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L’e-commerce du futur est déjà là : pour la première fois au monde, découvrez la recherche augmentée

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Ofer FrymanOfer Fryman | September 4, 2020

Ces cinq dernières années, le e-commerce a subi une évolution énorme, façonnée par les attentes en constante évolution des consommateurs. Cependant, malgré les progrès considérables, un seul facteur reste à la traîne : l’augmentation du nombre de recherches au sein du site lui-même.

Jusqu’à présent, la recherche sur les sites de e-commerce reposait uniquement sur une base erronée : celle d’une labellisation incohérente des produits, ce qui donnait lieu à une base de données requérant une maintenance continue. Le plus souvent, les résultats s’avéraient limités et peu pertinents.

Aujourd’hui, je suis ravi d’annoncer le nouvel outil de recherche augmentée de Syte : un moteur de recherche interne augmenté. Nous l’avons conçu expressément pour surmonter l’un des obstacles majeurs à l’achat en ligne: une architecture de recherche de texte inadéquate et obsolète.

Une révolution pour l’infrastructure traditionnelle : voici la seule solution de recherche e-commerce utilisant l’IA visuelle pour améliorer de façon automatique les balises de produits. Notre solution dispose du lexique Mode et Décoration le plus robuste au monde. Combinée à des couches NLP ( (natural language processing, ou traitement du langage naturel) qui déchiffrent le contexte humain et l’intention de l’internaute, la recherche augmentée permet d’atteindre un très haut niveau de précision, en fournissant instantanément des résultats hyper pertinents.

En bref, c’est un outil de recherche e-commerce qui comprend vraiment la façon de penser de vos clients: leur syntaxe unique, leur intention, leur style et leurs préférences. Pour la toute première fois, les acheteurs peuvent effectuer des recherches intuitives et obtenir uniquement les résultats qu’ils recherchent.

la recherche augmentée

La recherche augmentée transcende la recherche traditionnelle basée sur les flux pour fournir une solution flexible. Cette solution peut être personnalisée en fonction des besoins business propres de votre marque.

C’est l’aboutissement de quatre années de recherche et développement. Nous avons allié deux couches de traitement de langage naturel avec notre moteur d’IA visuelle avancé, ce qui nous permet d’être les précurseurs d’une solution de recherche de texte intelligente de A à Z pour le e-commerce.

Grâce à une navigation simplifiée, la recherche augmentée favorise l’acte d’achat pour les internautes très décidés en les connectant aux produits qu’ils souhaitent, en améliorant considérablement l‘expérience client et en augmentant les revenus générés par la seule recherche. Les taux de conversion lors de sessions avec recherche augmentée sont en moyenne jusqu’à 48% plus élevés.

La recherche e-Commerce et la nouvelle ère de l’expérience client

Au fur et à mesure que le commerce en ligne a évolué, le comportement des consommateurs a changé de telle manière que le parcours client linéaire est devenu obsolète. Les acheteurs interagissent désormais avec les marques et les détaillants via des dizaines de points de contact presque simultanément.

Et à chaque point de contact, ils s’attendent à être traités comme des individus uniques – voire exigent de l’être – et entendent recevoir l’expérience client qui correspond à leurs besoins spécifiques.

Pour chaque acheteur qui télécharge une photo afin de trouver le produit qui a capturé son imagination via la recherche visuelle, il y en a d’autres qui préfèrent taper ce qu’ils recherchent ou lancer une recherche vocale.

Pour chaque recherche textuelle terminée, un acheteur ajuste ses mots-clés dans le but d’affiner davantage les résultats et de trouver le modèle qui lui convient exactement.

Jusqu’à présent, la recherche par mots-clefs sur les sites de e-commerce a échoué, tant pour les acheteurs que pour les marques.

Pourquoi la barre de recherche des sites déçoit les internautes 

Les moteurs de recherche e-commerce traditionnels fonctionnent avec un ensemble limité d’outils de base qui ne sont pas optimisés verticalement. Ils ont du mal à comprendre les requêtes en utilisant des fonctions de pondération qui ne parviennent pas à saisir leur intention, et déçoivent les acheteurs, ce qui écarte souvent des revenus potentiels.

Il est important de garder à l’esprit qu’il ne s’agit pas seulement de comprendre le langage humain et l’intention, ce qui devrait être le strict minimum. Par exemple, supposons qu’un internaute essaie de trouver des chaussures de jogging pour aller courir, et qu’il tape “chaussures jogging noires” dans la barre de recherche sur le site Web de leur boutique en ligne préférée. N’importe qui peut certes comprendre le terme le terme ”jogging” comme l’activité de course qui sera pratiquée par l’acheteur. Pourtant, la plupart des moteurs de recherche risquent de confondre ce terme avec la catégorie de produit «pantalons de jogging». Les moteurs de recherche ne sont pas conçus pour vraiment comprendre la priorité des mots dans une requête ni la relation entre eux.

Il s’agit également de requêtes simples telles que “robe longue col en v rouge”. Une requête comme celle-ci produira des résultats de recherche qui favorisent les robes longues, même si elles ne sont pas rouges, alors que le changement de l’ordre en “robe rouge maxi col V” laissera, dans la plupart des cas, aux acheteurs des robes rouges de différentes longueurs.

 la recherche augmentée

De plus, les moteurs de recherche traditionnels reposent sur des requêtes correspondantes avec des descriptions de produits arrêtées et incomplètes, de sorte que les synonymes et les incohérences (robe de cocktail ou robe de soirée? Canapé bleu ou canapé bleu marine?) se retrouvent exclus des résultats, alors que certains – voire la totalité – désignent des produits pertinents.

Cela se traduit évidemment par une expérience client médiocre, dans un monde où c’est pourtant la dimension qui importe le plus. Cela freine également le flux de revenus générés par la recherche en claquant de facto la porte aux acheteurs les plus décidés.

 la recherche augmentée

Comment fonctionne la recherche augmentée

La recherche augmentée de Syte repose sur une couche de tagging profond optimisée par l’IA visuelle. Le moteur d’IA augmente automatiquement les informations sur le produit, en attribuant à votre inventaire des tags détaillés basés sur des images. L’algorithme se fonde sur notre lexique spécifique, organisé par thème, qui comprend plus de 15 000 attributs mode et décoration intérieure et leurs synonymes.

Étant donné que les moteurs de recherche ne sont pas aussi puissants que les métadonnées qui les alimentent, cette couche supplémentaire de détails sur les produits garantit que les éléments pertinents vont être affichés dans les résultats, même lorsque les clients utilisent des termes de recherche qui ne correspondent pas exactement aux descriptions de votre catalogue. Par exemple, un acheteur recherchant l’expression “robe à manches ballon” verra toutes les robes de cette coupe, même si elles ont été initialement étiquetées avec des termes génériques, comme “robe à col en v” ou “mini-robe noire”, car le moteur d’IA reconnaîtra et classera automatiquement les robes par type de manche. La combinaison de ces métadonnées augmentées avec les couches PNL qui traduisent la langue et le contexte permet d’atteindre une expérience de recherche unique, puissante et précise.

Les balises basées sur des images créent également des filtres et une navigation automatique sur la page de résultats de recherche, permettant aux acheteurs d’affiner leur recherche par prix, style, longueur, couleur, occasion, etc.

Et, en plus de recevoir les résultats qui correspondent le plus à leur requête avec des options de navigation continue, les acheteurs voient des articles personnalisés pour eux en fonction des données comportementales et / ou conformément aux règles de merchandising intelligentes que vous définissez.

 la recherche augmentée

Comme l’explique un client de Syte:

«Avec d’autres technologies fournissant un moteur de recherche, vous devez envoyer un index des fournisseurs, des catégories et des produits. Si je veux qu’une marque soit affichée, je dois taper, par exemple, “Pull Levi’s”.

“Ce qui est puissant avec Syte, c’est que nous pouvons analyser tous les pulls et afficher toutes les marques liées à ce produit, que le nom de la marque ait été saisi ou non comme terme de recherche. C’est génial et beaucoup plus efficace. La manière dont les synonymes sont détectés naturellement est également bien meilleure que ce qui se fait actuellement. »

Malgré la complexité de la technologie qui alimente la recherche augmentée, nous l’avons conçue pour s’intégrer dans votre système e-commerce en tant que solution «plug and play», afin que vous puissiez immédiatement profiter des principaux avantages qu’elle offre:

  1. Un merchandising plus intelligent : en augmentant automatiquement votre flux de produits avec des balises profondes qui vont au-delà de vos descriptions de produits, non seulement vous gagnez du temps sur le merchandising, mais en plus de cela, vous capturez des détails critiques qui garantissent que les acheteurs pourront utiliser une gamme élargie de termes pour trouver exactement les articles qu’ils souhaitent.
  2. Une navigation simplifiée : les acheteurs bénéficient d’une meilleure expérience client, car ils peuvent rechercher de façon intuitive, utiliser la navigation par icônes et voir instantanément des résultats précis, malgré les variations de terminologie et d’orthographe.
  3. Une UX améliorée : les balises de produit générées par l’IA sont automatiquement converties en filtres par couleur, taille, coupe ou autre sur la page de résultats de recherche, ce qui permet aux acheteurs d’affiner davantage les articles et de poursuivre leur découverte de votre inventaire e-commerce.
  4. Davantage de revenus générés par la recherche : des résultats personnalisés en fonction du comportement des acheteurs et de leur historique favorisent une meilleure conversion, tout en convoquant à la fois les inventaires moins prisés et les articles les plus consultés. Les détaillants peuvent également ajouter des règles de merchandising intelligentes en fonction des promotions ou des limites d’inventaire.
  5. Accès aux données-clef : les requêtes de recherche vous donnent accès à des informations qui vont éclairer vos décisions en termes de merchandising et  d’inventaire. Ces données basées sur une solution d’intelligence sont collectées directement auprès de vos clients.

Rester à jour face à l’évolution de l’expérience client

En proposant une recherche augmentée au sein du site-même, nous entendons doter les marques de e-commerce d’un outil qui leur permettra d’être réactif à l’évolution du comportement des consommateurs. La recherche augmentée a été développée pour s’intégrer parfaitement à la façon de vivre des acheteurs, afin que vous puissiez leur permettre de découvrir des produits de façon intuitive et personnalisée. Comprendre le contexte des demandes humaines pose également les bases de la recherche conversationnelle dans toutes les langues, ce qui constitue la prochaine étape de notre feuille de route.

Alors que le e-commerce atteint un nouveau palier, à l’aune de la croissance accélérée constatée cette année, nous nous engageons à vous fournir la technologie qui va redéfinir l’expérience client et conquérir le cœur de vos acheteurs.


Ofer Fryman

Ofer Fryman

Ofer is the CEO and one of the co-founders of Syte. He brings in 22 years of expertise in machine learning and deep learning.

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