Petit Bateau optimise la transformation de son moteur de recherche interne de 56% ! Petit Bateau optimise la transformation de son moteur de recherche interne de 56% !

Petit Bateau optimise la transformation de son moteur de recherche interne de 56% !

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le 10 janvier 2018

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LE DÉFI ?

 

« Conscient du manque à gagner émanant de notre moteur de recherche, nous souhaitions reprendre la main sur ce levier afin de garantir une expérience de recherche optimale pour nos clients et a fortiori, d’en améliorer les performances ». Karine Attali, Online Sales & Web Merchandising Manager chez Petit Bateau

améliorer la pertinence du moteur sur des requêtes stratégiques et longue traîne à l’international (six langues) > baisser le taux de sortie des utilisateurs du moteur, augmenter la transformation des visiteurs utilisant le moteur de recherche et baisse du nombre de requêtes aboutissant à 0 résultat

offrir une réelle expérience de recherche en allant au-delà de la suggestion de produit > accès rapide aux catégories, mise en avant des boutiques, augmenter la visibilité des contenus créés par la marque

– permettre à l’équipe e-merchandising d’être autonome dans ses actions d’optimisation > réactivité sur les stratégies de merchandising à mettre en place en fonction des opération commerciales, réalisation d’AB tests sur les stratégies, contextualisation des filtres à afficher…

 

NOTRE RÉALISATION

 

L’enjeu majeur de ce projet était avant tout de redonner pleinement la main à l’équipe e-merchandising dans ses actions d’optimisation. Pour cela, il était nécessaire de disposer d’un outil orienté métier et non technique. Le choix s’est alors porté vers la solution Prediggo. Il est vrai qu’en plus d’être « user friendly », cet outil donne l’opportunité aux e-merchandiseurs de configurer finement leurs leviers, en fonction de leurs objectifs.

Une fois l’outil choisi et la phase de cadrage réalisée, nous nous sommes penchés sur la manière de valoriser l’offre Petit Bateau (en proposant des boutiques mais aussi du contenu) et de faciliter l’accès aux pages listes et de produits (l’objectif étant de maximiser le taux de pénétration des catégories et donc la visibilité des produits). Cela s’est traduit par un enrichissement de l’auto-complétion (suggérant uniquement des libellés produits avant).

Nous avons ensuite travaillé sur le choix des attributs produits à indexer dans la recherche afin de garantir la pertinence des résultats et réduire ainsi le nombre de requêtes aboutissant à 0 résultat (pour rappel, plus vous en indexez, plus cela risque de créer du « bruit » dans les résultats proposés et donc de dégrader la pertinence !).

Pour finir, nous avons créé plusieurs stratégies de ranking, une par temps fort commercial, et ainsi répondre aux objectifs de chacun d’entre eux.

L’info en + : afin de rendre plus visible la barre de recherche (et en attendant de refondre le header), celle-ci a été passée en blanc vs. en bleu

 

LE MOTEUR DE RECHERCHE EN NOVEMBRE 2016

 

 

LES RÉSULTATS

Période d’analyse : oct. 2017 vs. oct. 2016 – moyenne tous pays

  • Grâce à l’optimisation de la pertinence textuelle (indexation des attributs dans la recherche réfléchie et création de synonymes), le taux de requêtes aboutissant à 0 résultat a baissé de 19% (inférieur à 1% sur la France).
  • Du fait de l’amélioration de la pertinence des produits retournés, le taux de conversion des visiteurs ayant réalisé une recherche a augmenté de 56% et le chiffre d’affaires de 70%.
  • La baisse du taux de sortie après recherche, même faible (-2%), montre également une amélioration de la pertinence globale du moteur de recherche.

 

LE MOTEUR DE RECHERCHE EN NOVEMBRE 2017

 

 N’hésitez pas à télécharger notre case study juste ici !

Alors, convaincu qu’il faille offrir une meilleure expérience de recherche à vos visiteurs ?

 

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Vos commentaires (1)

Les performances ont été analysées en AB testing ou en comparant avant/après ? Merci

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