Suggestion automatique sur les sites d'e-commerce : comment guider efficacement le visiteur

La plupart des sites de e-commerce utilisent la fonction de suggestion automatique pour aider les visiteurs dans leurs recherches, les orienter et leur permettre de trouver plus rapidement le bon produit. Au fur et à mesure que les premiers caractères sont tapés dans le champ de recherche, une liste de mots suggérés est proposée.

    

Les technologies de recherche les plus avancées permettent aujourd’hui d’aller plus loin et d’afficher, par exemple, des prix, des notes de consommateurs et des logos de marques dans la liste de suggestions. Les produits sont ainsi présentés de manière plus attractive et plus efficace, si tant est que cela soit fait sans exagération : une profusion de textes et d’images risquerait d’être contre-productive.

Quelles informations sont pertinentes, et lesquelles ne le sont pas ?

L’un des principes de base consiste à faire des choix : selon les catégories et les gammes de produits, les cibles client et la stratégie de l’enseigne. Les responsables e-commerce doivent déterminer les éléments supplémentaires qu’il convient de présenter pour enrichir la liste des suggestions. Au-delà des éléments de suggestion classiques qui aident la plupart des visiteurs – par exemple les suggestions de catégories, les suggestions de produits, les prix –, il peut s’agir de mots-clés comme « nouveau » ou « soldes ».

Un autre point à prendre en considération est celui des suggestions qui doivent apparaitre en tête de liste. Doit-on privilégier les produits les plus souvent recherchés ? Ceux qui sont les plus pertinents par rapport aux promotions en cours ? Ceux qui génèrent les marges les plus élevées ? La réponse dépend des objectifs de l’entreprise et de l’image qu’elle souhaite communiquer. Pour un e-commerçant donnant la priorité à la qualité, il ne sera pas pertinent de présenter les produits les moins chers en tête de liste de suggestions. Il privilégiera plutôt les produits ayant obtenu les meilleures notations de la part des clients.

Les enseignes allemandes comme  HSE24, Rossmann et OBI montrent comme la fonction de suggestion soutient les campagnes de merchandising et les stratégies de contenu.

Comment les enseignes en ligne HSE24 et Rossmann poussent les produits de leurs publicités

Un produit pertinent aujourd’hui peut être obsolète demain – et vice-versa. La chaine de téléshopping allemande HSE24 diffuse quotidiennement des campagnes de promotion de produits à la télévision et sur sa boutique en ligne (www.hse24.de). La fonction de suggestion automatique permet de présenter les produits des campagnes publicitaires d’une manière spécifique, avec un encadré et un prix se détachant du reste des produits de la liste de suggestion.

Le distributeur en ligne allemand Rossmann (www.rossmannversand.de) utilise la suggestion automatique pour booster les ventes des produits en promotion. Les articles présents au catalogue apparaissent en tête de liste ; les produits les plus vendus sont ensuite présentés.

Contrairement à HSE24, Rossmann montre le prix d’origine des produits en promotion (grisé et barré). D’un côté, cela peut perturber certains visiteurs qui veulent simplement naviguer sur le site ; mais, d’un autre côté, cette information peut aider de nombreux clients ayant une intention d’achat à se décider.

OBI incite ses visiteurs en ligne à acheter dans les magasins locaux

Les études Google démontrent bien l’effet ROPO (research online, purchase offline) : 38 % des acheteurs en magasin font des recherches de produits sur internet avant de se rendre dans les magasins locaux pour acheter. Ce faisant, les clients ROPO ont un panier moyen plus élevé grâce aux ventes additionnelles. La chaine de magasins de bricolage allemande OBI tire avantage de ce phénomène en proposant des tutoriels aux clients dès leur visite sur le site web de l’enseigne, dans la liste de suggestions. Le besoin en information des clients est ainsi satisfait de manière optimale.   

Qu’il s’agisse d’un tutoriel sous forme de vidéo de démonstration, d’un contenu plus détaillé ou d’un conseil d’expert, le site d’OBI permet aux clients et visiteurs de trouver facilement les informations dont ils ont besoin. Cela les motive à se rendre dans leur magasin OBI le plus proche, où tout sera fait pour favoriser leur décision d’achat.

Conclusion

Soutenir la stratégie commerciale et fournir une expérience de shopping unique : ces deux objectifs peuvent être plus facilement concrétisés par les responsables e-commerce dès lors qu’ils utilisent les bonnes données dans le bon ordre dans les listes de suggestions automatiques. Notre étude Usability, réalisée en coopération avec les étudiants en psychologie de l’université allemande Pforzheim Business School, montre que, dans les listes de suggestion online, les visiteurs ont tendance à être guidés en fonction des prix et des catégories de produits.

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