Guérin Joaillerie multiplie par 4 son taux de conversion ! Guérin Joaillerie multiplie par 4 son taux de conversion !

Guérin Joaillerie multiplie par 4 son taux de conversion !

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le 6 avril 2018

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Depuis sa création en 1969, Guérin Joaillerie a toujours bousculé les codes de la joaillerie traditionnelle, avec toutefois l’amour du savoir-faire et de la précision mais surtout la volonté de créer une joaillerie vibrante d’émotion. Il y a 5 ans, la marque est rachetée par le groupe galeries Lafayette et se positionne comme une marque moderne, tendance et toujours accessible.

Nous accompagnons la marque depuis moins d’un an dans le but d’améliorer sa performance online et l’expérience utilisateur. En juin dernier, Guérin Joaillerie constate certaines anomalies : bon nombre de résultats ne correspondent pas aux recherches utilisateurs, les suggestions sont limitées et les distinctions entre produits et gammes ne sont pas claires. Après avoir pris connaissance des problématiques et ambitions de la marque, nous déterminons des objectifs et leur proposons la recommandation suivante.

Un audit qui définit 5 objectifs

  • Améliorer la pertinence du moteur à travers 4 fonctionnalités clés : la pertinence, la tolérance aux fautes d’orthographe, la recherche sémantique, la recherche multi-sources catalogue, le contenu éditorial.
  • Proposer un véritable parcours de recherche : proposer une expérience d’achat simplifiée pour que l’utilisateur se sente accompagné et guidé sur le site.
  • Améliorer l’expérience client et la présentation des produits Guérin Joaillerie pour faciliter la recherche de l’auto-complétion et la page de résultat.
  • Être en capacité de mesurer l’impact business de ces optimisations à travers la web analyse
  • Garantir l’autonomie des équipes métiers grâce à une formation sur l’outil Algolia

Notre stratégie proposée ?

  • Intégrer une auto-complétion structurée : pour guider les visiteurs, faciliter l’accès aux pages du site et donner un aperçu du catalogue produit à l’utilisateur lors de son parcours de recherche.
  • Intégrer le one-click suggest : pour donner des conseils liées aux éléments et réassurance sur les bijoux (choix de la taille de bague, conseils d’entretien des bijoux) et à terme mettre en avant les opérations commerciales
  • proposer une alternative aux requêtes amenant un 0 résultat : dans le but de ne pas créer de la frustration chez les utilisateurs qui ne trouve pas ce qu’il souhaite.
  • Proposer des résultats et des filtres pertinents : pour permettre de classifier la navigation et d’avoir une ranking adapté aux objectifs commerciaux

Afin de garantir la réalisation de ces recommandations, nous avons élaboré une aide au choix d’outil de searchandising. 2 acteurs ont été sélectionnés : Algolia, outil de searchandising et Sensefuel, moteur de recherche personnalisé.

Nous avons retenu Algolia qui répondait davantage à l’expression de besoin fonctionnelle construite avec Guérin Joaillerie. En plus de ça Algolia est un outil en open source, une qualité non négligeable.

En pratique ?

Mise en place du one-click suggest : au click sur la barre de recherche, un layer de 3 suggestions s’affiche pour mettre en avant les conseils d’entretiens des bijoux

 

Intégration d’une auto-complétion enrichie et responsive avec des suggestions organisées en 3 catégories : les produits, les catégories associées à ces produits et les articles.

 

Création  et intégration de la page 0 résultats dans le but de proposer à minima les 3 entrée principales du catalogues produit.

 

Intégration de facettes de filtrage dynamique et hiérarchisées en page de résultats de recherche.

 

Mise en avant de la proposition de valeur sur les fiches produits : intégration des vues basiques et vues portées. Possibilité d’ajouter les produits  directement à la whishlist, de masquer le prix, tout en proposant des éléments de réassurance.

Les résultats ?

  • 7% des sessions ont recours au moteur de recherche vs 4% à N-1
  • Un taux de conversion multiplié par 4 pour les visiteurs ayant utilisé le moteur de recherche (desktop + mobile)
  • 8% des requêtes aboutissement à un « no result » vs 30 % à N-1
  • Le taux d’atteinte de la fiche de produit est multiplié par 2
  • Diminution de 40 % du taux de sortie de la page résultat : 12,2% vs 20,2% à N-1

Si vous aussi vous souhaitez améliorer la performance de votre moteur de recherche, n’hésitez pas à nous contacter !

Vous souhaitez télécharger le case study ? Il est discret, léger, il fait ressortir à merveille les icônes de votre bureau et c’est du 19 carats !

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Vos commentaires (1)

Merci pour le partage. L’optimisation du moteur de recherche interne est un sujet très important. J’ai 2 interrogations :

1 – Vous n’avez pas éclairé la situation initiale : quel était le précédent moteur de recherche ? Mais on peut supposer qu’il était défaillant ou mal implémenté et qu’il ne vaut mieux pas le citer 🙂

2 – Je suis également curieux de savoir comment les 2 solutions cohabitent (algolia et sensefuel). Quel outil fait quoi, par exemple sur le ranking des produits affichés ?

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