L’hyperpersonnalisation : clé de la réussite de l’e-commerce

« Toute technologie suffisamment avancée est indissociable de la magie », écrivait le futurologue Alfred Charles Clarke. Alors que les dirigeants du commerce online évaluaient l'impact de l'intelligence artificielle sur le rôle du merchandising lors de la conférence Activate Now - organisée par Lucidworks à New York - il est devenu évident que cette magie porte désormais un nom : hyperpersonnalisation.

Will Hayes, PDG de Lucidworks, a ouvert l'événement en expliquant que les attentes des utilisateurs évoluent et que les détaillants doivent mieux savoir comment transformer ces attentes en quelque chose de productif ou de significatif.

La question à un million de dollars ? « Comment faire en sorte que l'utilisateur ne se sente pas comme un individu lambda parmi d’autres, mais plutôt comme une personne unique parmi des millions d’autres ? »

L’humain versus les données

La première étape consiste à abandonner une approche centrée sur les données pour adopter une approche centrée sur l’humain afin que, progressivement, les utilisateurs commencent à apprécier l'expérience personnalisée. Nous pouvons tirer un enseignement de la courte durée de vie des robots Facebook de 2017, Bob et Alice, qui, bien qu’ils aient été programmés pour interagir avec les humains, n’ont réussi à communiquer que des erreurs, ce qui a conduit à leur suppression. L’utilisation basique des données seules pourrait conduire les détaillants au même sort. Anticiper les besoins, comprendre l’intention et y répondre sont essentiels, mais cela implique une compréhension nuancée et individuelle des habitudes des utilisateurs. Si cela est correctement géré, alors les petits sites d’e-commerce pourraient triompher face aux géants.

Selon Hayes, les entreprises qui réussissent actuellement ont beaucoup de données, mais manquent d'âme. Personne ne se soucie de vos données, dit-il, de plus, la plupart des initiatives de collecte de données échouent à comprendre comment le business fonctionne. « Nous devons changer notre mentalité, abandonner le “boosting”, le “blocking” et le “ranking” », déclare-t-il. Les systèmes cloisonnés des applications en ligne et en magasin sont dangereux, il faut les remplacer par une expérience de connection harmonieuse, qui relie les différents canaux, passant ainsi d’une production « poussée » vers le client à une production qui attire le client.

De nombreuses marques utilisent l'IA, non pour intervenir directement sur l'expérience client, mais pour être prédictif en coulisse. L’opportunité d’exploiter les différents canaux d’informations afin de les tourner vers le service utilisateur est prometteuse. « Il se peut que de brillants analystes s’intéressent de manière approfondie aux données acquises dans le cadre d’un programme et en tirent des enseignements », a déclaré Diane Burley, vice-présidente du contenu chez Lucidworks. « Malheureusement, même si cela est une bonne chose, ça n’est pas suffisant. Les idées peuvent être à la fois correctes et trompeuses. Les données provenant d'une source unique peuvent indiquer les parfaites lunettes de soleil à produire, mais cela ne signifie pas pour autant qu'elles deviendront les lunettes de soleil de l'été. »

Absence de goût chez Amazon

Il est aujourd’hui commun de se rendre dans un magasin et de demander spontanément à un vendeur : « Avez-vous quelque chose comme ça ? ». Concernant le digital, la prochaine étape permettra à l'utilisateur de télécharger une image pour déterminer si le détaillant a quelque chose de similaire. Ou bien, si l'utilisateur souhaite un chemisier coloré accordé à la teinte d’une jupe, il lui suffira alors de télécharger un échantillon de tissu pour trouver l'article qui complète le look.

Lors d’une recherche internet, nous avons déjà tous vécu l’expérience suivante : vous partez en quête de chaussure de running et soudain une tondeuse à gazon apparaît. Manifestement, le moteur de recherche ne comprend pas les nuances du désir humain. L’intelligence artificielle va au-delà pour mieux rechercher, parcourir et sélectionner. Il est essentiel de disposer de personnes en interne capables de créer des expériences spécifiques qui aident les marques à répondre aux attentes de chaque utilisateur dans une dimension plus intime.

Lorsque « Recherche » et « Découverte » se transforment en « Recherche » et « Échec »

Si une personne tape quelque chose dans la barre de recherche et que le résultat affiche une valeur nulle, c’est alors un coup fatal pour le commerce de détail. « Mais à qui la faute ? », questionne Burley. « Est-ce l'architecte qui a mis au point la structure de recherche ? Ceux qui implémentent les descriptions produits ? » La plupart des marques doivent faire un travail de référencement plus solide. L'IA peut-elle aider à éviter ce malheureux résultat négatif ? Selon Burley, « il existe des outils de merchandising qui utilisent l’apprentissage automatique de leur système et qui n’ont pas nécessairement un composant de recherche puissant, et, d’un autre côté, il existe des moteurs de recherche dont la logique de recherche est très solide mais qui n’ont pas nécessairement le composant d’intelligence artificielle. Une solution basée sur l'IA et combinant les deux est donc la solution. »

« Lorsque nous recevons une paire de jeans directement du fabricant, en règle générale, aucune donnée en dehors des tissus n’est indiquée, les équipes commerciales doivent donc les préciser », explique Liz O’Neill, directrice principale du commerce digital chez Lucidworks. Mais, du point de vue de l’architecture des sites, le produit est-il correctement étiqueté ? Et les aspirations des marques correspondent-elles aux aspirations des utilisateurs ?

Katharine McKee, fondatrice de Digital Consultancy, déclare : « Soyez honnête à propos de votre produit et de ce que le marché pense de celui-ci. Soyez ferme concernant les valeurs de votre marque. Toutefois, la façon dont vous souhaitez visualiser votre produit peut parfois être inutile et conduire à une opportunité manquée. Par exemple, si personne n’appelle votre “brillant à lèvres” un “vernis à lèvres”, il est inutile de continuer à utiliser ce terme dans la description des moteurs de recherche. »

L'élément surprise

Les détaillants se basent sur deux hypothèses : la première est que les utilisateurs naviguent et cliquent sur des onglets aléatoires pour aller jeter un œil à d’autres pages, tandis que d’autres font des recherches spécifiques en tapant clairement l’article et la taille voulus. Mais leur requête les mène-t-elle vraiment vers un contenu pertinent ? « L’e-commerce n’a pas toujours les capacités d’offrir des articles en fonction de la localisation, déclare M. O'Neill. Je ne pense pas que les détaillants profitent de cette opportunité. »

« Si l'utilisateur a ouvert dix fenêtres différentes, il est peut-être en train de prendre des notes. Pouvons-nous tracer son parcours ? », demande O’Neill. « Il n’existe pas de plate-forme d’e-commerce capable d’ingérer toutes les informations qui relèvent de ce comportement, un tableau de bord regroupant ces données pourrait nous ouvrir d’infinies possibilités. »

Éviter les propositions malvenues

Une suggestion de produits qui séduit l'utilisateur, l’amène à cliquer et s'annonce finalement en rupture de stock est un fait inexcusable. L’e-shop devrait être un lieu dans lequel l’utilisateur se sent bien accueilli et reconnu. S'il recherche une chaussure blanche montante en taille 11 et que le résultat indique une indisponibilité, le moteur ne devrait pas lui envoyer d'autres options de chaussures blanches montantes si celles-ci sont également indisponibles dans sa taille. Si le l’utilisateur a déjà donné l’information sur la taille, tous les résultats doivent alors s’y tenir. Les capacités de l'intelligence artificielle devraient permettre de personnaliser complètement les besoins d’achat de l’utilisateur.

Autre risque d’erreur

Les requêtes de noms composés peuvent conduire à des résultats ambigus. Si l’utilisateur tape « sac Burberry », est-ce que tous les sacs et tous les articles Burberry s’afficheront ou le système reconnaîtra-t-il qu’il s’agit d’un nom composé ? Un bon moteur de recherche devrait pouvoir le gérer. Le chevauchement d’adjectifs tel que Red Valentino peut amener à la même confusion. De même pour Michael Michael Kors.

Le plus souvent, l'utilisateur ne pose pas la bonne question, le système doit donc être intuitif. Par ailleurs, les fautes d'orthographe peuvent être enregistrées, mais si la technologie prévoit ce que l'utilisateur souhaite écrire alors le détaillant risque moins de le perdre au profit de la concurrence.

Cet article a été traduit et édité en français par Julia Garel.

Photo : Amazon