Lego et iPhone : les plus fréquentes recherches de la clientèle
Les clientes et clients de Digitec Galaxus saisissent chaque année plus de 190 millions de demandes dans le champ de recherche, le plus souvent le lundi et le dimanche. Alors que certains termes comme « iPhone » ou « Lego » figurent constamment dans le top 10, d’autres recherches ne donnent aucun résultat.
Chaque jour, la clientèle de boutiques en ligne saisit plus de 500 000 demandes (uniques) dans le moteur de recherche. Que révèlent ces plus de 190 millions de recherches uniques annuelles sur la clientèle ? Quels produits font le buzz ? Quand les recherches sont-elles les plus fréquentes et quelles sont celles qui ne mènent à rien ? Plusieurs équipes de développeurs responsables de la recherche donnent un aperçu exclusif du comportement d’achat de la clientèle.
Chercher et commander un nouveau masque de ski durant l’après-ski
« Notre clientèle ne veut pas chercher, mais trouver rapidement et facilement », souligne Ryan Prater, Product Owner de l’équipe Endeavour. C’est justement le week-end, lorsque les utilisateurs et utilisatrices sont en déplacement, que les choses doivent aller vite. Par exemple, en hiver, ils souhaitent chercher et commander directement un masque de ski dans un bar après-ski pour pouvoir retourner rapidement à leur boisson. « Les données montrent que les utilisateurs et utilisatrices de la boutique en ligne saisissent 5 % de caractères en moins le samedi sur les appareils mobiles que le mercredi sur les ordinateurs », ajoute Ryan. Avec l’utilisation croissante de l’appli mobile, cette tendance va encore s’accentuer.
Source : Manuel Wenk
Clara Goebel est Data Analyst au sein de l’équipe Nightingale et travaille en étroite collaboration avec Ryan Prater. Elle explique : « La complexité des données nous permet de comprendre de manière très détaillée comment les utilisateurs et les utilisatrices interagissent. Nous pouvons ainsi optimiser précisément l’expérience de recherche et de navigation. »
Une recherche performante est très complexe et nécessite la collaboration de nombreuses équipes de développeurs. L’équipe Endeavour se concentre sur l’expérience utilisateur : comment les internautes interagissent-ils avec la recherche et les filtres ? L’équipe Nightingale, dont fait partie Clara Goebel, apporte son soutien grâce à des analyses de données approfondies. D’autres équipes, comme Nautilus, s’occupent des algorithmes de recherche et des classements ou veillent à ce que la navigation dans la boutique fonctionne parfaitement.
Apple et Lego dominent les tendances de recherche
Les statistiques de recherche révèlent des favoris de longue date, comme les produits d’Apple et de Lego, très appréciés par la clientèle. Lego n’a perdu que brièvement sa position de leader au cours des derniers mois. Le « ventilateur » est monté sur le trône lors de certaines journées chaudes. Les chargeurs de secours, les sacs à dos ou les aspirateurs sont également aux avant-postes.
En plus des favoris, il vaut également la peine de jeter un coup d’œil aux tendances. Elles indiquent quels produits et quelles catégories intéressent actuellement la clientèle par rapport à la semaine précédente. Elles varient en fonction de la saison, des jours fériés ou de l’article du magazine. Le terme « maillot suisse » a été recherché 388 % plus souvent au cours de la dernière semaine de novembre. Des événements comme Noël se reflètent aussi clairement dans la recherche. Ainsi, le terme « décoration Noël » a été 95 % plus souvent recherché. Lorsque les recherches pour un terme particulier augmentent par rapport à la semaine précédente, c’est généralement parce qu’un nouveau gadget est sorti ou que notre équipe de rédaction a publié un article. Ainsi, l’Oura Ring a suscité un grand intérêt suite à l’article de notre collègue de la rédaction Lorenz Keller.
Une recherche sur dix ne mène à rien
Toutes les recherches ne donnent pas les résultats escomptés. En 2024, 8 % de toutes les recherches n’ont mené à rien. Nous avons pu réduire ce chiffre à 2 % grâce à un nouvel algorithme de recherche mis en ligne en novembre 2024. Les recherches n’ont jusqu’à présent pas abouti lorsque Galaxus ne proposait pas les articles en question. Depuis peu, l’algorithme essaie dans ces cas de proposer des alternatives aussi adaptées que possible.
L’« offre du jour » est particulièrement recherchée, mais n’a pas encore donné de résultat. Depuis la mi-décembre, la bonne affaire s’affiche lorsqu’on saisit ce terme. Les gourdes AirUp sont également très recherchées, mais Galaxus ne propose pas les gourdes de l’entreprise allemande dans son assortiment. Nos équipes de recherche informent les acheteurs au sujet des recherches qui n’aboutissent pas afin qu’ils puissent ajouter ces produits. C’est le cas des éponges de Scrub Daddy, qui font désormais partie de l’assortiment.
Il existe d’autres facteurs qui influencent les recherches sans résultats. En Suisse, par exemple, seuls 7 % des recherches n’aboutissent pas, contre 12 % en Allemagne. Cela s’explique par les différences dans l’assortiment.
Décisions basées sur les données : voici comment les équipes testent de nouveaux concepts
Source : Manuel Wenk
« Avec autant de données et une focalisation sur l’amélioration de l’expérience client, on a meilleur temps d’essayer des idées plutôt que d’investir des mois dans des feuilles de route », explique Ryan Prater. Par exemple, l’équipe Endeavour réalise actuellement un test A/B pour le tri automatique des filtres sur les pages des produits. Ryan explique : « Lorsqu’on cherche une chaîne de vélo, on se demande tout de suite combien de vitesses la cassette a-t-elle sur la roue arrière ? Le filtre correspondant devrait donc apparaître en premier. » L’hypothèse émise par l’équipe s’est confirmée et grâce à l’expérience acquise lors du test A/B, la fonction a été déployée sur l’ensemble des utilisateurs et utilisatrices de la boutique en ligne.
Source : Ryan Prater
Un autre essai examine si l’IA peut être intégrée dans la recherche. L’équipe Nautilus travaille actuellement sur un test A/B qui permettra de mieux comprendre les demandes de recherche plus longues et plus complexes. Par exemple, si quelqu’un recherche « pièce métallique pour déboucher les canalisations », l’IA pourrait interpréter la demande et guider la personne vers le produit approprié. « Ces essais durent généralement deux à trois semaines pour atteindre une signification statistique », précise Ryan. Les équipes obtiennent ainsi rapidement des résultats pertinents. Les utilisateurs et utilisatrices sont répartis au hasard en deux groupes : le premier teste la nouvelle fonctionnalité et l’autre, le groupe de contrôle, voit la version habituelle. Les données collectées sont entièrement anonymes et permettent aux équipes de développement de savoir quelles modifications améliorent l’expérience de recherche et d’achat.
*Pour trouver le bon produit le plus rapidement possible, les équipes continueront à investir beaucoup de temps. Qu’est-ce qui vous plaît dans notre recherche et où voyez-vous encore du potentiel ? Nous avons hâte de connaître votre avis dans les commentaires !
En tant que blogueur vidéo et producteur multimédia préparer le contenu sur différents médias et de toujours être à la pointe de la technologie va de soi. Chez digitec, cela se fait souvent sous forme de vidéo. Quand de nouveaux appareils photo, drones ou smartphones paressent sur le marché, je n’ai qu’une seule envie: les tester. Heureusement que je travaille à la source! Côté loisirs j’aime me retrouver à la montagne, que ce soit pour faire du ski, du vélo ou de la randonnée.