La product discovery : tendance majeure du retail et du e-commerce en 2022

Nicolas Mathon est le fondateur de la société Early Birds, qui a intégré Attraqt il y a deux ans. Spécialisée dans la personnalisation et la recommandation, la start-up a permis d’enrichir le produit original d’Attraqt, qui était centré autour du search. Nommé VP Innovation du groupe, Nicolas Mathon travaille sur la stratégie d’innovation d’Attraqt. Dans cette interview, il nous propose une vision riche et éclairée du marché de l’expérience d’achat, et de son évolution.

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Attraqt travaille beaucoup sur la notion de product discovery. Pouvez-vous nous expliquer plus en détail ce dont il s’agit ?

La product discovery comprend tout ce qui permet de découvrir de nouveaux produits sur un site e-commerce. Il concerne des e-commerçants qui ont des catalogues importants, et qui peuvent donc avoir de nombreux avantages à recommander à leurs visiteurs des produits pertinents.

Cette découverte peut se faire de nombreuses manières. Par le moteur de recherche, bien sûr, qui permet d’accéder à une liste d’items sur la base d’un mot-clé. Via du push également, qui va nécessiter une organisation des catégories cohérente, et une logique de mise en avant des produits sur ces catégories que l’on appelle merchandising.

Ensuite, l’univers de la recommandation de produits est concerné. Le fameux « Ces personnes ont également acheté… », mais aussi plus généralement tout ce qui permet d’animer un site e-commerce pour mettre en avant l’hétérogénéité du catalogue et essayer de la présenter de façon la plus adéquate possible à chacun des visiteurs.
Cet ensemble se nomme « product discovery journey ». Nous travaillons sur ce sujet avec tous types d’acteurs issus du e-commerce, qu’ils soient locaux ou internationaux.

Comment cela fonctionne-t-il pour le e-commerçant qui veut implémenter vos solutions ?

Parfois, le point d’entrée est technique, car la demande correspond à un besoin d’implémenter une fonctionnalité sur le site, ou parce qu’il y a un replateforming et qu’il faut trouver la bonne technologie. Plus souvent, il est plutôt merchandising, et dans ce cas nos contacts sont plutôt les gens qui animent le catalogue. Il nous arrive parfois aussi d’échanger avec les équipes marketing ou acquisition. Notre plateforme reposant sur beaucoup de fonctionnalités d’intelligence artificielle, et avec la possibilité pour nos clients de développer leurs propres algorithmes, il arrive régulièrement que la team data science de nos clients les plus matures entre en jeu. Une fois que la plateforme est déployée, tous ces interlocuteurs vont travailler ensemble.

Techniquement, il y a trois grandes parties dans la mise en place. La première partie concerne le catalogue produits. Nous avons des API qui peuvent être appelées pour l’envoyer, mais aussi des intégrations avec des plateformes e-commerce comme Shopify. L’intégration est soit native, soit nécessite un peu de développement spécifique si le client nous envoie lui-même son catalogue.

La deuxième partie est liée au tracking et à la donnée que l’on va récupérer sur le comportement des internautes sur le site. Il s’agit d’un tracker JavaScript que l’on met sur les sites, ou d’une API que l’on peut utiliser sur les applications mobiles, notamment. Cela comprend également la possibilité de remonter des données offlines des magasins, comme ses ventes, ses paniers ou ses tickets de caisse. Il s’agit là de flux, qui peuvent passer par des API ou par des intégrations natives avec les plateformes e-commerce du marché.

Nous sommes également partenaires de gestionnaires de tags comme Google Tag Manager ou Tag Commander. Enfin, la troisième partie (qui est le plus importante) est centrée sur l’implémentation des fonctionnalités. Notre API va permettre d’activer des fonctionnalités de search, de recommandation, de merchandising sur le site. C’est généralement le client qui va implémenter nos API pour aller interroger notre plateforme et savoir ce qu’il faut montrer, à quel internaute, sur un touch point en particulier, sur le site ou sur les apps. Si le client n’a pas ou peu de ressources internes, cela peut être fait également par nos équipes ou par des partenaires qui nous permettent d’accompagner nos clients dans l’implémentation de la solution.

Quelles sont les principales techniques actuelles pour aider au mieux l’acheteur dans son parcours ?

Je pense qu’il faut séparer deux typologies d’acheteurs, ou en tout cas deux états d’esprit dans lequel peut être l’acheteur. Parfois, il sait ce qu’il veut et il faut l’aider à  trouver le bon produit, au bon endroit, au bon moment. Dans ce cas, il passe généralement par le moteur de recherche et va être expressif sur sa recherche. Les technologies de pertinence et de relevance sont dans ce cas utilisées pour s’assurer que le produit remonté corresponde exactement à ce que cherche l’internaute à ce moment-là.

Dans d’autres cas, l’internaute ne sait pas ce qu’il veut précisément, il se balade sur le site et fait une sorte de « lèche-vitrine virtuel ». La personnalisation a alors beaucoup d’impact, parce qu’elle va permettre d’aller sélectionner dans un catalogue assez riche des produits qui ont du sens par rapport à chaque internaute individuellement. Soit parce qu’ils complètent des produits déjà achetés auparavant, soit par rapport à la façon dont il se comporte sur les sites. Notre travail est donc d’identifier la typologie d’état d’esprit de l’internaute, s’il est plutôt en mode découverte ou en mode recherche précise, et de réagir par rapport à cela.

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Sur quels types de critères êtes-vous capable de personnaliser l’expérience ?

Les critères sont très larges. Les configurations sont différentes selon les clients. On va toutefois retrouver certains critères de manière récurrente : les produits qui sont dans le panier, les produits qui ont déjà été achetés ou encore la navigation et les produits visualisés par l’internaute.

Il y a ensuite les caractéristiques de l’utilisateur que l’on connait via le CRM. Est-ce que c’est un homme ? Une femme ? Est-ce qu’il est urbain ? Plutôt citadin ? Plutôt provincial ? Quelle est sa zone géographique ? Son âge ? Est-ce qu’il a une carte de fidélité ? Combien il a de points sur sa carte fidélité ? Quelle est sa fréquence d’achat ? Il y a énormément de choses qui peuvent être utilisées pour comprendre l’internaute. Nous utilisons d’ailleurs différents algorithmes.

Certains sont plus performants sur ce qu’on appelle des données anonymes. On ne sait pas qui est le visiteur, mais on peut voir en temps réel comment il se comporte sur le site, et on va adapter nos recommandations en fonction de cela. Et on a d’autres algorithmes qui sont beaucoup plus axés sur la segmentation, qui cherchent à vraiment comprendre le profil type de la personne, et à réagir par rapport à cela.

Quels seraient vos conseils pour une expérience de navigation optimale pour un utilisateur ?

Dans tout ce que l’on fait, tout au long de la product discovery journey, le premier objectif, est de servir l’utilisateur final. L’expérience utilisateur est clé, elle doit être le principal objectif, avant même d’essayer de servir la performance commerciale. Je pense qu’un des aspects les plus importants, c’est qu’il ait une expérience qui soit sans friction et omnicanale.

Imaginons un internaute qui démarre sa navigation sur Instagram, qui a vu une publicité qui mène à l’application mobile par Instagram et qui va commencer à naviguer sur un certain type de produits. Quand il va revenir une heure après en utilisant son Mac depuis chez lui, on doit être capable de comprendre son parcours, parce que c’est peut-être une personne qui n’avait pas envie d’acheter depuis son téléphone quand elle était dans le métro, mais qui maintenant a envie d’acheter sur son ordinateur.

Il faut pouvoir lui offrir une expérience sans couture, qui soit cohérente. Cela passe par le fait de lui montrer les mêmes produits, de mettre en avant ceux qu’il a récemment vu. Ensuite, il ne faut pas réfléchir en termes de fonctionnalités, mais plutôt essayer de sortir des silos et des touch points pour raisonner de façon horizontale : j’ai telle typologie de client dans tel état d’esprit, avec tel cheminement. Voilà l’expérience qu’il doit vivre tout au long de son parcours. C’est ce qui permet de faire une expérience réussie.

Quels sont les avantages de la mise en place d’une meilleure product discovery journey ?

Les premiers KPI sont très directs et faciles à calculer : il s’agit de l’augmentation du chiffre d’affaires, du panier moyen, du taux de conversion… Ensuite, nous trouvons des KPI secondaires mais pas moins importants qui arrivent dans une phase d’analyse plus poussée. Il s’agit de la fidélisation, et de tout ce qui fait qu’un internaute, parce qu’il a vécu une bonne expérience, va revenir sur le site pour ses expériences ultérieures.

On pense parfois moins à ces aspects, qui ont pourtant un impact fort sur un business. Il va par exemple affecter le taux de retour produit. Si la personnalisation ou la liste des produits en rapport est mal faite, il y a plus de chances que le client soit mécontent ou effectue une erreur et renvoie le colis.

L’intelligence artificielle peut aussi aider à réduire ce taux de retour en faisant en sorte que les produits proposés soient les plus pertinents possible pour l’internaute. Un autre KPI secondaire, mais qui a un impact important pour les retailers, est le temps humain passé à l’organisation des catalogues. Il est possible de confier une partie du ranking des produits à l’intelligence artificielle et ainsi d’y consacrer moins de temps, pour pouvoir se concentrer là où il y a un fort besoin de créativité humaine. Ce mix entre automatisation et créativité, que l’on appelle human control, nous parait être un sujet crucial.

Selon vous, quels vont être les grands défis et les grands axes d’amélioration des retailers en 2022 ?

Un défi important va être la fin des cookies. Toutes les technologies dont on vient de parler étaient basées à 100 % sur des cookies il y a encore deux ans. La fin des cookies est un enjeu parce qu’elle va réduire la capacité à analyser les parcours. Cela signifie que l’on ne peut pas utiliser les mêmes données en termes d’apprentissage. Nous avons évidemment des solutions et un panel de usecases qui peuvent être déployés pour réussir à travailler malgré ce manque.

Cela passe notamment par la création d’une relation de confiance avec les internautes beaucoup plus forte. Ils sont désormais réellement décisionnaires sur ce qu’ils veulent activer ou non comme fonctionnalités, sur ce qu’ils sont prêts à partager ou non. Il va falloir les inciter à avoir un compte sur le site et à beaucoup plus se loguer, ce qui va amener à repenser la structure de son site pour y ajouter des fonctionnalités qui apportent une vraie valeur ajoutée. C’est un sujet qui va être central dans les prochains mois !

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