La découverte de produits dans le commerce électronique va au-delà des résultats de recherche et consiste à aider les acheteurs à trouver des produits grâce à des expériences personnalisées, pertinentes et contextuelles. La découverte de produits moderne est alimentée par l'IA et comprend trois éléments essentiels :

1. La recherche
La recherche améliorée par l'IA permet aux acheteurs de trouver des produits en utilisant le langage naturel ou des requêtes par mots-clés. Des fonctionnalités telles que les suggestions de requêtes prédictives, le classement des produits en fonction de l'intention et l'ajustement automatique de la pertinence garantissent que les résultats de la recherche sont non seulement rapides, mais aussi pertinents sur le plan contextuel, en s'adaptant en temps réel au comportement de l'utilisateur.

2. Listes de produits
Il s'agit de pages de catégories ou de collections dans lesquelles les utilisateurs naviguent à l'aide de filtres et de facettes. L'IA optimise le classement des produits en fonction des interactions passées des visiteurs, tandis que les merchandisers peuvent affiner manuellement l'ordre des produits.

3. Recommandations
Les recommandations de produits personnalisées font apparaître les articles pertinents tout au long du parcours de l'acheteur, de la page d'accueil au panier. Les modèles de recommandation de Coveo s'adaptent dynamiquement au comportement et à l'intention, augmentant l'engagement, le retour sur investissement et la conversion. Ensemble, ces éléments créent une expérience cohésive de découverte de produits qui s'adapte au parcours de chaque acheteur.

Parce que l'attention est courte et que les acheteurs ne savent pas toujours quoi chercher.

La découverte de produits comble le fossé entre l'intention et l'action - en faisant apparaître des produits pertinents grâce à une recherche pilotée par l'IA, une navigation dynamique et des recommandations personnalisées. Elle ne se contente pas de répondre aux requêtes ; elle anticipe les besoins, s'adapte en temps réel et guide les clients vers des articles de grande valeur qu'ils n'auraient peut-être pas trouvés par eux-mêmes.

À mesure que les catalogues s'étoffent et que les attentes des consommateurs augmentent, la découverte des produits devient essentielle pour réduire les frictions, améliorer l'engagement et augmenter à la fois les conversions et la valeur moyenne des commandes.

En bref, c'est ainsi que les marques de commerce électronique passent de la transaction à l'expérience et des visites au chiffre d'affaires.

La recherche de produits consiste à trouver quelque chose de spécifique. Les acheteurs saisissent une requête telle que "chaussures de course" ou "pantalon noir" dans un champ de recherche, s'attendant à des résultats rapides et précis. La recherche traditionnelle se concentre sur la récupération de ce qui a été explicitement demandé, idéalement avec une prise en charge des fautes de frappe, des synonymes et des filtres.

La découverte de produits, en revanche, consiste à aider les acheteurs à trouver ce qu'ils ne savaient pas qu'ils devaient chercher. Elle utilise des recommandations alimentées par l'IA, des signaux comportementaux et des indices contextuels pour faire apparaître des produits qui correspondent aux besoins d'un acheteur, même s'il ne les a jamais recherchés directement.

Alors que la recherche de produits aide les gens à trouver ce qu'ils veulent, la découverte de produits les aide à découvrir ce qu'ils pourraient vouloir - ce qui augmente l'engagement, la valeur moyenne de la commande et les achats non planifiés.

Dans une expérience de commerce électronique moderne, la recherche et la découverte sont des fonctions essentielles qui fonctionnent ensemble. La recherche favorise l'efficacité, la découverte favorise la croissance. Lorsqu'elles sont intégrées de manière efficace, elles réduisent les frictions, améliorent la facilité de recherche et augmentent le chiffre d'affaires.

Coveo aborde la découverte de produits comme un système de compréhension des intentions, et non seulement comme une recherche. Alors que de nombreuses plateformes s'appuient sur la correspondance des mots-clés ou sur une personnalisation limitée, Coveo utilise une combinaison de modèles d'apprentissage automatique pour s'adapter aux différents types de requêtes, aux comportements des acheteurs et aux défis du catalogue en temps réel.

Les principales différences sont les suivantes :

• Pertinence pour chaque requête: Qu'il s'agisse de recherches courtes et volumineuses ou de requêtes longues et conversationnelles, l'IA de Coveo comprend le sens et adapte les résultats en temps réel, même lorsque les requêtes sont vagues ou peu courantes.
• La découverte au-delà de la boîte de recherche : Coveo offre une découverte unifiée des produits à travers tous les points de contact - recherche, listes et recommandations - en utilisant une seule couche d'intelligence qui informe les filtres, les facettes et le contenu.
• Personnalisation 1:1 pour chaque acheteur: Que les clients soient anonymes ou connectés, Coveo personnalise les expériences en utilisant des signaux comportementaux en cours de session et l'apprentissage profond.
• Traitement plus intelligent des nouveaux produits : La plupart des plateformes ont du mal à gérer les articles qui démarrent à froid. Coveo utilise l'intégration de produits pour générer de la pertinence pour les articles nouveaux ou de niche en les mettant en correspondance avec des produits similaires ayant un riche historique d'interactions.
• Conçu pour les KPI du commerce électronique: Contrairement aux solutions basées sur une technologie de recherche générale, Coveo est optimisé pour les résultats qui comptent dans le commerce - conversions, AOV et marge - et non seulement pour les taux de clics.
• Architecture IA prête pour l'avenir : Des modèles sémantiques vectoriels aux expériences de " boîtes d'intention " alimentées par GenAI et aux réponses génératives, Coveo intègre un large éventail de techniques d'IA pour rester à l'avant-garde des attentes des acheteurs.

Cette combinaison permet de s'assurer que la pertinence est livrée de manière cohérente, à travers les types de catalogues, les intentions des clients et les contextes d'appareils.