Les performances du moteur de recherche dans l'e-commerce

En plein essor avec des taux de croissance records, l'e-commerce représente un pan économique important et de plus en plus concurrentiel. Dans ce contexte l’accès à une information ciblée est un axe stratégique qui contribue largement à recruter et fidéliser une clientèle volatile et exigeante.

Quelques chiffres illustrent le propos : 73% des visiteurs de site e-commerce quittent le site au bout de 2 minutes s’ils ne trouvent pas ce qu’ils cherchent (étude US Zoomerang ), 96% disent que la fonction de recherche est très importante dans leur processus d’achat. (étude US Zoomerang – Nov 2007), 40%  des visiteurs d’un site marchand vont utiliser le moteur de recherche interne, un « chercheur » transforme 2 fois plus d’un « navigateur » … Fort de ce constat, la notion de search s’impose comme une priorité. Le moteur de recherche est un élément clé du e-business et du e-commerce en particulier.

Il doit  remplir les 7 axes de performance : 

1 - Simplicité, pertinence et performance
L’usage d’une simple boîte de recherche dans laquelle l’internaute va pouvoir s’exprimer naturellement est de rigueur. Parallèlement la notion de recherche avancée ou de recherche multicritère n’est que très rarement utilisée par le visiteur et ne doit donc pas être présentée comme mode de recherche par défaut. Cela implique la mise en place d’une solution de recherche capable d’exploiter l’expression du visiteur,  et de la traiter en adéquation avec le modèle de données et le contenu du catalogue. Le visiteur va mesurer la pertinence et la performance de la solution à l’aune de la correspondance entre l’offre produit qui lui est présentée et sa demande ainsi que la rapidité de la réponse du moteur de recherche. Le temps de réponse ne devra pas dépasser les 0,5 sec. Avant toute chose, le moteur de recherche se doit d’être pertinent et doit pouvoir répondre à tout type de question posée par l’internaute : question sur un article, question sur le SAV…
Dans un catalogue de produits hi-fi,  lorsque l’internaute recherche TV, il s’attend à avoir la liste des télévisions disponibles sur le site en priorité et bien plus tard ou en marge, les accessoires qui se branchent sur la Télévision. Le moteur de recherche doit donc prendre en compte l’ensemble des contenus. Ensuite sur ces contenus, le moteur de recherche doit être en mesure de qualifier la structure afin d’affiner la pertinence : identifier un titre, une rubrique, une description, un prix, un commentaire etc. 

2 - La navigation à facette
La navigation à facettes (faceted navigation) est l’une des avancées majeure des outils de recherche de nouvelle génération.  Elle s’appuie sur une recherche simple, sans mention de critères. En réponse, le moteur va présenter  une vue de la répartition de l’ensemble des réponses selon diverses catégories ainsi que le nombre d’occurences. L’internaute choisit alors la facette qui l’intéresse, et va ainsi restreindre les résultats à ceux qui correspondent à son choix. 
Les grands principes appliqués grâce à cette technique sont : L’internaute n’a pas à comprendre la structure des donnéesLa page blanche est évitéeElle évite le bruit généré par une recherche trop largeElle offre des critères d’affinage toujours efficientsL’internaute peut rebondir sur d’autres produits ou articles Cette technique repose avant tout sur la pertinence du choix des facettes. L’analyse fine du métier et des objectifs est nécessaire afin de construire un catalogue pertinent et efficace.   

3 - Tolérance orthographique
Les sources d’erreur dans la recherche d’un article ou d’un produit sont multiples (faute d’orthographe, recherche de référence mal saisie...) et leurs effets sur l’acte d’achat sont en général rédhibitoires. Le moteur de recherche interne se doit de présenter une réponse en adéquation avec la saisie du visiteur. Des algorithmes de recherche floue et la construction dynamique de dictionnaires propres aux sites permettent de mettre en place une stratégie de réponse qui offre à l’internaute la possibilité de reformuler sa question ou lui propose des articles ou produits correspondants à sa recherche.  

4 - Thésaurus Métier
L’usage d’un thésaurus métier permet d’étendre la couverture sémantique des contenus du site et de l’adapter au langage des utilisateurs ou à une norme d’appellation. Le thésaurus va permettre de réagir à la recherche de l’internaute  avec beaucoup plus de finesse qu’un simple dictionnaire de synonymes. 

5 - Support du langage naturel
Le support du langage naturel permet à l’internaute de s’exprimer dans son propre vocabulaire, sans avoir à se soucier des données du site et de leurs modélisations. Il pourra par exemple obtenir des réponses précises à une question du type : “un lecteur dvd à moins de 150 €”. Ce type de module est une aide à la recherche qui réduit considérablement la notion de multicritère lorsque le modèle de données est très détaillé et précis. Ce module est capable d’extraire de l’expression recherchée l’ensemble des critères spécifiés et de répondre avec énormément de précision.
La question de l’intégration d’un module de langage naturel doit se poser lorsque l’on se trouve sur un service présentant une offre dont plus de 3  caractéristiques semblent indispensables à la définition des produits : ex : l’immobilier ou l’achat de véhicule. L’internaute va recherche un appartement de 100m2 avec terrasse et 3 chambres.  

6 - Les Suggestions
Les fautes de frappe, les fautes d’orthographe, voire l’usage du langage SMS sont autant de raisons pour que le moteur de recherche ne trouve pas de réponse. Il faut là s’appuyer sur plusieurs techniques afin de ne pas laisser le visiteur devant une page blanche ou devoir, de sa propre initiative, reformuler sa question et potentiellement tomber dans une nouvelle impasse.

-La suggestion orthographique
Le principe est donc de proposer en lien, une orthographe approchante de celle saisie par l’internaute, en reformulant exactement la recherche avec les termes corrigés. Pour cela le moteur de recherche s’appuie sur un dictionnaire de termes qui, pour être efficace, doit être spécifique aux contenus du site et donc être recalculé automatiquement et régulièrement lors de l’indexation des contenus. Ainsi, le moteur de recherche proposera toujours un terme approchant, présent quoi qu’il arrive, dans le corpus de document du site. L’internaute n’a alors plus qu’à cliquer sur le lien pour obtenir les réponses à sa recherche. 

-La recherche floue
L’intégration d’un algorithme de recherche floue va permettre de rechercher efficacement une référence, une marque, un nom propre ou des pseudos en étant très permissif sur l’orthographe. Toute fois, appliquée globalement à un corpus de document, la recherche floue a des effets pervers et peu générer énormément de bruit. Il faut donc être en mesure de l’appliquer  sur une partie du corpus, ou à certain champs d’un catalogue. L’effet permet de proposer directement des réponses et non plus une suggestion de nouvelle de recherche. 

-L’autocomplétion
Cette fonction permet de compléter en live la saisie de l’internaute dans la boîte de recherche. Cela permet de lui suggérer des recherches avant même qu’il ait terminé de l’exprimer. Le calcul des suggestions peut se faire sur la base des recherches les plus fréquentes, des articles du catalogue ou de tout autre corpus d’information susceptible de remplir le service ou les objectifs commerciaux du site marchand. 

-La suggestion de recherches connexes
Au delà de la suggestion orthographique, les moteurs de recherche actuels peuvent proposer également la suggestion de recherches connexes qui permet à l’internaute d’ouvrir sa recherche ou au contraire de la “précisée” en cliquant sur des liens proposés par le moteur de recherche. Ces liens sont contextuels à la recherche et sont issus de l’analyse “sémantique” des réponses remontées. Ils sont ainsi toujours en relation avec la recherche initiale.C ette fonctionnalité a un vrai sens pour les sites éditoriaux, elle en a moins dans le cadre d’une problématique e-commerce, il faudra plutôt envisager la suggestion d’articles au sein des réponses afin de compléter l’offre et d’enrichir le panier. 

-La suggestion automatique d’articles
Cette fonction est extrêmement intéressante dans le cadre d’un site marchand puisqu’elle va permettre de mettre en place une stratégie de Cross-selling ou de Up-selling automatique au cœur du moteur de recherche et des produits. Le moteur de recherche est capable de lier les produits similaires entre eux lors de leur indexation. Ce maillage pourra ensuite être pondéré par des critères commerciaux du type prix plus élevé, fin de stock … 

7 - La promotion de l’offre et des services
De manière évènementielle ou promotionnelle, le moteur de recherche doit également permettre d’afficher des produits dont les services commerciaux ou marketing souhaitent appuyer les ventes mais également de créer un raccourci vers les offres de services après vente… Une fois définis, les critères de promotion doivent alors être pris en compte automatiquement par le moteur de recherche. Les articles correspondant à la recherche ET disposant de ces critères seront mis en exergue dans le flux de réponse dans l’objectif de favoriser leur exposition tout en restant dans le contexte de l’intérêt exprimé. Le succès de ces promotions se mesure en général au taux de clic sur ces réponses types. Et on peut atteindre jusqu’à 80% de taux de clic sur ce type d’exposition, et par là même un excellent taux de conversion. 

Conclusion
Intégrer un moteur de recherche dans un site e-business doit donc prendre en compte un ensemble de données complémentaires mais surtout respecter la logique métier des e-commerçants. En effet, très différente des autres approches classiques, la recherche d’informations appliquée au e-commerce s’inscrit dans le cadre d’une démarche marchande où les notions de précision, de rapidité d’accès au produit recherché ou encore d’intégration de campagnes marketing s’imposent comme des données stratégiques. Le moteur de recherche est donc une composante centrale influant très largement sur les performances commerciales des web-marchands.