10 façons de créer une expérience de recherche sur site efficace pour votre boutique en ligne

Les magasins physiques conventionnels sont un exemple classique du vendeur traditionnel modulant l'expérience de recherche des clients sans rendez-vous. Cela fait non seulement gagner un temps précieux au client, mais l'encourage également à effectuer l'achat, ce qui garantit des ventes plus élevées pour le magasin.

Au contraire, une boutique de commerce électronique en ligne n'implique aucun personnel de vente. Un utilisateur est seul à trouver son chemin dans la boutique en ligne pour obtenir ce qu'il veut vraiment, ce qui entraîne des abandons faciles des utilisateurs lorsqu'ils ne peuvent pas localiser rapidement les produits qu'ils recherchent.

Selon des recherches récentes, les acheteurs sont 90 % plus susceptibles d'utiliser un service de recherche que de naviguer pour trouver un produit sur une boutique en ligne.

C'est pourquoi il est crucial d'offrir une expérience de recherche améliorée sur votre plateforme de commerce électronique, car elle conduit rapidement les utilisateurs vers les bons produits, garantissant des conversions plus élevées et une augmentation des ventes pour votre boutique en ligne.

Que signifie une bonne expérience de recherche ?

Avec une meilleure expérience de recherche, nous voulons dire que si un visiteur saisit "lunettes de soleil" dans la barre de recherche et que le catalogue y fait référence en tant que "nuances", les résultats de la recherche devraient être en mesure de détecter la signification et de présenter des résultats précis.

Tout ce qui est nécessaire pour comprendre le sens voulu derrière la recherche et bien y répondre.

Si la page affiche "Aucun résultat trouvé", vous ne travaillez certainement pas sur l'optimisation de l'expérience de recherche. Cela conduira les visiteurs à être déçus et à quitter la plateforme même lorsque vous aviez le produit dans votre inventaire.

L'expérience est similaire à celle d'un vendeur frustré qui dit au client qu'il est en rupture de stock ou qu'il n'a pas un article en particulier même s'il se trouve juste à côté de lui.

Maintenant que vous comprenez le concept de base, vous vous demandez peut-être comment créer une expérience de recherche efficace. Voici donc quelques bonnes pratiques qui permettront une expérience de recherche agréable, donc une meilleure expérience client.

1. Adopter la loi de Fitts

Selon la loi de Fitts, le temps nécessaire pour se déplacer vers la zone cible est le rapport entre la distance à la cible et sa largeur correspondante. Cette loi peut être appliquée à votre boutique en ligne car elle permet d'ajuster la barre de recherche (placement et largeur) pour plus de précision.

L'idée est de faire en sorte que la barre de recherche domine sur la plate-forme UX de commerce électronique afin que l'utilisateur n'ait pas à se battre à bout de nerfs pour obtenir ce qu'il veut.

Un exemple simple d'un magasin de commerce électronique qui applique la loi de Fitts est : Amazon. La barre de recherche n'est pas seulement proche de la barre d'adresse, mais est répartie sur toute la largeur de la page et pas seulement une petite boîte visible de manière négligeable aux deux extrémités de l'interface utilisateur.

2. Tirer parti de la puissance de l'apprentissage automatique

Une recherche sur site de commerce électronique devrait imiter l'état d'esprit des humains, ce n'est qu'alors que des recherches pertinentes peuvent être attendues. C'est pourquoi il devient indispensable de tirer parti de la puissance de l'apprentissage automatique ou même de l'intelligence artificielle (IA) sur la boutique en ligne.

La technologie de l'IA a ouvert la porte à de meilleures recherches en fusionnant les données provenant d'une recherche par mot-clé, les taux de clics, les taux de conversion, les balises d'inventaire existantes, les évaluations des clients et la popularité des produits.

Cette tendance du commerce électronique prend en charge quatre sous-niveaux d'apprentissage automatique dans un parcours de recherche de produits sur site. L'illustration suivante vous en donne un aperçu :

Discutons de chacun d'eux en détail.

• Recherche par correspondance de texte : il s'agit de la méthode de recherche la plus élémentaire déployée par la plupart des experts en sites Web de commerce électronique. Ici, la "chaîne" saisie est divisée en "mots".
  Les résultats de la recherche obtiennent les préférences dans cet ordre : titre du produit, caractéristiques, description. Cela signifie qu'une correspondance trouvée à l'aide du titre du produit a la préférence sur la correspondance trouvée à l'aide des balises de fonctionnalité.
• Transformation et expansion des requêtes : ce niveau traite du traitement du langage naturel qui gère les préfixes, les suffixes et même les fautes d'orthographe des requêtes.
  Une fois que l'utilisateur a entré la requête, quelle que soit la mauvaise orthographe ou sa signification déformée, le système continue à présenter les résultats par le biais d'une recherche de texte floue.
• Recherche de base en machine learning : ce niveau apporte une personnalisation aux résultats de la recherche. Si vous achetez fréquemment un produit particulier, le résultat de la recherche classera automatiquement ce produit au premier rang lorsque vous entrez un résultat de recherche pour celui-ci. La saisie semi-automatique est également un excellent moyen d'améliorer l'expérience de recherche. La recherche d'apprentissage automatique prédit une requête en analysant les recherches précédentes et l'analyse comportementale en ligne.
• Recherche d'apprentissage automatique avancée : à ce niveau, la recherche d'apprentissage automatique utilise des réseaux de neurones pour cartographier la combinaison complexe de mots afin d'offrir un résultat de recherche avancé et raffiné.
  L'apprentissage automatique avancé se concentre sur l'apprentissage à chaque interaction afin d'offrir une expérience précise et personnalisée. Le résultat? Meilleures conversions, fidélité et réapprovisionnements.

3. La recherche d'image inversée est l'astuce de recherche New Age

En laissant derrière elle la recherche basée sur des mots-clés, la recherche inversée basée sur des images crée beaucoup de buzz dans l'espace en ligne. Avec des acteurs géants comme eBay, Pinterest et Google qui se tournent déjà vers les recherches d'images inversées, la portée de la technologie devient de plus en plus large.

En fait, selon le PDG de Pinterest, Ben Silbermann a déclaré :

"L'avenir de la recherche concernera les images plutôt que les mots-clés."

Le processus de recherche est simple : prenez une photo, téléchargez-la et voyez comment des résultats similaires s'affichent à l'écran. De cette façon, un client n'a pas à passer des heures à chercher un produit qu'il a en tête.

Avec moins d'acteurs sur le marché qui ont une recherche d'image inversée active, votre boutique en ligne sera une plate-forme d'expérience numérique qui sera reconnue et appréciée pour son approche unique.

4. La recherche vocale ne peut pas être ratée

Qu'il s'agisse de poser des questions telles que "Quel temps fait-il", de demander des recommandations de produits et de passer des commandes verbalement ; la recherche vocale contribue à perturber l'espace en ligne.

Généralement appelé commerce vocal, la recherche de produits via le support « vocal » est en train de changer le visage des magasins de commerce électronique. De plus, l'introduction d'assistants vocaux tels qu'Amazon Alexa, Google Assistant et Siri est en train de devenir la raison de l'augmentation des attentes des clients.

De nombreuses marques utilisent déjà la recherche vocale pour engager les clients afin de créer leur marque dans le monde du commerce électronique.

Selon Brian Dean, les recherches vocales remplacent les recherches traditionnelles.

Pour ajouter aux raisons d'adopter les recherches vocales, une enquête conclut qu'il s'agit d'une opportunité de stimuler les ventes car elle intensifie l'innovation et la commodité.

En ce qui concerne le meilleur exemple sur le marché, "Amazon's Choice" est en tête des classements qui tournent autour de la passation de commandes de produits étiquetés au choix via des commandes vocales données via Alexa d'Amazon.

5. Chatbots de recherche visuelle pour l'effet Wow

Les bots ne sont plus une surprise pour une entreprise comme pour un utilisateur. Ces assistants virtuels innovants et créatifs font déjà le buzz sur le web. Et pourquoi pas lorsque l'intégration des bots promet de réduire les dépenses de l'entreprise jusqu'à 8 % d'ici 2022.

Là où l'on pensait que les bots manquaient du quotient émotionnel pour rechercher avec précision des clients, les chatbots visuels ont renversé la situation.

Des marques de mode telles que Levi's et Amazon ont déjà montré l'exemple en créant des assistants d'achat virtuels pour une meilleure optimisation de l'expérience de recherche. Ces robots visuels peuvent non seulement aider à recommander des styles de mode, mais également à dimensionner et à gérer les retours/échanges.

Il y a principalement quatre phases qu'une conversation de chatbot visuel comprend, telles que :

• Texte à l'image
• Image à image/texte
• Image vers image intelligente
• Interaction visuelle

Chacun des modes existe pour améliorer l'expérience de recherche à n'importe quel niveau d'interaction de l'utilisateur.

6. Mise en œuvre de la recherche à facettes pour de meilleurs résultats

Lorsqu'un utilisateur visite une boutique en ligne, il a en tête un produit particulier qu'il recherche. Si l'utilisateur ne parvient pas à trouver ce produit particulier ou même son équivalent proche, l'expérience de recherche est considérée comme un échec.

C'est là que "Faceted Search" peut sauver la journée. La technique consiste à affiner les résultats de la recherche en appliquant des attributs de produit précis comme filtres (prix, couleur, avis clients, marque, etc.).

Un filtrage plus raffiné appelé facettage dynamique aide davantage à concentrer les résultats déjà facettés. La chose est; en appliquant un filtre particulier, les nouveaux filtres qui sont pertinents pour les résultats affinés apparaissent.

Les avantages de la recherche à facettes sont multiples. Comme cela aide à améliorer la trouvabilité, à réduire la possibilité de résultats nuls, à améliorer l'optimisation de l'expérience de recherche et à fournir des résultats précieux.

Ainsi, l'accent devrait être mis sur l'inclusion de filtres pertinents et précis à côté de chaque résultat de recherche.

7. Adopter des techniques d'analyse de données volumineuses

L'analyse de données volumineuses est la technologie la plus récente qui vise à offrir une expérience de recherche raffinée. La technique prend en compte les requêtes des utilisateurs pour déchiffrer leur intention derrière la recherche.

En fait, l'analyse des mégadonnées, c'est-à-dire les capacités de recherche prédictive, juge les utilisateurs en fonction des requêtes qu'ils effectuent. Que recherchent-ils ? Quel est leur historique d'achat ? Qu'est-ce que les personas d'utilisateurs similaires ont acheté ? Quels types de produits préfèrent-ils ?

Une fois que le big data a analysé les réponses à ces questions simples, l'intelligence d'affaires peut proposer des recommandations personnalisées aux clients. Ainsi, une amélioration directe de l'expérience de recherche.

8. Suivre le principe de "Searchandising"

Lorsque des stratégies de merchandising efficaces sont mises en œuvre tout en améliorant l'expérience de recherche, le "Searchandising" est l'effet secondaire. Fondamentalement, il s'agit de donner du poids à certains produits et à leurs attributs correspondants par rapport à d'autres produits.

Un exemple de ces attributs peut être la disponibilité des stocks, l'offre du jour, la date d'arrivée, les produits tendance, les taux de clics, etc.

par GIPHY

Techniquement, le searchandising associe la recherche à facettes, la saisie semi-automatique, les recommandations de produits, les résultats de recherche récents et les requêtes fréquemment recherchées, avec des données d'analyse comportementale et l'automatisation pour créer une expérience de recherche souhaitable.

Par conséquent, grâce au searchandising, vous serez en mesure de fournir des résultats de recherche améliorés, d'exposer vos meilleurs produits en magasin et de stimuler les ventes.

9. Commodité pour rechercher des produits similaires

Un esprit humain n'est jamais satisfait car il en cherche toujours plus. Comme s'ils rencontraient un produit particulier sur le magasin de commerce électronique, ils aimeraient voir d'autres produits de prix et de style similaires. Cela permet une variété et la flexibilité de choisir parmi les options.

De nombreuses plates-formes de commerce électronique ont commencé à améliorer l'expérience de recherche en ajoutant une fonctionnalité de "produit similaire" à la fois sur l'application de commerce électronique mobile et sur la plate-forme du site Web. Il existe de nombreuses façons de le faire :

• Survol : lorsqu'un visiteur passe la souris sur un produit particulier, un mini-écran avec des vignettes apparaît qui répertorie des produits similaires.
• Appui long : Lorsqu'un mobinaute appuie longuement sur la vignette d'un produit, un mini écran listant des produits similaires apparaît.
• Défilement : lorsqu'un visiteur fait défiler une page de produit dédiée, une section répertoriant des produits similaires apparaît.

10. Regarder au-delà de la barre de recherche

Grâce à la technologie, les sites Web de commerce électronique se réinventent et innovent de temps en temps. Là où la barre de recherche était considérée comme impérative, certaines plateformes de commerce électronique ne sont pas les mêmes.

La tendance se déplace progressivement vers des vignettes de catégorie sur la page d'accueil qui énumère les produits et facettes correspondants. Cela crée non seulement un plaisir visuel, mais améliore également considérablement l'expérience de recherche.

Voici comment Artsper fait sa part pour éliminer définitivement la barre de recherche.

Un autre aspect intéressant de cette distribution catégorique se réduit aux « catégories recommandées ». Ici, les catégories communes basées sur les préférences, l'historique des achats et l'analyse comportementale s'additionnent pour offrir une expérience client exceptionnelle.

Conclusion

L'intégration des fonctionnalités d'expérience de recherche énumérées ci-dessus dans les plates-formes de commerce électronique vous donnera l'avantage concurrentiel dont vous avez tant besoin. Tout ce dont vous avez besoin, c'est d'une équipe formidable qui a la volonté d'essayer quelque chose de prêt à l'emploi et de l'aide d'un expert pour passer en douceur tout au long du processus.

Bonne chance!