Comment accompagner dans l’achat le consommateur augmenté ? (épisode 3 sur 3)

Dans ce troisième et dernier épisode, nous nous projetons dans l'avenir de la recherche en ligne, où cette fonction devient centrale dans le quotidien des consommateurs. Alors que les technologies continuent d'évoluer, la recherche restera un réflexe incontournable, qu'il s'agisse de trouver un produit, d'obtenir des informations ou d'interagir avec des assistants vocaux et visuels.

Cet article explore comment la recherche vocale et visuelle façonnent déjà l'expérience utilisateur et pourquoi elles représentent des opportunités majeures pour les e-commerçants. L'efficacité, la pertinence, et l'adaptabilité de la recherche détermineront le succès de la conversion des visiteurs en acheteurs.

Et demain ? Tout sera recherche !

L’évolution des technologies apportera toujours d’autres moyens d’accès aux produits mais il est certain que les consommateurs continueront de chercher car il s’agit du comportement le plus naturel et efficace depuis l’arrivée de Google à la fin des années 90. 

En effet, lorsqu’une personne souhaite trouver un produit, un de ses premiers réflexes est d’utiliser un moteur de recherche, le plus connu - Google - qui pèse plus de 93% de part de marché en France.*1
Comme déjà évoqué, 54% des consommateurs aux États-Unis vont directement sur le site Amazon pour rechercher leur produit. On constate donc que ce réflexe se déporte progressivement vers les sites e-commerce qui se doivent d’offrir une expérience aussi intuitive, efficace et rapide que Google. 

Finalement, la fonction de recherche est au coeur du quotidien des personnes et cela, peu importe le moyen utilisé ou la typologie de la recherche : 

• Rechercher une information technique sur un produit ou son prix,
• Rechercher aussi une information, une actualité, une chanson, un film...
• Demander à son assistant vocal quelle sera la météo demain à Paris ou de rechercher des titres de Marvin Gaye pour jouer cette playlist,
• Prendre des photos d’un produit et rechercher des produits similaires (Google Images, Instagram, Amazon offrent déjà ces possibilités.),
• “Shazamer” un morceau de musique, et chercher des artistes ou des titres équivalents,
• etc.

Ces différentes actions, effectuées peut-être quotidiennement pour certains, sont toutes des recherches. Il ne s’agit que d’interfaces facilitant la vie du consommateur et qu’il décide d’utiliser dans un contexte ou un autre selon l’endroit où il se trouve, le support qu’il utilise, le moment, etc.

Parmi ces exemples, deux façons de rechercher sont très certainement en train de marquer un tournant dans l’exploration des catalogues produits : la recherche vocale et la recherche visuelle. Regardons cela de plus près !

La recherche vocale

La recherche vocale se base sur la reconnaissance vocale (ASR : Automatic Speech Recognition).

Elle repose sur plusieurs algorithmes capables de détecter des phonèmes, des syllabes, des mots, pour les transcrire en texte incluant des keywords d’actions, de commandes que souhaite utiliser la personne : 

Chercher un produit, planifier un rdv, ajouter un produit à une liste de course, allumer la lumière d’une pièce, baisser les volets roulants, commander un produit, etc.

La reconnaissance vocale est donc la base de toute action de recherche vocale. Cette technologie s’effectue en plusieurs étapes :

1. Enregistrement et numérisation de la phrase.

2. Programme de reconnaissance vocale : synthétisation vocale, traitement acoustique et analyses afin de transformer la voix en texte. Il existe de multiples technologies propres à chaque système / entreprise ayant développé un programme d’ASR (Google, Apple, Microsoft, etc.)

3. Le texte est ensuite envoyé à un autre programme d’analyse de texte afin de détecter les intentions, les actions couplées aux autres mots composant la phrase. 

4. Ces éléments, extraits de l’analyse de texte sont fournis à l’application dans laquelle les actions possibles sont codées afin d’effectuer ce que l’utilisateur demande. Il faut comprendre qu’ici, chaque application peut avoir son propre programme. Dans le cadre d’une recherche vocale, l’essentiel du programme est développé depuis l’étape n°4.

Par nature, l’utilisation de la recherche vocale se cantonne à des cas précis. On sait ce que l’on recherche lorsque l’on parle à son assistant vocal. 

En effet, aujourd’hui, une recherche vocale via un assistant ne peut renvoyer qu’un seul résultat parce qu’il n’y a pas d’écran associé (ou parce que l’écran est trop petit). L’obligation de précision et d’excellence est un facteur qui ne permet pas de penser qu’à l’heure actuelle, tout achat puisse s’effectuer de cette manière. 

Seuls des achats de consommables récurrents (ex: 100 capsules de café toutes les 2 semaines), ou extrêmement précis, via une référence (ex: cartouche d’encre pour mon imprimante Canon Pixma Pro MP 620) pourraient passer par ce type de recherche. 

Aujourd’hui, personne ne recherche une robe ou un ordinateur depuis un assistant vocal, ni ne l’achète directement par ce moyen ou via un résultat de recherche qui serait envoyé par SMS, e-mail, etc… On perdrait l’intérêt et la rapidité qu’offre cette technologie.

Le commerce vocal n’en est qu’à ses balbutiements et la recherche vocale a de beaux jours devant elle. Mais de là à dire que la révolution du e-commerce passera par le vocal est un peu exagéré. 

La « compréhension » du langage parlé offre des perspectives intéressantes pour le e-commerce en général mais il est fort probable que le consommateur adopte une attitude pragmatique et utilise les modalités les plus simples et efficaces : la voix pour éviter d’écrire mais aussi le clic pour éviter de parler…

EXEMPLE SUR LA FONCTIONNALITÉ DE RECHERCHE VOCALE EN LANGAGE NATUREL :

1. Lancer la reconnaissance vocale

2. Exprimer le besoin et l’application associée “Je cherche un paquet de croquettes de 12kg Royal Canin pour mon Beagle adulte chez “Le Roi de la croquette”.

3. L’enregistrement vocal est numérisé puis analysé pour en déduire et en extraire le sens et les mots qui le composent. Ici, l’action de recherche est détectée et lancée sur l’application Le Roi de la croquette.

4. La requête nettoyée est simplement lancée sur les mots extraits, c’est à dire sur une version simplifiée de la recherche initiale (ici : croquettes + 12kg + royal canin + beagle + adulte)

5. Le moteur retourne le produit le plus pertinent sous forme d’une réponse vocale en précisant le prix, ici vendu à 63€

La recherche visuelle

La recherche visuelle est un nouveau vecteur de recherche qui permet au consommateur d’éviter d’exprimer textuellement ou verbalement ce qu’il cherche. 

Effectivement, le produit rêvé peut-être parfois difficile à décrire ou posséder un nom inconnu. Alors, le prendre en photo est un moyen simple d’essayer de le trouver ou, plus vraisemblablement, de trouver quelque chose de similaire. 

Cette technologie s’appuie, bien entendu, sur l’image mais pas uniquement. Les informations structurées qui caractérisent vos produits restent primordiales.

Les algorithmes d’analyse qui constituent cette technologie sont capables de détecter ce qui est contenu dans l’image et d’associer ce contenu à ce qu’ils ont appris auparavant. 

Inspiré du cerveau humain, ce type d’algorithmes est basé sur un réseau de neurones dit artificiels, entraînés avec des milliers ou des millions d’images lors d’une phase d’apprentissage appelée Deep Learning. Le réseau est auto-apprenant en supervision, ce qui signifie que si l’on montre une image de chien et que le réseau dit chat, alors on lui indique qu’il a faux. 

Ainsi, il va se réajuster de lui-même en modifiant ses paramètres pour éviter la même erreur. Dans ce processus, chaque neurone va se spécialiser dans la reconnaissance d’une partie de l’image (oeil, oreilles, nez, moustaches, etc.).

Dès lors que la détection d’image est effectuée, l’information est extraite et utilisée afin de réaliser une recherche sur des produits ayant les mêmes caractéristiques.

LA FONCTIONNALITÉ DE RECHERCHE VISUELLE UTILISÉE SUR UN SITE E-COMMERCE :

Une jeune femme a repéré une paire de lunettes de soleil sur une photo, dans un magazine.

1. Avec son smartphone, elle prend une photo du produit, sur le magazine,

2. L’image est analysée par l’algorithme décrit sur la page précédente, 

3. Celui-ci transmet les caractéristiques qu’il a détectées dans cette image à un programme qui va transformer ces inputs en texte, 

4. Pour simplement effectuer une recherche sur la combinaison de mots correspondants aux critères,

5. Des résultats lui sont proposés sur son écran.

Dans la plupart des cas, cela implique donc que les produits de ces images soient suffisamment décrits, avec des caractéristiques normées et bien renseignées afin de pouvoir déduire des associations et proposer des résultats pertinents lors d’une recherche visuelle.

De la même façon que la recherche vocale, la recherche visuelle s’appuie donc sur un moteur de recherche. Ce moteur de recherche s’appuie lui-même sur un catalogue de produits décrits par un ensemble d’attributs permettant ainsi d’avoir une pertinence sémantique optimale. Vous comprenez donc l’importance de la normalisation de la donnée produits pour une efficacité de recherche.

Évidemment ces nouveaux types de recherches ne sont pertinents que dans certains contextes. On ne va pas prendre en photo chaque produit que l’on souhaite acheter et inversement, on ne va pas uniquement s’adresser à un assistant vocal pour acheter des produits. 

Mettre en place une recherche visuelle ou une recherche vocale uniquement pour surfer sur le “buzz” de ces technologies dont tout le monde parle est un pari risqué. 

Si vous ne pensez pas parcours client et expérience client, vos investissements dans ces technologies n’apporteront pas de performance, ni de ROI et risquent même d’être décevants pour vos clients ! 

Avant de vous lancer dans ces sujets, prenez le temps d’analyser et de comprendre ce que recherchent vos clients, de quelle façon, mais surtout si les produits que vous vendez sont réellement susceptibles d’être achetés par ces nouveaux moyens de recherche. 

La réponse à ces enjeux passera par une combinaison et une hybridation des différentes façons de rechercher (web, mobile, assistant vocal, recherche visuelle, etc.).

CONCLUSION

Les comportements clients ont considérablement changé ces vingts dernières années. Les niveaux d’attente et d’exigence pendant l’expérience d’achat ont atteint un degré qui requiert, de la part des commerçants et e-commerçant, la maîtrise de sujets clés. Ils se doivent par exemple de fournir à leurs clients un moyen efficace et rapide d’accès aux produits : la recherche. 

En effet, l’enjeux est énorme ! Cette fonctionnalité, qu’elle soit sur un site ou une application, doit pouvoir générer autour de 40% des commandes du site et devient même le premier moyen de découvrabilité du catalogue*2 . N’oubliez pas ! Un client qui ne trouve pas ce qu’il est venu chercher est un client de perdu. Car, le cas échéant, il se tournera vers un autre site ou simplement vers Google qui l’amènera chez le concurrent.

L’une des clés du succès d’un site e-commerce passe par la performance de la recherche qui, elle même s’articule autour de plusieurs piliers : la pertinence, la rapidité de réponse, l’expérience client, quelque soit le device utilisé et la capacité d’individualisation. L’objectif est de toujours renvoyer des résultats en adéquation avec la recherche de l’utilisateur afin d’apporter une efficacité immédiate. Si ce service est rendu, alors, la conversion sera au rendez-vous. 

Finalement, peu importe le moyen, le device, le moment et le type de recherche effectuée, l’efficience et la conversion seront pilotées par :

1. un moteur de recherche capable de répondre aux attentes actuelles des clients,

2. un moteur de recherche évolutif par rapport aux enjeux de demain (recherche visuelle, vocale, etc.),

3. et par un catalogue produit ayant des données structurées et d’une qualité suffisante pour être exploitées.

*1 Source : Statistiques de StatsCounter
*2 Source : Sur le parc clients Sensefuel, 43% des commandes sont générées par notre technologie.