Recherche et e-merchandising, l état de l art PREAMBULE

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2 Page 2 PREAMBULE SMILE Smile est une société d ingénieurs experts dans la mise en œuvre de solutions open source et l intégration de systèmes appuyés sur l open source. Smile est membre de l APRIL, l association pour la promotion et la défense du logiciel libre, du PLOSS le réseau des entreprises du Logiciel Libre en Ile-de-France et du CNLL le conseil national du logiciel libre. Smile compte près de 800 collaborateurs dans le monde, dont plus de 500 en France (décembre 2014), ce qui en fait le premier intégrateur français et européen de solutions open source. Depuis 2000 environ, Smile mène une action active de veille technologique qui lui permet de découvrir les produits les plus prometteurs de l open source, de les qualifier et de les évaluer, de manière à proposer à ses clients les produits les plus aboutis, les plus robustes et les plus pérennes. Cette démarche a donné lieu à toute une gamme de livres blancs couvrant différents domaines d application. La gestion de contenus (2004), les portails (2005), la business intelligence (2006), la virtualisation (2007), la gestion électronique de documents (2008), les PGIs/ERPs (2008), les VPN open source (2009), les Firewall et Contrôle de flux (2009), les Middleware orientés messages (2009), l ecommerce et les Réseaux Sociaux d'entreprise (2010), le Guide de l open source et NoSQL (2011), Mobile et Recensement et audit (2012) et plus récemment Big Data et ERP open source pour l e-commerce (2014). Chacun de ces ouvrages présente une sélection des meilleures solutions open source dans le domaine considéré, leurs qualités respectives, ainsi que des retours d expérience opérationnels. Au fur et à mesure que des solutions open source solides gagnent de nouveaux domaines, Smile sera présent pour proposer à ses clients d en bénéficier sans risque. Smile apparaît dans le paysage informatique français comme le prestataire intégrateur de choix pour accompagner les plus grandes entreprises dans l adoption des meilleures solutions open source. Ces dernières années, Smile a également étendu la gamme des services proposés. Depuis 2005, un département consulting accompagne nos clients, tant dans les phases d avant-projet, en recherche de solutions, qu en accompagnement de projet. Depuis 2000, Smile dispose d un studio graphique, devenu en 2007 Smile Digital agence interactive, proposant outre la création graphique, une expertise e-marketing, éditoriale, et interfaces riches. Smile dispose aussi d une agence spécialisée dans la TMA (support et l exploitation des applications) et d un centre de formation complet, Smile Training. Enfin, Smile est implanté à Paris, Lille, Lyon, Grenoble, Nantes, Bordeaux, Marseille et Montpellier. Et présent également en Suisse, au Benelux, en Ukraine, en Russie, au Maroc et en Côte d Ivoire.

3 Page 3 QUELQUES REFERENCES DE SMILE SMILE est fier d avoir contribué, au fil des années, aux plus grandes réalisations Web françaises et européennes. Vous trouverez ci-dessous quelques clients nous ayant adressé leur confiance. Web EMI Music, Salon de l Agriculture, Mazars, Areva, Société Générale, Gîtes de France, Groupama, Eco-Emballage, CFnews, CEA, Prisma Pub, Véolia, JCDecaux, 01 Informatique, Spie, PSA, Boiron, Larousse, Dassault-Systèmes, Action Contre la Faim, BNP Paribas, Air Pays de Loire, Forum des Images, IFP, BHV, Gallimard, Cheval Mag, Afssaps, Bénéteau, Carrefour, AG2R La Mondiale, Groupe Bayard, Association de la Prévention Routière, Secours Catholique, Canson, Veolia, Bouygues Telecom, CNIL, Danone, Total, Crédit Agricole E-Business Krys, La Halle, The North Face, Kipling, Vans, Pepe Jeans, Hackett, Minelli, Un Jour Ailleurs, Decitre, ANWB, Solaris, Gibert Joseph, De Dietrich, Macif, Figaroclassifieds, Furet du Nord, Gîtes de France, Camif Collectivité, GPdis, Projectif, ETS, Bain & Spa, Yves Rocher, Bouygues Immobilier, Nestlé, Stanhome, AVF Périmédical, CCI, Snowleader, Darjeeling, Cultura, Belambra Collaboratif HEC, Bouygues Telecom, Prisma, Veolia, Arjowiggins, INA, Primagaz, Croix Rouge, Eurosport, Invivo, Faceo, Château de Versailles, Eurosport, Ipsos, VSC Technologies, Sanef, Explorimmo, Bureau Veritas, Région Centre, Dassault Systèmes, Fondation d Auteuil, Gaz Electricité de Grenoble, Ville de Niort, Ministère de la Culture, PagesJaunes Annonces, Primagaz, UCFF, Apave, Géoservices, Renault F1 Team, INRIA, CIDJ, SNCD, CS informatique, Serimax, Véolia Propreté, Netasq, Corep, Packetis, Alstom Power Services, Mazars, COFRAC, Assemblée Nationale, DGAC, HEC Systèmes d Information Métiers Veolia Transport, Solucom, Casden Banque Populaire, La Poste, Christian Louboutin, PubAudit, Effia Transport, France 24, Publicis, Nouvelles Frontières, Jus de Fruits de Mooréa, Espace Loggia, Bureau Veritas, Skyrock, Lafarge, Cadremploi, Groupe Vinci, IEDOM, Carrefour, Corsair, Le Bon Coin, Jardiland, Trésorerie Générale du Maroc, Ville de Genève, ESCP, Faiveley Transport, INRA, Yves Rocher, ETS, Perouse Médical, Auchan ecommerce, Viapresse, Danone

4 Page 4 Infrastructure Agence Nationale pour les Chèques Vacances, Pierre Audoin Consultants, Rexel, Motor Presse, OSEO, Sport24, Eco-Emballage, Institut Mutualiste Montsouris, Ionis, Osmoz, SIDEL, Atel Hotels, Cadremploi, Institut Français du Pétrole, Mutualité Française, Bouygues Telecom, Total, Ministère de l écologie, Orange, Carrefour, Jardiland, Kantar, Coyote, France Televisions, Radio France Consultez nos références, en ligne, à l adresse :

5 Page 5 SOMMAIRE PREAMBULE... 2 SMILE... 2 QUELQUES REFERENCES DE SMILE... 3 SOMMAIRE... 5 INTRODUCTION... 6 L IMPORTANCE DE LA RECHERCHE... 6 LES LOGICIELS SUR LE MARCHE... 7 RECHERCHE ET OPEN SOURCE... 7 QUAND UTILISER CES LOGICIELS?... 8 LA VALEUR AJOUTEE DES SOLUTIONS DE SEARCHANDISING... 9 NOTIONS TECHNIQUES... 9 FONCTIONNALITES DE SEARCH FONCTIONNALITES DE MERCHANDISING AUTRES FONCTIONNALITES FICHE D IDENTITE DES SOLUTIONS EDITEURS DU MARCHE SDL FREDHOPPER CELEBROS SPARKOW FACT-FINDER PREDIGGO ALTERNATIVE OPEN SOURCE AVEC ELASTICSEARCH ELASTICSEARCH : LE MOTEUR DE RECHERCHE LE MODULE SMILE SEARCHANDISING POUR MAGENTO REMERCIEMENTS... 51

6 Page 6 INTRODUCTION L IMPORTANCE DE LA RECHERCHE «Dans quel rayon puis-je trouver les parfums pour homme Armani?». Cette question couramment posée par des clients dans les magasins montre qu il est important d accompagner le consommateur dans sa découverte des produits ou services. Plus généralement, cette étape est une partie essentielle de n importe quelle technique de vente : la découverte des besoins. Si le vendeur en magasin va mener la conversation et capter l attention du client dans cette découverte, l engagement d un prospect en ligne est moindre et il n hésitera pas à quitter le site : environ 73% 1 des visiteurs de site e-commerce partent après 2 (longues) minutes s ils ne trouvent pas de réponse. D après la FEVAD (Fédération de l e-commerce et de la vente à distance), près de 30% des acheteurs en ligne utilisent ce formulaire de recherche pour débuter leur navigation. L interprétation des mots clés saisis par l internaute est donc cruciale. Si un vendeur en magasin va poser plusieurs questions avant de présenter une offre, un moteur de recherche va proposer des résultats dès la première question, puis, affiner sa compréhension de besoins à travers des questions fermées, représentées habituellement par des filtres (quel est votre budget? quelle pointure faites-vous?...). Pour beaucoup de produits, les offres proposées par un vendeur sont étroitement liées au vendeur lui-même : son expérience personnelle, l interprétation des messages non-verbaux du prospect (posture, âge, émotions ), son humeur ; mais aussi : sa rémunération (commission plus importante sur telle ou telle gamme). Les informations tangibles comme sa connaissance des produits ou services, les stocks restants à écouler, la fin de vie de certains produits sont des éléments qui peuvent être retranscrits dans un moteur de recherche «web». L e-merchandising répond à un enjeu complémentaire à celui de la recherche : proposer au client le meilleur produit qui lui correspond le mieux, au bon emplacement et au bon moment (c est-à- 1 Etude réalisée par Marketing Sherpa, 2010

7 Page 7 dire pas uniquement lors des actions volontaires de recherche). Les solutions sont étroitement liées, c est pourquoi nous avons décidé de traiter ces deux sujets dans ce livre blanc. LES LOGICIELS SUR LE MARCHE Pour répondre à ces enjeux de recherche et merchandising, des éditeurs proposent des logiciels spécifiques qui viennent compléter les fonctionnalités de premier niveau, généralement offertes nativement dans les solutions e-commerce telles que Magento, Drupal Commerce, ou Prestashop. Parmi les éditeurs que nous avons eu l occasion d étudier pour la rédaction de ce livre blanc ou pour nos projets, nous avons contacté : SDL Fredhopper, Sparkow (anciennement nommé Compario), Celebros, Fact-Finder et Prediggo. Nous pouvons citer d autres solutions comme Endeca ou RichRelevance qui feront probablement partie d une prochaine version de ce livre. Le marché du logiciel dit de «searchandising» est en pleine évolution, et le rôle donné à ces solutions varient d un éditeur à l autre. Généralement partis de la recherche full text 1, les éditeurs tendent à diriger leurs produits vers des fonctionnalités de merchandising, telles que le cross selling, la personnalisation de pages par utilisateurs, la recommandation RECHERCHE ET OPEN SOURCE Les moteurs de recherche open source sont parmi les plus utilisés : Lucene, SolR, Elastic Search, OpenSearch Server et ElasticPath. Ces composants sont à la pointe de la technologie en matière d algorithmique, de performances techniques. Intégrés avec des solutions de BigData comme MongoDB et Hadoop, leur potentiel en matière de traitement des données est exceptionnel. Bien souvent, ils sont intégrés à des logiciels open source comme Magento, ou encore ez Publish. Leur paramétrage nécessite une démarche spécifique où interviennent merchandiseurs, techniciens et clients (à travers l analyse de leur comportement grâce à l analytics). Les interfaces et fonctionnalités offertes et destinées aux utilisateurs (merchandiseurs, trafic manager) sont moins avancées que celles fournies par les éditeurs cités au paragraphe précédent. Pour une certaine catégorie de marchands, cette ultra-flexibilité n est pas nécessaire, du fait que les équipes opérationnelles n ont pas la matière ou le temps pour effectuer cette animation. 1 La recherche Full Text permet de récupérer des enregistrements depuis la base de données avec la gestion de pertinence grâce à une requête MySQL.

8 Page 8 QUAND UTILISER CES LOGICIELS? Pour déterminer qu une plateforme e-commerce a besoin d un logiciel de searchandising spécialisé, il faut s intéresser aux personnes opérant sur la plateforme et à l offre du marchand. Avec le temps, les organisations e-commerce se spécialisent, et chaque spécialiste a besoin de son outil opérationnel : les responsables merchandising, marketing, ou trafic manager y verront donc un intérêt, et cet intérêt sera amplifié dans le cas où la solution au cœur du e-commerce n offre pas assez de souplesse. Grâce à ces solutions, les décisionnaires peuvent ainsi créer et piloter leurs règles de search et de merchandising en toute autonomie (sans avoir à passer obligatoirement par des développements techniques). Bien entendu, si l offre de produits ou services est simple, en volume et en lisibilité, une solution de searchandising est moins légitime. Les secteurs de l alimentaire, les anciens VADistes, les voyagistes, les distributeurs de produits culturels, de mobilier, de jeux ou de produits techniques sont particulièrement friands de logiciels de searchandising. Le secteur de l habillement l est également, non pas par la complexité de l offre (les collections restent souvent modestes en nombre de références) mais par la nécessité de proposer une expérience client personnalisée : par l équipe marketing qui met en ligne des campagnes très fréquemment, et par le client luimême qui attend des propositions vestimentaires correspondant à son contexte de navigation.

9 Page 9 LA VALEUR AJOUTEE DES SOLUTIONS DE SEARCHANDISING Ce chapitre présente les fonctionnalités qu un e-marchand est en droit d attendre de ces solutions. La dénomination utilisée pour chacune d elle n est pas encore «standard» sur le marché, il n est pas rare de voir certains éditeurs employer des termes propres à leur solution. Nous reprenons ici les dénominations les plus courantes. NOTIONS TECHNIQUES L indexation consiste à explorer le catalogue et à en extraire des mots clés qui sont ensuite organisés dans une base de données distincte, à l image d un index terminologique d un livre. Cette base, aussi appelée index, est modélisée de façon à optimiser les futures recherches : une représentation vectorielle ou une matrice-document sont par exemples utilisées. Techniquement parlant, l'ensemble des produits (et catégories) sont donc placés dans l'index de recherche. Toutes les technologies d index ne sont pas équivalentes et il existe plusieurs facteurs qui peuvent à ce niveau influer sur le choix d'une solution de search qui soit adaptée aux besoins. Schéma de données Les index de recherche sont le plus souvent décrits par un schéma de données, ou mapping, qui doit pouvoir être paramétré pour s adapter aux besoins spécifiques. Intégration du catalogue Le premier facteur à prendre en compte est le mode de mise à jour de l'index. A ce jour, trois grandes méthodes sont présentes sur le marché : 1. Mise à jour par fichiers Elle consiste à envoyer au moteur de recherche un fichier contenant la liste des produits à réindexer (le plus souvent au format XML). Cette solution est robuste mais présente un certain nombre d inconvénients dont le plus important est la latence qu'elle induit dans la prise en compte des modifications des données (le plus souvent de l'ordre de quelques minutes). Lorsque ce mode de fonctionnement est utilisé, il est très recommandé de choisir un moteur qui dispose d'un système de «rétro-action» sur les données prises en compte (par exemple pour permettre de prendre en charge une purge de cache des listings présentant des produits).

10 Page Mise à jour par API Elle permet de procéder à des requêtes d'insertion, de mise à jour ou de suppression de produits depuis votre application. Il s'agit de la méthode permettant d'assurer la meilleure réactivité dans la prise en compte des modifications. La principale faiblesse de cette méthode est sa moindre tolérance à la panne par rapport à l'envoi de fichiers. Il est néanmoins possible de travailler avec un système de file d'attente qui permet de rétablir le service après une interruption involontaire. Certains moteurs permettent par ailleurs de combiner ces deux modes (fichiers pour les indexations complètes et API pour les indexations différentielles 1 ). D'une manière générale, il est préférable de privilégier les moteurs les plus souples quant au sourcing de données. Les solutions qui ne permettent pas de procéder à des mises à jour différentielles de l'index sont à proscrire autant que possible. 3. Depuis une base SQL L indexation directe depuis des bases de données via des requêtes SQL fournit des performances absolument imbattables, et est parfois proposée. Cette forme peut être complexe pour des moteurs externes à une solution qui doivent s adapter aux différents schémas de bases de données. Vitesse d indexation Plus la taille du catalogue est importante, plus ce critère sera à évaluer et à considérer dans le choix du moteur de searchandising. Les variations linguistiques viennent potentiellement augmenter ce volume de données à indexer. Si par exemple on considère un catalogue de de produits et que le moteur indexe 50 produits par seconde, la durée totale d'une indexation complète sera de 5h30 environ. Ce délai n est pas compatible avec les horaires d ouverture d un e-shop, et encore moins dans un contexte où la clientèle est répartie sur plusieurs fuseaux horaires. Pour optimiser les performances de certains moteurs, il est parfois possible de mettre en place une séparation entre l'indexation des données à variations rapides (prix, stock,...), des données à variation plus lente (nom, description,...). Cette séparation devrait par ailleurs être appliquée aux données comportementales des clients de plus en plus exploitées par les moteurs de recherche, comme les produits visités. 1 C'est-à-dire prenant en compte uniquement les changements opérés dans la donnée source

11 Page 11 Robustesse de l index La robustesse de l'index de recherche est naturellement importante sur un site e-commerce. On prendra en compte les différentes fonctionnalités qui peuvent être disponibles au niveau de l'index : capacité de réplication pour permettre la reprise en cas d'incident capacité de générer des «instantanés» de l'index pour les restaurer ultérieurement Le comportement de l'index sur les erreurs d'indexation est particulièrement important (notamment dans le cas d'une indexation complète), afin de ne pas avoir un index vide qui rendrait le site partiellement ou totalement inutilisable. A propos des solutions SaaS Si les solutions «Software as a Service» permettent de faire abstraction d un certain nombre de complexités logicielles ou matérielles, elles posent par ailleurs un certains nombre de limites qu'il est important de ne pas minorer. Tout d'abord, le coût réseau est important notamment lors d'une indexation complète d un catalogue et le temps de transfert est potentiellement important. Cela est d'autant plus vrai lorsque le catalogue est volumineux. Les solutions sont par ailleurs plus susceptibles de présenter des défaillances réseaux que les solutions on-site. Comme toute offre SaaS, la disponibilité est un élément important à prendre en compte dans le choix de la solution. Le plus souvent cela implique aussi une latence de quelques centaines de millisecondes sur les résultats des requêtes de recherche, qui sont répercutées naturellement dans les temps de chargement des pages.

12 Page 12 FONCTIONNALITES DE SEARCH Fonctions de base Correcteur orthographique Les moteurs de recherches rectifient les erreurs de saisie (fautes de frappes telles qu une inversion ou un oubli de lettres, orthographes dans différentes langues) avant de lancer la requête de recherche. Exemples : Si l internaute effectue une recherche avec le mot «canpé», le moteur de recherche lui affichera l ensemble des résultats liés au mot «canapé» (correctement orthographié). «Did you mean» Mieux connue sous les termes français de «Voulez-vous dire», cette fonctionnalité va suggérer à l internaute un terme de recherche étant le plus proche de sa saisie. Chaque moteur de recherche va s appuyer sur sa technologie sémantique (proximité phonétique, similitude structurelle, etc.) pour définir cette relation. Exemple : L internaute recherche le mot «kannapé» à travers le moteur de recherche interne. Ne trouvant aucune correspondance ce dernier va venir lui proposer un autre terme : Voulez-vous dire «canapé», proche de celui du mot inscrit par l internaute. Illustration de la fonctionnalité «Correcteur orthographique» Recherche contextualisée par catégorie Le moteur de recherche vient prendre en compte l emplacement de l internaute dans le catalogue pour la pertinence des résultats à afficher. Il va venir prioriser les produits à afficher en fonction de la catégorie de produits dans laquelle se trouve l internaute.

13 Page 13 Exemple : L internaute se trouve dans la catégorie «Clic-clac». S il recherche dans le moteur de recherche interne le terme «marron», les produits marrons seront affichés et ceux correspondant à la catégorie «clic-clac» remonteront en première position. Autosuggestion Au fur et à mesure que l internaute saisit des lettres dans le champ de saisie, le moteur va proposer des suggestions (de catégories, de produits) pouvant répondre ou ayant un lien avec ce début de saisie. Les suggestions vont donc s agrémenter constamment au fur et à mesure de la saisie des mots clés. Illustration de la fonctionnalité «Autosuggestion» De catégories Des suggestions de catégories vont s afficher tout au long de la saisie des mots clés par l internaute. Exemple : Au fur et à mesure que l'internaute saisit le mot «canapé», certaines catégories comprenant le mot canapé dans l intitulé de leurs produits ou dans leur page lui seront suggérées. De produits Des suggestions de produits vont s afficher tout au long de la saisie des mots clés par l internaute. Exemple : Au fur et à mesure que l'internaute saisit le mot «canapé», les produits comprenant le mot canapé dans leur fiche produits (ou étant associés à ce terme de recherche) lui seront alors suggérés. Par exemple va lui être suggéré le "Canapé 2 places BUTY Tissu Rouge".

14 Page 14 Intégration des photos/images dans les résultats d autosuggestion Les photos illustrant les autosuggestions (de catégories, de produits) s afficheront dans les résultats de ces derniers. Exemple : Si nous reprenons l exemple précédent, à côté du texte "Canapé 2 places BUTY Tissu Rouge" apparaîtra la photo du produit. Illustration de la fonctionnalité «Push image» Auto-complétion L auto-complétion est une fonctionnalité permettant à l'utilisateur de limiter la quantité d'informations à saisir, en se voyant proposer un complément qui pourrait convenir à la chaîne de caractères qu'il a commencé à taper (fonctionnalité visible sur le moteur de recherche Google). A la différence de l auto-suggestion, les termes de recherche couramment utilisés sont affichés, et non les résultats. Les compléments proposés peuvent être issus des termes déjà utilisés par des internautes, ou d une base prédéfinie par le marchand. Exemple : L internaute souhaitant écrire le mot «canapé» commence à saisir les caractères composant ce mot. Alors qu il a seulement écrit «cana» et n a donc pas encore terminé d écrire son mot clé, l internaute se voit proposer comme suggestions de mots clés «canapés», «canapés lit», «canapé d angle» Il peut alors soit choisir l un de ces termes soit continuer à écrire sa requête.

15 Page 15 Illustration de la fonctionnalité «Auto-complétion» Recherche effectuée sur les attributs Le moteur de recherche peut effectuer sa recherche sur la valeur des attributs (renseignés dans la base de données de la solution e-commerce), comme par exemple l attribut matière. C est un prérequis évident pour un moteur de recherche e-commerce. Exemple : Si l'internaute recherche le mot «cuir» dans le moteur de recherche interne, les produits contenant les caractéristiques suivantes lui seront retournés : ceux qui possèdent le mot «cuir» dans leur contenu descriptif + ceux qui possèdent l attribut matière égal à «cuir». Recherche incluant les prix et autres symboles Le moteur de recherche inclut dans son périmètre de recherche les prix et autres symboles (kg,, & ) et sait les interpréter comme des critères numériques de recherche. Exemple : Si l internaute recherche "50 ", il se verra afficher l ensemble des produits au prix de 50. Gestion du genre et du nombre Le moteur de recherche gère les formes féminin/masculin, singulier/pluriel et affiche donc les mêmes résultats. Exemple : L internaute obtiendra exactement les mêmes résultats qu il recherche le mot «canapé» ou «canapés».

16 Page 16 ou «canapés» Illustration de la fonctionnalité «Gestion fémin/masc sing/plur» Recherche dans des contenus éditoriaux Le moteur de recherche prend en compte les contenus éditoriaux (fiche magasin, pages statiques, articles de blog ) dans les résultats de recherche. Il doit donc être en mesure d indexer à la fois le catalogue, et les autres contenus, parfois structurés et gérés dans une autre application comme un CMS (ez Publish, WordPress ). Exemple : Si l internaute effectue une recherche sur le mot «robe été», en plus des résultats de recherche liés aux produits apparaitront les résultats liés aux articles de blog. Trier par Il s agit de pouvoir choisir et configurer les caractéristiques sur lesquelles les visiteurs auront la possibilité de trier les produits. Pouvoir paramétrer le tri qui sera utilisé par défaut, choisir l ordonnancement des libellés des tris, etc.

17 Page 17 Synonymes Illustration de la fonctionnalité «Trier par» Relation «égal» Permet de définir les termes de recherche synonymes et ainsi de renvoyer les mêmes résultats pour les requêtes dites synonymes. Exemple : Si "notebook" et "ordinateur" sont considérés comme synonymes, les résultats de recherche seront identiques pour ces deux mots. Relation «contient» Permet de définir des relations de contenant / contenu qui seront prises en compte par le moteur de recherche. Exemple : Sachant que le rayon «jeans» appartient à la catégorie «pantalons». Si l'internaute recherche le terme "pantalons" il obtiendra dans ses résultats de recherche les produits du rayon «jeans» et ceux même si le mot «pantalon» n'est pas renseigné au niveau des fiches produits. Si l internaute recherche le terme «jeans», il n obtiendra dans ses résultats que des pantalons associés au mot «jeans». Car pantalon contient jeans, mais jeans ne contient pas pantalon. Blacklist Permet de créer de manière volontaire une liste de mots clés pour lesquelles on ne souhaite pas que le moteur de recherche renvoie des résultats.

18 Page 18 Ordonnancement des résultats de recherche Groupement par rayon / famille de produits Le moteur de recherche envoie des résultats triés par rayon ou famille de produits. Exemple : Afficher les résultats de recherches regroupés par catégories. Boost par caractéristiques produits Le moteur de recherche peut booster l ordre d affichage des résultats en fonction des caractéristiques produits (matière, couleur, marge ). Exemple : Afficher les produits dont la marge réalisée est la plus importante dans les premiers résultats. Boost multi-attributs Le moteur de recherche peut booster l ordre d affichage des résultats avec des règles de caractéristiques produits combinées à des règles par famille de produits / rayons. Exemple : Afficher les résultats de recherche regroupés par catégories, avec à chaque fois dans les premières positions les produits possédant les meilleurs taux de conversion et un stock important. Modifications des résultats de recherche Elévation manuelle de produits ou catégories Permet d effectuer de manière ponctuelle des modifications dans les résultats de recherches (suppression, valorisation, dévalorisation de produits/catégories, ). Exemple : Je souhaite par exemple que mon canapé "Canapé 2 places BUTY Tissu Rouge" remonte en première position dans les résultats de recherche dès que le mot clé «canapé» figure dans les termes de recherches. Personnalisation par utilisateur Les concepts d apprentissage de recherche autonome («self-learning search» ou «machine learning») ont pour objet de considérer le comportement d un utilisateur. Il utilise la connaissance que le système peut avoir d un client pour ajuster automatiquement l affichage des résultats de recherche. Exemple : Si l'internaute a regardé un nombre certain de produits disponibles en taille "40", lors de sa prochaine recherche, le moteur poussera en première position les produits disponibles en taille 40.

19 Page 19 Exclusion de résultats de recherche Il est parfois nécessaire d exclure manuellement des produits de la recherche en fonction des termes employés ou du niveau de catégories où a lieu la requête. Il s agit donc de lever manuellement certaines ambigüités que le moteur de recherche ne perçoit pas. Exemple : Ne pas faire apparaître le produit "X" lorsque le mot "Y" est recherché. Ou encore, lorsque je me trouve dans la catégorie "W" ne pas jamais faire apparaître le produit "V" dans les résultats de recherche. Redirections Vers une url Associer ponctuellement des mots clés à des redirections d url spécifiques. Exemple : Si l'internaute recherche le terme "faq" il sera redirigé vers la page «/faq.html», car l association entre le mot clé et la page aura été effectuée en back-office. Les mots clés «livraison», «remboursement», «contact», «boutique» sont également à considérer pour apporter le meilleur service au client. Vers un emplacement particulier Rediriger les internautes vers des emplacements spécifiques du catalogue (produits, catégories ) en fonction des mots clés recherchés. Exemple : Si l internaute recherche le mot clé "lcd" il sera redirigé vers l'emplacement «TV LCD» du catalogue, car l association entre ce mot clé et cet emplacement du catalogue aura été effectué en back-office. Rapports Si le cœur d un moteur de recherche est composé d algorithmes complexes, il est important de disposer de rapports permettant de juger rationnellement son efficacité. Zero search results Il permet de connaître les requêtes utilisées par les internautes pour lesquelles le moteur n a pas trouvé de résultats correspondant. Rapport très utile pour la mise en place de nouvelles catégories, de nouveaux produits, de nouveaux synonymes, etc. Exemple : Par exemple, à l'aide de rapport le merchandiseur peut voir que les termes de recherche "horloges" et "réveils" arrivent parmi les termes les plus recherchés n'ayant pas donné de résultats. Si les produits ne sont pas au catalogue, il peut s agir soit d une opportunité à saisir, soit d un trafic entrant mal qualifié.

20 Page 20 Termes de recherche Plus généralement, un rapport présentant les termes de recherche les plus employés sur une période donnée permettent de mieux cibler l animation du site à travers des bannières, des landing pages spécifiques. Transformation L analyse de l ouverture d une fiche produit, du taux d ajout au panier et du taux de transformation sont des données essentielles pour piloter les optimisations à mettre en œuvre dans le paramétrage du moteur. Une analyse globale sur l ensemble des requêtes de recherche, ou bien une analyse spécifique pour un ensemble de requêtes données permet de mesurer l efficacité par ligne de résultat renvoyé. Exemple : La recherche «parfum sucré» a été effectuée 100 fois et a générée 5 ajouts au panier sur les lignes 10 à 13. Cette lecture du résultat montre que les produits présentés en haut de page de résultat ne sont pas les plus pertinents, mais que ceux plus bas suscitent plus d intérêt. Navigation par facettes Navigation par facette disponible sur les résultats de recherches Cette fonctionnalité permet à l utilisateur de disposer du menu de navigation par facettes suite à une recherche effectuée via le moteur de recherche interne. Exemple : Après avoir recherché le terme "crème" dans le moteur de recherche interne, l internaute va pouvoir filtrer les résultats sur le critère plante & végétaux «Jojoba». Illustration de la fonctionnalité «Navigation par facette sur les résultats de recherche»

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