Avec 75 % des utilisateurs qui ne consultent pas la deuxième page des résultats de recherche, MSR contribue à maintenir leur engagement. Il fournit à votre équipe les outils nécessaires pour tester et optimiser le classement des résultats de recherche pour chaque requête et déterminer l'ordre optimal pour vos objectifs de conversion. En tant que technologie de classement basée sur l'IA et orientée objectifs, MSR offre les meilleurs résultats pour répondre à vos attentes vis-à-vis de la solution de recherche IA la plus populaire au monde.

À mesure que les objectifs commerciaux évoluent, MSR aide les équipes e-commerce à créer des expériences de recherche percutantes.

Classement standard dans les résultats de recherche : les points faibles

En matière de référencement et de conversions, les acteurs du e-commerce poursuivent souvent plusieurs objectifs. Pour concrétiser leur stratégie commerciale, ils peuvent avoir besoin de modifier rapidement leur positionnement dans les résultats de recherche, que ce soit sur différentes parties de leur site ou pour des catégories de produits spécifiques.

Ils risquent de se retrouver dans une situation où les clients se désintéressent si les marges sont privilégiées au détriment de la popularité. De même, privilégier la popularité au détriment de la disponibilité pourrait engendrer l'insatisfaction des clients en cas de faible stock. Parallèlement, privilégier la popularité au détriment des marges pourrait nuire au chiffre d'affaires.

Il est crucial de savoir s'adapter à ces priorités changeantes. Trouver le juste équilibre dans cette équation complexe est la clé pour obtenir à la fois des résultats concrets et une expérience client exceptionnelle.

Par conséquent, les entreprises peinent à gérer les limitations de leur technologie de recherche actuelle et la tâche ardue d'ajuster manuellement un trop grand nombre de critères de classement personnalisés. Les entreprises B2B et B2C qui s'appuient sur le classement et la recherche sont confrontées à une liste de difficultés et de limitations communes, notamment :

• Priorisation forcée du classement par popularité : Bien que courante, la popularité n’est pas toujours le critère de classement que les entreprises souhaitent privilégier. Un tout nouveau produit, par exemple, ne sera pas populaire, mais il peut tout de même générer des conversions grâce à sa nouveauté.
• Incapacité à intégrer des données complexes : les entreprises ont souvent du mal à intégrer divers signaux de données tels que les indicateurs de conversion, les évaluations, les données utilisateur et l’intention de requête d’une manière optimisée pour leurs objectifs spécifiques.
• Dépendance aux développeurs : La modification des fonctionnalités de classement personnalisées requiert généralement des compétences techniques et d’ingénierie spécialisées. Par conséquent, la plupart des utilisateurs métiers non techniques peinent à créer et à implémenter en interne des systèmes de classement hybrides.
• Difficulté d'adaptation à de multiples objectifs de vente : Une entreprise possédant plusieurs domaines de spécialisation, comme un grand magasin, peut souhaiter mettre en œuvre différentes stratégies de référencement. Différents services peuvent être responsables de différentes pages du site et souhaiter générer des conversions selon des approches différentes, par exemple maximiser le chiffre d'affaires grâce à des articles à forte marge ou augmenter les ventes de références spécifiques.
• Manque d'explicabilité : un système qui n'explique pas comment et quelles données influencent les résultats de recherche empêche les utilisateurs d'être certains que ces résultats correspondent à leurs objectifs commerciaux. Ils doivent savoir quels signaux de données génèrent des résultats positifs ou négatifs.

Les détaillants en ligne ont besoin de davantage de contrôle pour affiner leurs stratégies de classement, notamment en fonction des différentes métriques commerciales et des données comportementales des utilisateurs dont ils disposent déjà.

À mesure que les objectifs commerciaux évoluent, MSR aide les équipes e-commerce à créer des expériences de recherche percutantes qui répondent aux attentes des consommateurs sans compromettre la croissance de l'entreprise.

Ce que MSR peut faire pour votre site

Optimiser le classement des résultats de recherche en fonction d'objectifs commerciaux spécifiques peut s'avérer complexe. La gestion manuelle et la définition des règles sont généralement fastidieuses sans l'aide de développeurs et d'ingénieurs. MSR permet aux utilisateurs d'obtenir les meilleurs résultats de recherche en exploitant de multiples sources de données et en tirant parti de la technologie d'intelligence artificielle d'Algolia.

MSR utilise une combinaison de différents signaux pour déterminer ce qui est pertinent et, par conséquent, ce qui génère des conversions. Il offre aux équipes e-commerce un outil précis permettant de créer des combinaisons pondérées à partir de multiples indicateurs et d'intégrer un ensemble plus complet de données.

Cela permet également d'élargir la gamme de trafic pouvant être reclassé en autorisant l'analyse d'un plus grand nombre de requêtes uniques sur un ensemble plus large de données d'entrée, améliorant ainsi les ventes et les conversions.

Cette technologie permet aux équipes commerciales, de merchandising et techniques de tester et d'optimiser en continu le classement des résultats de recherche pour chaque requête, grâce à une boîte à outils de paramètres et d'analyses faciles à ajuster, afin de découvrir ce qui fonctionne le mieux pour les besoins de conversion de leur entreprise.

Exemples de cas d'utilisation :

• Promouvoir les produits à forte marge tout en préservant leur popularité : utilisez les données de marge pour accroître la visibilité de ces produits. Intégrer ces données à vos critères de classement et privilégier les articles qui allient marge et popularité facilite l’augmentation des conversions.
• Mise en valeur des excédents de stock : accélérez la rotation des stocks en identifiant les produits en surplus et en améliorant leur classement dans les recherches pertinentes, afin qu’ils soient plus visibles tout en maintenant les contrôles de pertinence standard.
• Mettre en avant la rapidité d'expédition et la fiabilité de la livraison : utiliser des indicateurs de performance tels que la vitesse d'expédition et les taux de livraison à temps pour prioriser les produits à livraison plus rapide, en veillant à ce qu'ils apparaissent plus en évidence afin d'augmenter les conversions sans compromettre la pertinence pour l'acheteur.
• Valoriser les marques et vendeurs partenaires : encouragez les achats répétés en mettant en avant les marques et vendeurs partenaires connus. Optimisez les taux de conversion tout en améliorant la satisfaction client, la fidélité à long terme et les partenariats avec des tiers.

Comment fonctionne MSR

MSR allie contrôle manuel et optimisation par IA. Il offre aux responsables e-commerce et aux merchandisers la flexibilité de sélectionner les signaux de données à prioriser, l'IA ajustant automatiquement leur pondération. MSR complète la portée et les capacités de notre technologie de reclassement dynamique, permettant de reclasser un plus grand nombre de requêtes uniques grâce à l'exploitation d'un éventail plus large de données d'entrée.

Le pouvoir de la popularité

Bien que le classement basé sur la popularité fonctionne bien pour les requêtes à fort trafic, le MSR introduit de nouveaux signaux comme la personnalisation et la pertinence textuelle sans perturber l'efficacité du classement basé sur la popularité s'il est déjà performant.

Il équilibre intelligemment l'utilisation de la popularité et l'intégration d'autres signaux de classement pour de meilleurs résultats. La particularité de MSR réside dans sa capacité à intégrer non seulement les signaux standards comme les clics et les conversions, mais aussi toutes les données présentes dans l'index de recherche, telles que les signaux textuels et de facettes.

Mélanger et affiner les signaux

MSR offre plusieurs options permettant aux utilisateurs de personnaliser la recherche, offrant ainsi aux équipes la possibilité de :

• Combiner et fusionner différents signaux, notamment :
  • Événements, clics et conversions
  • Les indicateurs et données commerciales stockés dans les fiches individuelles Algolia comprennent la marge, le chiffre d'affaires hors ligne, la disponibilité, les frais de livraison, les marques sponsorisées et les promotions.
  • Scores de pertinence basés sur la pertinence textuelle via notre algorithme de départage
  • Des signaux textuels tels que le nombre de fautes de frappe ou la distance entre les mots
• Affinez les règles de classement des recherches en fonction d'objectifs commerciaux spécifiques.
• Gérez vous-même votre positionnement dans les résultats de recherche sans avoir besoin de l'aide de développeurs ou d'ingénieurs.
• Utilisez plusieurs signaux de classement pour optimiser les performances de recherche.
• Tester et itérer une gamme de signaux d'entrée pour expérimenter et trouver la meilleure « formule » de résultat de recherche.
• Équilibrez le contrôle manuel et l'optimisation par IA et bénéficiez de la flexibilité nécessaire pour prioriser des signaux de données spécifiques, facilitant ainsi la recherche de la combinaison qui répond le mieux aux objectifs commerciaux.

Visualiser les impacts des signaux

MSR génère également des résultats de recherche classés de manière à optimiser la conversion en temps réel. Il offre une visualisation intuitive qui illustre l'impact de divers facteurs de classement basés sur l'IA et de critères de signal.

La visualisation offre une meilleure compréhension. Les utilisateurs peuvent facilement voir comment des données et des signaux spécifiques influencent positivement ou négativement les résultats.

Dans ce processus, les entreprises peuvent tester différents ensembles de critères pour les aider à atteindre divers objectifs commerciaux, tels que l'augmentation de la valeur moyenne des commandes ou du chiffre d'affaires.

En exploitant de multiples points de données allant du comportement de l'audience à la popularité de chaque article, MSR contribue à créer un classement final explicable, configurable, pertinent pour l'acheteur et optimisé pour la conversion.

Nous fournissons à votre équipe les outils nécessaires pour tester et optimiser le positionnement dans les résultats de recherche pour chaque requête et identifier les paramètres les plus performants pour vos objectifs de conversion. Notre outil de visualisation facilite également la réalisation de tests A/B et l'expérimentation afin de trouver la combinaison optimale pour vos besoins.

Outil technique : exploiter pleinement la puissance du classement par IA

Le classement est un levier fondamental pour améliorer l'efficacité de la recherche, juste après la récupération des résultats. Les clients qui effectuent un moteur de recherche se concentrent principalement sur les premiers résultats : 30 % des clics sont dirigés vers le premier résultat. Par conséquent, l'ordre des résultats de recherche est crucial pour stimuler la croissance des entreprises.

Étant donné que vos utilisateurs finaux seront naturellement attirés par les résultats de recherche les plus faciles à comprendre, il est essentiel de veiller à ce que ces résultats soient ceux sur lesquels ils souhaitent cliquer. MSR répond à cette exigence en proposant une solution de classement plus sophistiquée, plus performante et plus adaptable.

Faire passer nos solutions de recherche à un niveau supérieur

MSR s'appuie sur nos fonctionnalités existantes telles que le reclassement dynamique et le classement personnalisé. Il exploite de multiples signaux commerciaux qui peuvent être appliqués uniformément à l'ensemble d'un index, permettant ainsi des optimisations plus nuancées des objectifs commerciaux.

Nos capacités de classement basées sur l'IA s'intègrent profondément aux données internes de nos clients dans une relation symbiotique qui favorise le succès des recherches.

À mesure que les progrès de l'IA rendent les modèles de données sophistiqués plus accessibles, la plateforme Algolia AI Search peut prendre en charge un éventail croissant de signaux prédictifs, allant de la propension à l'achat à la probabilité de retour d'un produit.

Avec l'accessibilité croissante de l'IA, les petites entreprises peuvent également tirer parti des modèles de données sophistiqués de MSR pour constituer des ensembles de données plus riches qui combinent divers signaux de données.

Outre la réduction des coûts et la simplification de l'accès aux solutions basées sur l'IA, MSR offre :

• L'ordre optimal des résultats de recherche, maximisant les indicateurs clés de performance pour différents objectifs commerciaux
• La capacité de sélectionner différents signaux pour améliorer la pertinence et augmenter le taux de conversion
• Technologie de réordonnancement de pointe au niveau de chaque requête
• Des résultats explicables sans avoir à comprendre les détails techniques
• Intégration poussée avec les données clients et les systèmes de recommandation de site existants

5 raisons de choisir le classement multi-signaux

Raison 1. Expliquer les résultats de recherche

MSR vous permet de comprendre précisément comment vos données influencent les résultats de recherche, vous assurant ainsi que ces résultats correspondent à vos objectifs. MSR vous offre une transparence totale et vous aide à comprendre les données sous-jacentes à chaque résultat. Vous bénéficiez d'une visibilité claire sur les points de données qui génèrent des résultats positifs ou négatifs et de la possibilité d'optimiser avec précision l'expérience de recherche.

Raison 2. Équilibrer le contrôle manuel et l'optimisation par l'IA

MSR vous permet de choisir vos signaux tout en utilisant l'IA pour trouver la combinaison idéale. Vous pouvez sélectionner les signaux à privilégier tandis que l'IA opère en arrière-plan, ajustant automatiquement les pondérations. Il est ainsi facile d'expérimenter et de trouver la meilleure combinaison pour vos besoins.

Raison 3. Exploiter les données sans expertise technique

MSR exploite vos données existantes pour transformer les clics en conversions. Il améliore la pertinence et le positionnement dans les résultats de recherche sans solliciter votre équipe technique. Grâce à vos données existantes, vous pouvez créer des expériences de recherche optimisées, en parfaite adéquation avec vos objectifs stratégiques, tout en améliorant l'expérience client et vos résultats financiers.

Raison 4. Optimiser pour différents signaux au sein d'un même site

MSR vous permet d'adapter votre stratégie de référencement en fonction de l'évolution de vos priorités commerciales et des besoins de votre équipe. Que vos objectifs varient selon les saisons ou que différentes équipes internes aient besoin de se concentrer sur des objectifs différents, MSR vous permet d'ajuster votre stratégie de classement en temps réel afin que chaque équipe puisse optimiser la recherche pour ses besoins spécifiques.

Raison 5. Stimuler la croissance grâce à une combinaison d'objectifs de classement

MSR favorise une croissance globale de l'entreprise en ciblant et en augmentant bien plus que les simples conversions. Il vous permet, ainsi qu'à vos équipes, d'équilibrer les taux de conversion avec d'autres indicateurs clés tels que le prix moyen des commandes, le chiffre d'affaires et les frais de livraison.

Algolia MSR : un atout pour générer des revenus et des conversions

Un partenariat avec Algolia offre à votre site e-commerce B2C ou B2B un avantage concurrentiel inégalé en termes de trafic et d'envergure. Avec plus de 1 750 milliards de requêtes de recherche par an et plus de 200 milliards d'événements issus des interactions utilisateurs, Algolia vous permet de segmenter efficacement les requêtes de vos clients afin de générer des résultats pertinents et performants, synonymes de rentabilité accrue.

• Compréhension approfondie : l’ensemble de données massif d’Algolia nous permet d’identifier et d’analyser des modèles de comportement utilisateur complexes dans plusieurs secteurs et cas d’utilisation.
• Portée mondiale : Avec des clients répartis dans de nombreux pays, la technologie d’Algolia est conçue pour tenir compte des différences régionales en matière de comportements et de préférences de recherche.
• Évolutivité et fiabilité : l'infrastructure d'Algolia est capable de gérer des milliards de requêtes. Elle garantit le déploiement à grande échelle de vos fonctionnalités de recherche et de découverte sans compromettre les performances.

En exploitant vos données et en activant nos solutions d'IA, Algolia vous aide à personnaliser les résultats de recherche pertinents qui génèrent des conversions et des résultats commerciaux positifs.

Algolia collecte, analyse et met à jour en permanence ses modèles d'IA en fonction des signaux recueillis auprès de millions d'utilisateurs finaux, permettant ainsi à votre entreprise de bénéficier de notre technologie de pointe.

Intégré à notre suite d'outils de classement performants basés sur l'IA, MSR offre à nos clients la flexibilité nécessaire pour répondre à leurs besoins, voire les surpasser. Il enrichit les fonctionnalités de notre solution de reclassement dynamique existante, permettant ainsi de reclasser un plus grand nombre de requêtes uniques grâce à l'exploitation d'un éventail de données plus large.

Algolia AI Search et notre technologie MSR offrent ce que les autres plateformes de recherche ne peuvent tout simplement pas faire : trouver l'équilibre parfait entre offrir une expérience client exceptionnelle et stimuler la croissance de l'entreprise.

MSR favorise une croissance globale de l'entreprise en ciblant et en augmentant bien plus que les simples conversions.

Découvrez comment tirer parti d'Algolia AI Search et de MSR.

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