Ecommerce | Recherche basée sur l’IA ou recherche classique – que choisir ?

Ecommerce | Recherche basée sur l’IA ou recherche classique – que choisir ?
Posted by Attraqt | 30 juin 2021
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Il n’y a pas si longtemps, la recherche sur site générait des résultats similaires pour la plupart des requêtes ; le texte saisi dans la barre de recherche n’offrait qu’une poignée de résultats, dont beaucoup n’étaient pas pertinents.

Les temps ont changé en ce qui concerne la recherche sur les sites e-commerce. L’intelligence artificielle (IA) dans la recherche a un impact sur le déchiffrage de l’historique de navigation, l’intention de l’acheteur, ainsi que la signification et le contexte des informations en langage réel.

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L’intelligence artificielle est un type de calcul qui imite l’intelligence humaine, en apprenant de nos requêtes de recherche et en s’y adaptant. Elle est de plus en plus utilisée dans le merchandising online avec des résultats concluants.

Le fait est que la recherche classique ne tient pas compte du fait que les recherches humaines sont imprévisibles et désordonnées. Chaque consommateur utilise des mots différents pour rechercher les mêmes choses. Ils font des fautes d’orthographe, attribuent des significations différentes et projettent des idées différentes sur des produits similaires qu’ils pourraient rechercher. C’est la nature humaine. Mais une nouvelle génération de systèmes de recherche basés sur l’IA est capable de comprendre tout cela et de placer la barre plus haut en matière de recherche interne pour le commerce électronique.

La recherche sur site est par nature très complexe, car elle doit non seulement tenir compte de l’évolution constante du comportement des utilisateurs, mais aussi d’un ensemble de données imparfaites en constante expansion. C’est ce qui différencie la recherche basée sur l’IA de la recherche classique, qui non seulement n’offre pas une expérience satisfaisante, mais dont les performances sont insuffisantes.  Les moteurs de recherche médiocres pour l’e-commerce font échouer les marques dans leur quête de meilleures conversions et de rentabilité.

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Saisissez  » robe rouge  » dans un moteur de recherche classique et vous obtiendrez d’assez bons résultats. Il s’agit d’une requête facile. Mais si quelqu’un saisit  » robe rouge pour une soirée habillée « , une solution de recherche e-commerce classique aura du mal à trouver des résultats. Ces mots ont un sens, ils ont un contexte, ils ont des définitions sémantiques différentes. La recherche basée sur l’IA est capable de donner un sens à tout cela.

Les résultats de la recherche basée sur l’IA peuvent être exceptionnels, avec des résultats de recherche zéro presque limités. Cela permet d’améliorer les conversions, qui augmentent de 20 à 50 % sur les requêtes de recherche. Les revenus sont également augmentés dans ce processus. En effet, quand l’IA intervient avant une requête de recherche sur un site e-commerce, elle est bien plus puissante que si elle était déployée plus loin dans le parcours de recherche.

L’IA est capable d’examiner chaque mot clé dans une requête de recherche et de lui donner un contexte, elle comprend le langage naturel et est capable de le traiter efficacement. Elle examine également ce que l’utilisateur a demandé auparavant, ce qu’il a parcouru dans le passé et ce avec quoi il a déjà interagi. Cela permet de tirer parti de l’intelligence de toute recherche en cours.

Contrairement à la recherche classique, la recherche basée sur l’IA peut apprendre par elle-même. Au fil du temps, avec plus de données, plus de requêtes et la cartographie de plus de parcours clients, l’IA devient plus intelligente. Cela permet à la fonction de recherche basée sur l’IA de déterminer ce sur quoi les utilisateurs cliqueront éventuellement pour une requête spécifique. Elle peut également apprendre quels sont les produits qui ont le plus d’impact pour une requête particulière en termes de conversions et de revenus.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent diviser les requêtes en sous-requêtes afin de leur donner un sens et de pondérer les sous-requêtes en conséquence. Par exemple, elles permettent de faire la différence entre une robe et une robe  » de soirée « . Il est possible de calculer les mots les plus importants de toute requête et utiliser le traitement du langage naturel (TLN) pour donner un sens à tout mot saisi dans la barre de recherche interne.

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La segmentation est en fait vitale. L’IA peut segmenter les types d’utilisateurs, ce que la recherche standard ne peut pas faire. Cela permet aux équipes de merchandising de trouver des modèles qu’il serait incroyablement difficile de faire manuellement. En segmentant de petits groupes, les marques peuvent vendre des produits plus appropriés et uniques à un groupe d’individus ou à une niche de marché. Cela sert à mettre en valeur des produits de longue traîne, permettant aux merchandisers de vendre de petits volumes d’articles difficiles à trouver pour de nombreux clients. Il s’agit d’un objectif majeur pour de nombreuses marques.

Dans le secteur du retail, l’IA peut également faire correspondre les parcours des clients qui sont similaires. En comparant deux consommateurs et leur comportement, les marques sont en mesure de prédire quelle sera la prochaine action d’un client (par exemple: les utilisateurs qui ont acheté ceci, ont aussi acheté cela). Ces schémas communs sont importants parce que, grâce à un résultat de recherche basée sur l’IA, ils peuvent générer plus de conversions et de revenus.

En conclusion, en matière de recherche e-commerce, l’IA l’emporte toujours sur la recherche classique car elle est nettement plus précise. Point barre. La recherche basée sur l’IA est incroyablement puissante. Elle apprend avec chaque requête et chaque mot saisiRien n’est gaspillé, aucune donnée n’est perdue et les acheteurs ne sont pas confrontés à un scénario de  » aucun résultat trouvé « . Chaque octet d’information est exploité et délivré à grande échelle.

 

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