Comment la marque Superdry a amélioré ses performances e-commerce grâce à une recherche plus efficace

Superdry, marque bien connue de prêt à porter, est confrontée à un enjeu récurrent chez les e-commerçants : la difficulté à proposer une expérience de recherche pertinente et efficace. Si le visiteur ne trouve pas immédiatement le produit correspondant à se recherche, il y a de fortes chances pour qu’il quitte le site sur lequel il se trouve.

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7% de recherches longues et complexes sans résultats pertinents

Le problème de Superdry se situe notamment dans ce que l’on appelle les recherches longues et complexes. Ces requêtes des consommateurs sur les sites e-commerce sont souvent très mal comprises, et donnent des résultats partiels ou nuls. Cette incapacité à proposer des résultats de bonne qualité à des visiteurs qui souhaitent pourtant acheter un produit est un vrai problème. Dans le cas de Superdry, ces requêtes « perdues » correspondaient à 7% des requêtes, et représentaient donc une perte de chiffre d’affaires non négligeable.

Pour proposer une expérience de meilleure qualité, Superdry a changé son modèle de recherche en implémentant la solution Attraqt. Spécialiste de la product discovery, Attraqt permet d’augmenter considérablement la pertinence des résultats de recherche et d’améliorer la présentation des produits.

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Proposer de meilleurs résultats de recherche pour plus de revenus

En sa basant sur l’IA et sur différents algorithmes, Attraqt arrive à comprendre l’intention des requêtes, et à proposer des produits pertinents, même sur des requêtes trop longues ou peu précises. Même si un produit n’est pas explicitement mentionné dans les termes de recherche, l’IA le proposera à l’utilisateur.

Ces algorithmes fonctionnent en temps réel, et sont capables de s’adapter à chaque visiteur, et de leur proposer des recommandations personnalisées, un classement des produits le plus impactant possible, et la meilleure expérience de découverte possible.

Nous avons constaté un impact considérable sur les types de requêtes et de données de recherche qui, auparavant, n’apportaient que peu ou pas de valeur ajoutée à l’expérience client ou à nos KPI. Nous avons vu les résultats presque immédiatement.
Peter Davies CTO Superdry

Voici quelques implémentations concrètes d’Attraqt dans l’amélioration de la recherche des produits Superdry :

• Recherche en langage naturel :  les visiteurs ne s’expriment pas en mot clé, mais dans un langage très proche de la langue orale. Superdry peut grâce à l’IA Attraqt comprendre ces requêtes et proposer des résultats pertinents.
• Recherche par substitution : si un produit est indisponible, l’IA comprend l’intention de la recherche, et est capable de proposer un produit similaire et pertinent. L’acheteur visualise alors des produits qui correspondent à son envie plutôt qu’une page « pas de résultat ».
• Recherches thématiques et subjectives : Attraqt est capable de comprendre les intentions implicites dans les recherches ambigües, et de proposer les bons produits.

Des résultats immédiats et mesurables

Une meilleure compréhension des intentions de recherche des visiteurs permet à Superdry des performances bien supérieures. La marque a constaté une amélioration sur 3 points importants : la valeur commerciale, l’expérience d’achat et l’efficacité opérationnelle.

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