Comment offrir un véritable parcours d’achat omnicanal grâce à l’optimisation de l’expérience de recherche ?

La clé pour réussir dans cette nouvelle ère du retail réside en grande partie dans la capacité à repenser le parcours d’achat dans sa globalité. Et cela implique de faire tomber les barrières entre le digital et le physique pour créer une toute nouvelle dimension d'achat omnicanale axée sur l’expérience de recherche optimisée par l’intelligence artificielle et le traitement naturel du langage.

Le problème des réponses

L’un des principaux défis consiste à se doter des moyens technologiques pour répondre de façon pertinente aux questions, parfois complexes, des clients en ligne. Si en magasin les acheteurs peuvent facilement obtenir des informations fiables auprès des vendeurs, les commerçants n'ont pas toujours réussi à étendre cette valeur ajoutée à leur espace de vente numérique.

Le problème vient du fait que les informations sont souvent cloisonnées dans des bases de données non structurées, ce qui les rend inaccessibles aux moteurs de recherche traditionnels. Beaucoup de sites d’e-commerce exigent donc des utilisateurs qu'ils effectuent leurs recherches à l'aide de termes exacts, ce qui signifie qu'un utilisateur recherchant un « frigidaire » ou un « frigo », ne verra pas un produit étiqueté comme « réfrigérateur ».

Or, les consommateurs qui ne trouvent pas les informations dont ils ont besoin sur le site de la marque ou de e-commerce, se tournent naturellement vers Google, les réseaux sociaux ou d’autres répertoires en ligne, ce qui allonge l'entonnoir d'achat et réduit les taux de conversion.

En poussant leurs clients potentiels vers des sources tierces, les entreprises perdent donc le contrôle des informations sur leurs produits et sur leur marque.

L’IA pour optimiser l’expérience de recherche

Heureusement que les technologies basées sur l'intelligence artificielle (IA) permettent de traiter efficacement ces masses de données et de fournir des informations de manière plus pertinente et efficace.

Cela commence par les graphes de connaissances, qui structurent des données complexes de manière à permettre à une solution de traitement automatique du langage naturel (TALN) d'établir des associations utiles, de comprendre la signification profonde d’une requête. Comme un cerveau humain, le moteur de recherche peut alors traiter des demandes complexes, établir des associations entre les termes utilisés et fournir des résultats pertinents en temps réel.

L'association des graphes de connaissances et des solutions TALN permet d’ailleurs de traiter des données non structurées, telles que des livres blancs ou des descriptions produit, et débloque ainsi des informations auparavant inaccessibles au service des clients et prospects.

Les géants de la technologie tels que Google et Amazon utilisent depuis longtemps l’IA pour alimenter leur technologie de recherche, mais ce n'est que récemment qu’elle s’est démocratisée, grâce à des solutions tierces désormais accessibles à l’ensemble des acteurs du retail.

Tirer parti des recherches locales

Et s’il reste difficile pour les commerçants de faire concurrence à Amazon, ils disposent toutefois d'une arme secrète : l’expérience d’achat en magasin. Amazon ne propose pas de points de vente physiques à grande échelle, ce qui signifie qu'il ne peut pas encore tirer parti des recherches locales, qui incluent par exemple la mention « près de chez moi ».

En créant des pages optimisées pour les termes de recherche locale les plus populaires, les commerçants peuvent attirer les clients locaux à l’aide d’un outil de recherche avancée, puis leur offrir une expérience intégrée entre le magasin et la dimension numérique.

Par exemple, un acheteur qui recherche « magasins de meubles près de chez moi » arrivera sur la page d'une marque, où il peut utiliser la fonction de recherche avancée pour rassembler les informations utiles et trouver le produit dont il a besoin. Il pourra ensuite acheter directement en ligne ou se rendre en magasin pour parler à un vendeur et examiner le produit en personne.

Offrir une personnalisation à grande échelle

Même si le terme « personnalisation » est souvent utilisé dans le secteur de la vente au détail, il existe un malentendu fondamental quant à sa signification. La personnalisation d'une expérience d'achat ne consiste pas seulement à proposer des offres automatisées du type « vous aimeriez aussi » ou « fréquemment acheté », qui sont souvent utilisées comme une béquille pour pallier une mauvaise technologie de recherche. Mais une requête doit fournir une réponse précise.

Les consommateurs d'aujourd'hui sont suffisamment avisés pour poser les bonnes questions, les marques doivent simplement être suffisamment avisées pour y répondre. Que ce soit en magasin ou en ligne, la véritable personnalisation consiste à fournir les informations exactes nécessaires à la décision d'achat.

En fournissant les bonnes réponses au bon moment, la recherche optimisée par l’IA fait tomber les barrières traditionnelles entre le magasin et le monde numérique pour offrir une expérience omnicanale cohérente et efficiente.