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- SEO
Table des matières
- 1/ Mesurer l’utilisation du moteur interne et sa contribution aux ventes
- 2/ Optimiser le taux d’usage du moteur interne
- 3/ Améliorer la pertinence des résultats
- 4/ Détecter des nouveaux comportements
- 5/ Quelles solutions de tracking d’un moteur de recherche interne ?
- 6/ Comment déployer le tracking analytics sur un moteur de recherche interne ?
- 7/ Quels impacts de l’intégration de l’IA au sein des moteurs internes sur le tracking analytics ?
Table des matières
- 1/ Mesurer l’utilisation du moteur interne et sa contribution aux ventes
- 2/ Optimiser le taux d’usage du moteur interne
- 3/ Améliorer la pertinence des résultats
- 4/ Détecter des nouveaux comportements
- 5/ Quelles solutions de tracking d’un moteur de recherche interne ?
- 6/ Comment déployer le tracking analytics sur un moteur de recherche interne ?
- 7/ Quels impacts de l’intégration de l’IA au sein des moteurs internes sur le tracking analytics ?
Le moteur de recherche interne est une fonctionnalité incontournable qui peut générer 40% du chiffre d’affaires d’un site e-commerce. Pourtant, peu d’entreprises le surveillent ou l’optimisent activement. Elles ratent donc des opportunités simples d’amélioration de leur conversion. Cet article va vous en faire la démonstration.
Plusieurs études le confirment : les internautes plébiscitent le moteur de recherche interne comme solution de navigation sur un site e-commerce.
Le dernier observatoire des pratiques de recherche dans l’e-commerce édité par la solution Sensefuel confirme que la barre de recherche est le mode d’accès à l’offre privilégié par les consommateurs.
Les visiteurs qui utilisent la barre de recherche ont une intention d’achat plus forte et tendent à convertir beaucoup mieux que la moyenne. Bien que minoritaires dans l’audience globale, ils peuvent ainsi contribuer à hauteur de de 40% du CA d’un site e-commerce.
Malgré son importance, l’expérience de recherche reste trop souvent déceptive.
Le dernier benchmark UX e-commerce de l’institut de recherche Baymard révèle que 61% des 257 plus grands sites e-commerce au monde ont un moteur de recherche interne qui ne répond pas aux standards minimums en matière d’expérience utilisateur.
Dans ce cas, le préjudice sur les ventes peut être colossal.
Comme le montre l’étude de Sensefuel, les utilisateurs n’hésitent pas en effet à quitter le site et aller à la concurrence en cas de résultats non satisfaisants.
Peu d’entreprises ont néanmoins réellement conscience du ce préjudice potentiel puisque 84% d”entre elles ne surveillaient ou n’optimiseraient pas activement leur recherche.
Quand on connaît les difficultés liées à l’acquisition d’audience (concurrence en SEO, inflation des coûts publicitaires, etc), l’optimisation du moteur de recherche interne doit donc être une priorité.
1/ Mesurer l’utilisation du moteur interne et sa contribution aux ventes
Les premières questions à se poser sont évidemment les suivantes :
- Combien d’internautes utilisent le moteur de recherche interne ?
- Quel impact du moteur de recherche sur les ventes ?
Dans l’exemple ci-dessus, seuls 19% des visiteurs utilisent le moteur interne (une proportion relativement faible).
Mais ces 19% contribuent à hauteur de 62,9% des commandes et 58,6% du chiffre d’affaires.
Ces constats sont assez conformes aux standards de marché : le taux de conversion de la recherche est généralement plus important.
Le panier moyen plus faible des utilisateurs du moteur est aussi logique : ils sont concentrés sur des achats spécifiques et potentiellement moins distraits par le cross-selling.
Il est très probable que ces 19% d’utilisateurs du moteur interne soient déjà des clients actuels ou des prospects ayant une bonne connaissance de l’offre du site.
Le moteur de recherche est en effet privilégié à la navigation classique quand un internaute recherche un produit précis :
Cette hypothèse est tout de suite confirmée par l’analyse des sources d’audience : les utilisateurs du moteur de recherche accèdent au site principalement via des leviers de “notoriété” (accès directs, newsletter et recherches de marque sur les moteurs de recherche).
Néanmoins des actions de cross et up-selling peuvent être engagées afin d’augmenter le panier moyen des utilisateurs du moteur de recherche (ex : affichage de produits complémentaires sur la page de résultat du moteur).
Cette première analyse réalisée sur ce cas client ne révèle pas de dysfonctionnements majeurs. Une investigation plus poussée pourrait permettre d’identifier des leviers d’optimisation.
2/ Optimiser le taux d’usage du moteur interne
Un moteur de recherche interne est souvent positionné en haut de page :
Il est tout à fait logique que les sites respectent les grands standards UX : un internaute qui recherche un moteur interne va naturellement déplacer ses yeux vers le header.
Néanmoins, les taux d’usage d’un moteur de recherche interne vont différer selon le type de page d’arrivée.
Dans notre exemple, on remarque que :
- Un internaute qui arrive directement sur une page produit utilise peu la recherche. Ce comportement semble logique : il accède à ces pages après avoir principalement effectué une recherche précise sur Google. Le contenu sur la page répondant à son besoin, il n’a donc pas d’intérêt à utiliser le moteur interne.
- A contrario, l’usage du moteur interne est beaucoup plus fort pour les internautes qui atterrissent sur la page d’accueil. Là aussi, cette situation n’est pas surprenante dans la mesure où l’audience d’une page d’accueil est majoritairement une audience de notoriété qui, par définition, a une intention d’achat plus élevée et va donc se diriger naturellement vers le moteur.
- On note enfin un taux d’usage particulièrement important pour les utilisateurs qui se connectent à leur compte client.
Ces constats peuvent ensuite être transmis aux experts UX/UI pour qu’ils les transforment en actions concrètes :
- L’idée n’est pas de modifier l’emplacement du moteur selon le type de page. Il doit rester principalement accessible dans le header.
- Sur les pages à fort taux d’usage, l’accès au moteur pourrait être renforcé via un champ de recherche directement intégré dans le corps de la page ou un CTA qui renverrait vers le moteur avec une ancre.
- Il est également tout à fait possible de personnaliser selon le type de page les éléments graphiques associés au moteur de recherche (couleur, libellé de CTA, texte descriptifs, etc).
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3/ Améliorer la pertinence des résultats
La pertinence des résultats générés par un moteur de recherche interne est bien évidemment le nerf de la guerre comme le confirme l’observatoire Sensefuel :
Plusieurs indicateurs et analyses peuvent fournir des insights précieux sur les comportements utilisateurs au sein des pages de résultats.
Tunnel de conversion incluant la recherche
La façon dont les internautes naviguent après une recherche fournit des indices sur la qualité des résultats.
Un bon comportement utilisateur typique est le suivant : l’utilisateur saisit sa requête, clique sur l’un des premiers résultats, puis parcourt la fiche produit et éventuellement achète.
Si au contraire on observe des défilements longs sans clic, ou plusieurs allers-retours entre la page de résultats et différentes fiches (pogo-sticking), cela peut indiquer que l’utilisateur ne trouve pas immédiatement ce qu’il souhaite.
Ces tunnels de conversion incluant la recherche peuvent être représentés de la façon suivante :
Nous avons choisi dans notre exemple d’analyser les parcours selon le type de landing page afin de détecter des comportements spécifiques selon la page d’arrivée.
Il est tout à fait possible d’utiliser des dimensions d’analyse différentes comme le device, la source de trafic, la langue, etc.
Taux de clic par recherche (CTR)
Il s’agit du pourcentage de recherches aboutissant à au moins un clic sur un résultat. Un CTR élevé indique que les résultats sont jugés pertinents par les utilisateurs.
Dans notre exemple, on se rend compte que les CTR sont rarement élevés (> 0,7).
Une analyse plus approfondie par recherche est alors nécessaire pour comprendre ce qui se passe :
- Est-ce que les utilisateurs ont quitté le site dès la page de résultats ?
- Est-ce qu’ils ont effectué une reformulation de leur recherche dans la barre ?
- Est-ce qu’ils ont cliqué sur des fonctionnalités d’affinage des résultats (tri, facettes,etc) présents dans la page ?
Taux d’abandon post recherche
Cet indicateur mesure la proportion d’utilisateurs qui quittent le site immédiatement après avoir effectué une recherche (sans cliquer de résultat ni consulter d’autres pages).
Un taux d’abandon post-recherche élevé indique une expérience de recherche insatisfaisante.
Recherches sans résultat
Il s’agit du pourcentage de requêtes qui n’affichent aucun produit ou contenu. Une page avec 0 résultat peut être la 1ère explication d’un rebond instantané !
Un taux de “no results” entre 10% et 30% des recherches est considéré comme acceptable.
Au-delà, ce KPI peut révéler des problèmes techniques sur le moteur interne :
- Problème d’indexation du catalogue
- Mauvaise gestion des synonymes et des fautes d’orthographe
Dans cet exemple ci-dessous, une recherche exacte sur un modèle de pneu génère 0 résultat alors que le produit en question est pourtant disponible en vente sur le site ! Une vente quasiment garantie ratée !
Mais une recherche sans résultat n’est pas toujours révélatrice d’un souci technique. Elle peut mettre en exergue une attente d’un utilisateur non satisfaite par le site. Dans ce cas, il s’agit d’une opportunité business à ne pas négliger !
Voilà pourquoi les recherches à 0 résultat doivent être régulièrement analysées :
Nombre d’interactions par session avec le moteur
Sur les 19% des utilisateurs qui utilisent le moteur, 50% ne vont le faire qu’1 seule fois au cours d’une même session.
Ce résultat peut être interprété de différentes manières :
- L’utilisateur a accédé à l’information recherchée grâce à des résultats pertinents
- Il a quitté le site dès la page de résultat
La question peut être tranchée grâce à la création d’un segment sur ce type d’utilisateur.
Quant aux utilisateurs qui ont interagi plusieurs fois avec le moteur, il sera important de mener également une investigation poussée afin de comprendre si les recherches successives sont nouvelles ou des reformulations de la 1ère recherche.
Il est ainsi tout à fait possible d’un point de vue tracking de séquencer les différentes recherches de cette façon là :
Taux d’utilisation de l’auto-complétion
Certains sites e-commerce comme Zalando disposent d’un système d’auto-complétion sur leur moteur interne. Lorsqu’un utilisateur commence à taper une requête, le moteur de recherche affiche des suggestions basées sur des tendances, des recherches précédentes et des algorithmes d’analyse du texte.
Les suggestions instantanées pendant la saisie (auto-suggest) influencent fortement le comportement. Souvent, l’utilisateur clique sur une suggestion proposée avant même de finir de taper. Cela peut accélérer sa recherche et garantir une requête qui retourne des résultats (réduisant les risques de faute de frappe ou de « no result »).
L’autocomplétion pourrait ainsi augmenter les conversions de 24% en guidant mieux l’utilisateur dans sa recherche.
L’analyse du taux d’utilisation de l’auto-complétion (= la part des recherches provenant d’un clic sur une suggestion) est donc utile. Un taux élevé signifie que les suggestions sont pertinentes et attirent les utilisateurs.
On peut également comparer la conversion des sessions où l’utilisateur a cliqué une suggestion vs celles sans suggestion pour mesurer l’impact.
Analyse des comportements post-recherche
Les comportements possibles sur une page de résultats sont multiples :
- Clic sur un résultat
- Affinage de la recherche via une fonctionnalité (tri, utilisation des facettes, etc)
- Utilisation de la pagination
- Reformulation de la recherche
- Abandon et sortie du site
Ces parcours peuvent potentiellement diverger selon le mot-clé, le device et le type de page d’arrivée.
Voilà pourquoi nous recommandons d’utiliser un sunburst pour visualiser les parcours post-recherche.
Le sunburst est idéal pour explorer de façon ludique des parcours complexes. Il permet de repérer facilement les chemins les plus courants mais aussi les goulots d’étranglements.
Le sunburst est particulièrement adapté à l’analyse des fonctionnalités d’affinage présente sur une page de résultat d’un moteur interne :
- Filtres : catégorie, prix, taille, etc
- Tri : par pertinence, prix croissant, nouveautés…)
Un usage élevé des filtres peut indiquer que la requête initiale était large (ex. “maquillage”) et que l’utilisateur se sert des facettes pour affiner.
Il peut aussi révéler que les résultats par défaut nécessitent d’être mieux classés.
Si peu d’utilisateurs utilisent les filtres, cela peut signifier soit que les résultats initiaux sont très précis, soit que l’interface de filtrage n’est pas assez mise en avant ou ergonomique.
L’exploitation du sunburst permettra de déterminer :
- Quels filtres sont les plus utilisés,
- A quel moment (immédiatement après la recherche ou après avoir scrollé),
- Et leur impact sur la conversion. Par exemple, un utilisateur qui utilise le filtre “disponible en stock” ou “promo” montre une intention plus forte d’achat.
Taux de clic par position
Le taux de clic selon la position des résultats peut fournir un éclairage utile sur les comportements des utilisateurs sur les pages de résultats d’un moteur interne.
Il est donc crucial que les premiers résultats soient pertinents.
Généralement, les premiers résultats captent l’essentiel des clics. Si un résultat en bas de page obtient plus de clics qu’un résultat supérieur, cela peut indiquer que le classement par pertinence est à améliorer.
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- Christian Laville, Directeur Analytics
- Simon Dewasmes, Directeur conseil
4/ Détecter des nouveaux comportements
L’analyse du comportement des utilisateurs sur moteur interne ne se limite pas à l’optimisation de l’expérience client.
Elle peut être une mine d’or pour comprendre les tendances produits et anticiper les besoins clients.
Pourtant, une étude eConsultancy révèle que seuls 7% des entreprises exploitent les données collectées sur un moteur interne dans une optique business.
Optimisation du merchandising
Identifier les requêtes les plus recherchées sur une période donnée permet de connaître les produits vedettes ou les préoccupations principales des clients. L’analyse de l’historique mois par mois met en évidence des pics de recherche saisonniers.
Toutes ces informations peuvent guider les actions de merchandising sur un site :
- Mise en avant dans le menu principal des catégories les plus recherchées
- Vérification des listes de résultats sur les PLP (Product Listing Pages) pour s’assurer que les produits les plus recherchés sont bien positionnés en tête et disponibles en stock
- Ajout de bannières d’auto-promotion contextuelles vers les top produits
- Habillage du site aux principaux marronniers (Black Friday, Soldes, Fête des mères…) dès l’identification des premières recherches.
Plutôt que les débats subjectifs stériles, l’utilisation de la data permet d’avoir un pilotage rationnel du merchandising.
Identification de nouveaux besoins
Le suivi des recherches à 0 résultat n’a pas qu’un intérêt défensif (= identifier des problèmes techniques sur le moteur).
Il peut révéler des tendances plus larges. L’apparition soudaine de nombreuses recherches pour un produit que vous ne vendez pas peut indiquer une demande non satisfaite.
Si de plus en plus de visiteurs cherchent un type de produit précis (ex: “vélo électrique pliant”), cette information mérite d’être partagée aux équipes achats afin d’aligner l’offre sur la demande réelle exprimée.
Analyser les logs de recherche interne revient donc à mener une étude de marché en continu sur les intentions des visiteurs.
Mesure de l’impact de campagnes marketing
Les campagnes marketing (TV, newsletter, display, etc) mettant en avant un produit (ex : veste automne 2025) ou un code promo (ex : -20% sur les baskets Adidas) peuvent influencer les recherches sur un moteur interne.
L’évolution des recherches sur les produits concernés sur un moteur interne peut donc être considérée comme un KPI de campagne.
L’analyse doit donc faire le lien entre les pics de recherche de certains mots-clés et les actions marketing correspondantes.
Elle fournit alors une boucle de rétroaction précieuse :
- les campagnes influencent les recherches,
- et les recherches révèlent l’efficacité des campagnes.
Certaines entreprises vont jusqu’à ajuster en temps réel leur moteur pendant une campagne (ajout de synonymes, création de pages de résultats dédiés, etc) pour maximiser la conversion.
Optimisation SEO/ SEA
Exploiter les données de recherche interne peut être un levier puissant pour affiner vos stratégies SEO et SEA :
- Identification de mots-clés à fort potentiel de conversion : contrairement aux outils externes de recherche de mots-clés (SEMRUSH, Ahrefs, Google Keyword Generator etc), les recherches saisies dans votre barre de recherche interne reflètent le langage exact et les besoins de votre audience.
Ces mots-clés, parce qu’ils proviennent d’utilisateurs déjà engagés, sont hautement pertinents pour orienter vos actions SEO et enrichir votre stratégie de diffusion sur Google Ads. - Création de contenus transactionnels : en examinant les tendances des recherches internes, vous pouvez repérer des demandes émergentes ou mal servies par votre site. Si un nombre significatif d’internautes cherche une catégorie de produits que vous n’avez pas ou mal mise en avant, c’est un signal pour agir.
Par exemple, si de nombreux clients tapent une requête comme “vélo électrique pliant”, il peut être utile de créer une page dédiée regroupant ces produits.
Cette page aura toutes les chances de se positionner en SEO et d’être une landing page efficace pour les campagnes SEA. - Création de contenus informationnels (articles, FAQ, pages catégories) : les recherches internes ne portent pas que sur des produits : jusqu’à 34% des utilisateurs cherchent du contenu non-produit (informations, conseils, support).
Ces questions sont autant d’opportunités de contenus pour améliorer la réassurance sur le site et optimiser la performance des actions SEO et de vos campagnes SEA.
Et enfin, il est important d’avoir en tête qu’un moteur interne performant favorise la rétention sur le site qui est un critère de pertinence SEO et SEA avéré. La boucle est bouclée !
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5/ Quelles solutions de tracking d’un moteur de recherche interne ?
Reportings intégrés des solutions de recherche interne
La plupart des solutions de recherche qu’elles soient Saas (Algolia, Doofinder, Sensefuel, etc) ou Open Source (ElasticSearch ou Solr) incluent nativement un module de reporting..
Leurs principaux avantages résident dans leur simplicité d’utilisation (les rapports sont fournis par défaut sans configuration spécifique) et leur intégration native avec les fonctionnalités du moteur. Il est dans ce cas aisé de transformer un constat en action concrète dans une même interface (ex : ajouter un synonyme, ajuster le classement, etc).
Toutefois, ces outils montrent leurs limites dès qu’on souhaite avoir des analyses plus poussées :
- Vision partielle : ces reportings sont centrés sur les comportements sur le moteur interne et excluent les autres sections du site. Les données de recherche interne restent dans un « silo » séparé des autres métriques web. Il est donc difficile de croiser ces données avec d’autres indicateurs du site (taux de conversion global, source de trafic, parcours complet de l’utilisateur).
- Données utilisateurs moins riches : les solutions de recherche connaissent très bien les requêtes, mais peu de choses sur le profil de l’utilisateur ou son parcours complet. Les reportings intégrés ne permettent généralement pas de segmenter les recherches par type d’utilisateur (selon un device, une provenance, etc).
- Faible personnalisation des rapports : les tableaux de bord fournis sont souvent figés dans leur présentation. On ne peut pas toujours ajouter un graphique custom ou croiser deux métriques librement.
- Dépendance à l’éditeur : en cas de changement de solution, l’accès aux données est perdu (même si une récupération de l’historique est toujours possible via API ou export CSV).
Ainsi, toutes les visualisations présentées dans cet article ne pourraient pas être générées via les reportings intégrés des solutions de recherche interne.
Pour toutes ces raisons, il nous semble préférable d’utiliser une solution analytics professionnelle.
Suivi du moteur interne via des outils tiers
La plupart des éditeurs analytics (GA4, Piano, Piwik Pro, Matomo, Adobe, etc) intègrent par défaut des rapports dédiés à l’analyse du moteur interne.
Ces solutions apportent des insights beaucoup plus avancés grâce à de nombreux atouts :
- Vision complète des parcours : l’analyse centralisée facilite l’intégration de la recherche interne comme étape du funnel de conversion. On peut modéliser un entonnoir du type : Visite → Recherche interne → Vue fiche produit → Ajout panier → Achat.
- Enrichissement et croisement des analyses avec des données utilisateurs : les termes recherchés peuvent être segmentés selon les caractéristiques des utilisateurs : nouveaux vs récurrents, par canal d’acquisition, par device, par zone géographique, etc. Il est ainsi facile de comparer les performances des utilisateurs de la recherche par rapport aux non utilisateurs. . .
- Identification des corrélations : l’utilisation d’un seul outil comme source de vérité permet de repérer des tendances de fond. On peut par exemple corréler l’augmentation des recherches contenant le terme “promo” avec l’envoi d’une newsletter promotionnelle. .
- Flexibilité du tracking : les pages de résultats d’un moteur interne peuvent être plus ou moins riches avec par exemple la présence ou non de filtres à facettes ou de tri. Les outils analytics sont en capacité de tracker finement l’ensemble des interactions utilisateurs.
- Personnalisation des dashboard : GA4, Piano et cie proposent nativement des modules de visualisation permettant de croiser tout type de données. Ils sont également tous interconnectés à des solutions de dataviz comme Looker ou PowerBI.
- Pérennité des analyses : un changement de technologie de recherche n’a aucun impact sur la mesure. Le recours à un tiers permettra de comparer le ROI en mode avant/ après.
Si le tracking du moteur interne est possible sur tout type de solutions, 2 d’entre elles se démarquent selon nous :
- Piano Analytics qui permet une très grande manipulation de la donnée via son module DataQuery
- GA4 qui donne accès aux données brutes via BigQuery et permet ainsi de générer des visualisations avancées comme un Sunburst ou un diagramme de Sankey.
6/ Comment déployer le tracking analytics sur un moteur de recherche interne ?
L’implémentation de la collecte sur un moteur interne ne présente pas de défis techniques majeurs :
- Récupération des termes de recherche : il s’agit d’identifier le terme de recherche selon la méthode utilisée par le site : via un paramètre d’URL (q, query, search, etc.) ou via un script AJAX.
- Configuration du suivi du moteur : la plupart des outils exige l’activation du suivi interne au sein des paramètres de configuration
- Mise en place d’événements personnalisés : l’objectif est de capturer l’intégralité des interactions utilisateurs à la fois sur le champ de recherche mais aussi sur la page de résultats
- Collecte des recherches sans résultat : il s’agit d’identifier le terme de recherche selon la méthode utilisée par le site : via un paramètre d’URL (q, query, search, etc.) ou via un script AJAX.
- Création de tableaux de bord : des rapports dédiés à la recherche interne peuvent être construits directement au sein des outils analytics ou sur des solutions de dataviz (Looker, PowerBI, etc)
Tracking d’un moteur interne et RGPD
Les solutions analytics exemptées du recueil de consentement (Piano, Piwik, Matomo, etc) ne peuvent pas en théorie collecter par défaut les mots-clés tapés sur un moteur interne.
En effet, une requête interne peut potentiellement être considérée comme une donnée personnelle, surtout si elle contient des informations identifiantes ou si elle est liée à un utilisateur authentifié.
La plupart des requêtes sont effectuées par des utilisateurs anonymes et concernent des noms de produits ou des thèmes génériques. Elles ne posent donc pas de problème.
En revanche, un utilisateur peut rechercher des informations le concernant (ex. un numéro de dossier, son nom, une adresse), le mot-clé saisi est potentiellement une donnée personnelle.
Une cartographie des risques doit donc être réalisée en amont afin d’estimer si les mots-clés saisis peuvent être récupérés sans obtention du consentement.
7/ Quels impacts de l’intégration de l’IA au sein des moteurs internes sur le tracking analytics ?
Les éditeurs de solutions de recherches internes intègrent de plus en plus de briques d’IA afin de générer des résultats toujours plus pertinents et personnalisés afin d’augmenter la conversion :
- Utilisation du NLP (Natural Language Processing) : le NLP permet au moteur de recherche de comprendre le sens des requêtes en langage courant. Plutôt que de ne chercher que des correspondances de mots-clés exacts, l’IA interprète les mots et leur contexte pour éviter les impasses du type « Aucun résultat trouvé ».
- Recherche prédictive et auto-complétion intelligente : l’auto-complétion alimentée par l’IA suggère en temps réel des termes pertinents dès que l’utilisateur commence à taper sa requête. Ces suggestions proactives accélèrent la recherche et réduisent les erreurs de saisie.
- Personnalisation des résultats en fonction du profil et de l’historique : grâce au machine learning, les moteurs de recherche internes peuvent adapter l’ordre et le choix des résultats pour chaque utilisateur. L’IA analyse le profil du visiteur (historique d’achats, produits consultés, préférences déclarées) afin de faire remonter en tête de liste les articles ayant le plus de chances de l’intéresser.
Ces évolutions vont complexifier le tracking des comportements sur un moteur interne :
- Interprétation des requêtes : la systématisation de ces technologies associée au développement des outils IA comme Chat-GPT, Perplexity va générer de plus en plus de recherches conversationnelles. Plutôt que de saisir un mot-clé simple comme “chaussures de running fermme”, les utilisateurs peuvent demander des “chaussures de running pour femme taille 40 adaptés à la pratique en ville et coûtant moins de 150 €.” Ces recherches de très longue traîne vont rendre difficile l’agrégation des données au niveau macro afin de détecter des comportements types.
- Analyse des parcours : avec la personnalisation et les résultats dynamiques, chaque utilisateur peut suivre un chemin différent pour atteindre un produit. Deux clients effectuant la même requête initiale n’auront pas forcément la même page de résultats, ni le même nombre d’étapes pour convertir. Cela complique la tâche des analystes qui cherchent à comprendre les parcours type ou à identifier les points de friction généraux.
Si les bénéfices sur l’expérience client sont évidents, l’IA va poser des défis en termes de collecte et d’analyse des comportements à cause de l’ultra-personnalisation des recherches, des résultats et des parcours..
Mais bonne nouvelle, l’IA grâce au machine learning sera aussi utile pour traiter les informations et en tirer des insights actionnables !
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