Le magasinage conversationnel : une tendance implantée pour toujours

Avez-vous eu la chance d'essayer Rufus, l'assistant de magasinage conversationnel de Amazon, alimenté par l'IA générative? Personnellement, je l'ai utilisé lors de mon dernier magasinage des Fêtes, et ça s'est très bien déroulé.

Amazon a bien choisi son moment pour nous proposer son assistant de magasinage : après un premier lancement aux États-Unis au cours de l'été 2024, Rufus a été offert au Canada, en Europe et en Inde juste à temps pour le temps des Fêtes. On peut dire que l'arrivée de cet assistant par IA a ouvert les barrières de rétention d’un fleuve inarrêtable : celui du magasinage conversationnel!

Le train du magasinage conversationnel a quitté la gare

Si le lancement de Rufus est à ce point significatif, c'est bien sûr parce que c'est une multinationale comme Amazon qui le fait, et non pas un petit joueur de moindre importance. On peut dire qu'il s'agit, sans aucun doute, d'un changement structurel fondamental dans nos habitudes de magasinage en ligne. Fini, la navigation à travers des filtres impertinents, inutiles ou inexistants. Terminé, les boucles sans fin dans des pages de résultats obstruées par des publicités commanditées.

L'arrivée de Rufus et du magasinage conversationnel dans le paysage numérique me rappelle ce doux moment où j'ai découvert Netflix (« wow, de la télévision sans publicité? »), et où j'ai supprimé mes services de câblodistribution pour ne plus jamais revenir en arrière (j'en ai presque pleuré de joie!) Il fallait sauter dans le train et suivre la révolution. Et la nouvelle révolution du magasinage numérique aujourd’hui, c'est sans contredit l'arrivée des agents conversationnels par intelligence artificielle!

Un magasinage sans pub et sans téléguidage

Vous souvenez-vous du moment où on devait traîner au centre d'achat et perdre son temps à parcourir les rayons pour trouver ce qu'on cherche? Et bien, ce temps est révolu. Maintenant, tu ouvres ton mobile, tu cliques sur Rufus, tu lui demande ce que tu veux dans les mots que tu veux, tu tombes sur la page du produit, tu l'ajoute au panier, tu confirmes puis tu t’en vas. C'est l'équivalent de rentrer dans le centre d'achat, de parler 30 secondes à un commis, de passer à la caisse sans file d'attente, puis de retourner jouer au basket ou regarder Netflix. Ça, c'est une expérience de magasinage comme je l'aime!

Envie d'un exemple plus concret de magasinage conversationnel? Voici une requête que j'ai récemment donnée à Rufus : « Trouve-moi un rasoir électrique pour homme de qualité et qui a des bons commentaires. Je me fous du prix. J’en veux un qui rase de près, vraiment. Et donnes-moi-en pas un avec 3 têtes pivotantes : c’est pas confortable. J’en veux un en ligne droite là, tsé? Ah, pis je veux un rasoir durable, pas de la camelote. »

Il y a deux choses importantes à retenir de cette requête de recherche :

1. J’ai fait une seule requête de recherche avec tous mes critères d’achat. Exit donc les requêtes de recherche avec plusieurs petits mots clés et l’usage de filtres plus ou moins pertinents.
2. J’ai utilisé le langage que j'utilise dans la vie de tous les jours, sans avoir à m'adapter aux mots clés suggérés par des spécialistes SEO. Je laisse plutôt le grand modèle de langage (aussi appelé LLM ou Large Language Model) du système IA faire tout le travail.

La clé : comprendre le besoin derrière les mots-clés

Au-delà de l'intelligence artificielle, les assistants de magasinage conversationnel comptent sur des infrastructures avancées reposant sur des LLM alimentés par ChatGPT, LLaMA, Grok, Claude, ou autres. Ces technologies interprètent des requêtes complexes formulées dans un langage naturel, puis proposent des résultats précis.

Créer des solutions IA en mesure de traiter des demandes faites dans un langage naturel implique bien entendu de développer et maintenir des descriptions de produits riches et détaillées. Mais il importe aussi d'optimiser ces descriptions à la recherche sémantique et vocale, car ces assistants de magasinage vont bien au-delà de la simple correspondance de mots-clés : ils intègrent le traitement et la compréhension du langage naturel pour interpréter l'intention derrière une requête de recherche. Donc, si vous faites une recherche pour des « chaussures d'hiver confortables pour la randonnée », ces systèmes ne s'arrêteront pas seulement aux mots individuels que vous avez utilisés, mais prendront également en compte votre besoin sous-jacent d'avoir des chaussures chaudes et durables, adaptées aux activités de plein air.

Une gestion optimale des données de produits est primordiale

Pour supporter des mises à jour en temps réel et des requêtes simultanées par millions, les plateformes IA doivent disposer d’interfaces de programmation (API) évolutives, reposant sur des infrastructures cloud résilientes. Ces API s'assurent d'afficher les informations les plus à jour concernant les stocks, les prix et les caractéristiques de chaque produit. Et pour ce faire, il faut compter sur une architecture capable de gérer des volumes massifs de données structurées. Les entreprises se doivent aussi de communiquer efficacement toutes les données relatives à leurs produits.

Bref, la gestion efficace d’un catalogue de produits en ligne commence par la création de données exhaustives, avec des métadonnées détaillées comme les codes SKU et les codes-barres (UPC), ainsi que des descriptions précises. Les attributs des produits, comme la taille, la couleur, les matériaux ou les spécifications techniques, doivent également être standardisés pour faciliter leur comparaison par les algorithmes de l'IA.

Il importe aussi de bien implémenter dans son système de magasinage conversationnel les balises JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) puisqu'elles s'avèrent essentielles pour structurer les données de produits. Ces balises permettent aux algorithmes de détecter et d’analyser rapidement les informations pour associer les produits à des catégories standards. Par exemple, un produit comme une table basse sera mieux reconnu s’il est correctement étiqueté avec des attributs comme les dimensions, les matériaux ou le style.

Par ailleurs, la gestion des données doit prendre en charge toutes les variations possibles des produits lorsque plusieurs tailles, couleurs ou modèles différents sont offerts. Chaque variante de produit doit être présentée de manière claire et distincte dans les résultats. Les descriptions riches, incluant des mots-clés sémantiques et des éléments multimédias, ajoutent une couche supplémentaire de valeur en facilitant les recherches complexes, sémantiques, et vocales.

L'interopérabilité au cœur de l’écosystème

L'interopérabilité est le moteur caché de cette révolution du magasinage en ligne. Les assistants conversationnels comme Perplexity ne font pas que rechercher des produits : ils interagissent directement avec les données traditionnellement réservées aux systèmes CRM/ERP et aux places de marché afin de garantir l’exactitude des informations en temps réel et d'assurer une cohérence parfaite entre les différentes plateformes.

En plus de réduire les erreurs, ces connexions dynamiques entre les systèmes contribuent aussi à diminuer les temps de traitement, offrant ainsi une meilleure expérience utilisateur. La réalité augmentée et la visualisation 3D, couplées à ces flux d’information en temps réel, permettent en outre à la clientèle de visualiser leur produit avant de commander.

Au final, votre catalogue de produits doit donner accès à des endpoints API (points de terminaison) qui permettent de consulter vos informations de produits en temps réel. Fini, le temps du transfert ponctuel d'informations à Google! Les assistants de magasinage par IA doivent désormais toujours avoir des informations à jour sur vos produits (prix, soldes, inventaires, etc.) De plus, Shop like a Pro, l'assistant de magasinage de Perplexity, transfère toute la portion du magasinage en ligne des entreprises dans leurs interfaces. Les sites commerciaux de ces entreprises agissent donc comme fournisseurs de données brutes, ce qui facilite grandement le suivi en temps réel des ventes. Une telle fonctionnalité n'est actuellement pas compatible avec le suivi traditionnel de vos métriques sur Google Analytics.

En résumé, quelles sont les actions à prendre?

Voici un petit récapitulatif des bonnes actions à prendre pour préparer votre boutique e-commerce à l'arrivée du magasinage conversationnel.

Gestion des données des produits

• Créer des descriptions de produits riches et détaillées;
• Optimiser les descriptions des produits pour la recherche sémantique et vocale;
• Inclure des métadonnées exhaustives (SKU, UPC et attributs précis comme la taille, la couleur, les matériaux, etc.);
• Standardiser les attributs des produits;
• Bien implémenter les balises JSON-LD;
• Gérer les variations de produits (les tailles, les couleurs, les modèles, etc.).

Optimisation visuelle et technique des produits

• Ajouter des images haute résolution de vos produits sous plusieurs angles;
• Créer des textes alternatifs optimisés pour chaque image;
• Développer des endpoints API permettant la mises à jour d'informations en temps réel;
• Assurer l'interopérabilité entre vos différents systèmes (CRM et ERP);
• Préparer des flux de données dynamiques et instantanés.

Stratégie de recherche et accessibilité

• Adapter le contenu à un langage naturel et conversationnel;
• Penser aux requêtes de recherche complexes et intuitives;
• Faciliter la compréhension de l'intention derrière chaque recherche;
• Préparer son catalogue pour les assistants IA.

De grandes transformations à venir pour votre commerce en ligne

L'arrivée du magasinage conversationnel constitue une transformation structurelle majeure dans le monde du e-commerce, où l'intelligence artificielle, les requêtes complexes dans un langage naturel et la gestion précise des données deviennent centrales. Les entreprises doivent s'adapter à cette nouvelle réalité technologique en repensant leur approche de catalogage, de recherche et d'interaction client pour proposer une expérience d'achat plus intuitive, efficace et personnalisée à sa clientèle.

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