Introduction

Les marques de vente au détail se battent pour gagner des parts de marché en ligne. Contrairement aux vendeurs traditionnels qui devaient uniquement occuper l'emplacement le plus pratique, Internet a libéralisé l'accès, rendant plus facile pour les clients d'accéder aux produits. Il suffit d'un smartphone et d'une connexion Internet pour naviguer et trouver ce que vous voulez. Certaines marques recourent à des façons innovantes mais personnalisées pour offrir aux clients ce qu'ils souhaitent lorsqu'ils naviguent dans leurs magasins. Une telle manière est grâce aux outils de recherche de produit AI.

Un chercheur de produit AI simplifie les expériences d'achat pour les clients, leur évitant la peine de fouiller dans d'énormes catalogues de produits. Ils sont largement alimentés par l'AI, qui interagit avec les données du navigateur pour comprendre le contexte des demandes d'achat. Les frustrations inutiles des clients découlant des recherches traditionnelles de commerce électronique, telles que les algorithmes défectueux et la personnalisation pauvre du contenu, sont atténuées. 

Dans cet article de blog, nous en apprendrons plus sur le chercheur de produit AI, ses mécanismes, avantages et cas d'utilisation les plus fréquents. 

Qu'est-ce qu'un outil de recherche de produit AI?

Les outils de recherche de produits AI sont une nouvelle forme de chat de commerce électronique qui offrent bien plus qu'une correspondance simple de mots-clés pour améliorer les expériences des acheteurs et augmenter les ventes. C'est cette astuce providentielle que les marchands en ligne peuvent appliquer à leurs boutiques en ligne pour échelonner l'assistance personnalisée sans embaucher plus de personnel. La plupart des outils de recherche de produits AI se présentent sous forme de logiciels plug-and-play qui s'intègrent facilement sur le site web de tout détaillant. 

Chercheur de produit AI : Comment ça marche?

Bien que le produit final soit un logiciel simple prêt à l'emploi que vous pouvez avoir opérationnel en quelques minutes, vous êtes-vous déjà demandé comment il opère sa magie? Ces quatre étapes montreront les processus se déroulant pour livrer aux clients des résultats instantanés. 

1. Collecte de données

Le premier pas est que le logiciel AI collecte des points de données sur l'activité d'achat. Par exemple :

• Requêtes de l'utilisateur (saisie dans la barre de recherche « écouteurs sans fil à moins de 50 $ »)

• Achats passés (l'acheteur a acheté une console de jeux le mois dernier), 

• Historique de navigation (pages visitées, durée passée, articles visualisés)

• Démographie (sexe, localisation, âge)

Plus la quantité de données comportementales des clients est complète, meilleure sera la qualité des suggestions AI.

2. Reconnaissance de motifs

Ensuite, le machine learning (ML) utilise les données d'achat collectées pour lier des motifs. Par exemple, l'algorithme pourrait révéler que les personnes qui achètent des montres intelligentes sont deux fois plus susceptibles d'acheter également des trackers de fitness. De plus, les gens recherchent des ustensiles de cuisine; il y a des chances qu'ils finissent par acheter une certaine marque de couteaux. Cette emprunte aux tendances historiques de données pour prédire des résultats futurs aide à établir des corrélations, comme « X mène à Y ». 

La chose étonnante avec l'AI est qu'elle ne se contente pas de regarder les motifs évidents, mais elle dénoue également les motifs subtils. Par exemple, pendant les saisons plus fraîches du mois, les utilisateurs sont plus susceptibles d'acheter des pulls lourds même s'ils ne les recherchent pas. 

3. Analyse contextuelle

Comme étape suivante, l'AI cherche le « Pourquoi » derrière les motifs identifiés. Cela lui donne un contexte réel pour définir sa compréhension. Par exemple :

• Saison : les manteaux d'hiver pourraient être en tête de votre section de recommandations en décembre, tandis que les maillots de bain s'afficheront en juillet. La probabilité de sa demande en décembre (hiver) est plus élevée qu'en juillet (été). 
  
  

• Localisation : De même, il serait raisonnable de recommander des équipements de pluie à quelqu'un à Anchorage par rapport à une personne à Miami. 
  
  

• Tendances actuelles : Pour une plus grande précision, l'AI pourrait croiser les données externes des hashtags tendance ou prévisions météorologiques puis les mettre en relation avec le comportement de l'utilisateur pour évaluer la pertinence.

4. Recommandations en temps réel 

En une milliseconde, l'AI peut réunir tout pour offrir au consommateur des suggestions de produits personnalisées. Agissant sur les données récoltées et les informations contextuelles, les options d'achat seront classées selon la pertinence, la probabilité d'achat et la satisfaction de l'utilisateur. Vous pouvez voir cela dans la section 'Recommandé pour vous' lorsque vous ajoutez des articles à votre panier. 

Parfois, un système de notation est employé, par exemple, Produit X : correspondance à 95%; Produit Y : correspondance à 85%, pour obtenir le plus précis—de cette façon, les articles sont classés selon leur expérience harmonieuse et leurs boucles de rétroaction. 

Avantages des outils de recherche de produit AI

Il est important de ne pas confondre les chercheurs de produits alimentés par l'AI avec les chatbots traditionnels. Équipés de multiples outils intelligents, ils offrent aux marchands en ligne de nombreuses façons d'augmenter leurs revenus et de mesurer leur succès. 

Résultats de recherche personnalisés—adapter les produits aux goûts individuels

Les chercheurs de produits AI peuvent adapter les recommandations selon les préférences personnelles. Ils agissent comme un assistant numérique qui a mémorisé les choses que vous aimez. Avec cette connaissance, nous pouvons générer des résultats de recherche génériques tels que des listes