Comment optimiser sa navigation à facettes grâce à la personnalisation

Les filtres à facettes sont un moyen d'augmenter vos taux de conversion en permettant aux visiteurs de trouver rapidement le produit qu'ils recherchent. Toutefois ceux-ci sont très souvent statiques et peu personnalisés en fonction du visiteur ; c’est tout à fait normal car l’objectif des outils de search n’est pas de personnaliser les facettes au visiteur mais de faire ressortir toutes les options disponibles par page.

Associés à la personnalisation, il est possible de faire évoluer de manière dynamique les facettes en fonction du comportement des visiteurs en plaçant automatiquement en tête de liste les filtres à facettes les plus fréquemment utilisés pour permettre, par exemple, d’affiner les recherches plus facilement. À la clé : encore quelques points incrémentaux de conversion ! Explication en actions.

Imaginez une situation – qui vous est d’ailleurs sûrement déjà arrivée : Vous cherchez une paire de chaussures en ligne – et vous vous trouvez face à une telle offre que, découragé, vous quittez le site web. Vous aviez pourtant une idée assez claire de ce que vous cherchiez ! C’est embêtant pour vous bien sûr, mais plus encore pour le site web que vous venez de quitter. L’étendue de son offre qui devrait être un avantage se retourne contre l’e-commerçant quand les visiteurs ne trouvent pas assez facilement ce qu’ils sont venus chercher. La solution ? Une recherche à facettes.

Qu’est-ce que la recherche à facettes ?

Définition La recherche à facettes (également appelée « navigation à facettes ») est une technique utilisée par les e-commerçants pour permettre à leurs visiteurs de trier et filtrer un grand nombre de références, grâce à un système de filtres comme la taille, la couleur, le prix ou la marque.

La particularité de la navigation à facettes est de pouvoir utiliser multiples filtres lors d’une même recherche, afin de limiter les résultats à des caractéristiques très précises pouvant se recouper.

Les facettes sont les attributs qui définissent les éléments classifiés. Pour revenir à notre exemple de chaussures, la taille, la couleur, le prix, la matière ou encore la saison sont des facettes. Pour qu’un système de recherche à facettes existe, il faut avant tout que les éléments soient référencés selon une classification à facettes, c’est-à-dire que chaque référence soit taguée en amont par le e-vendeur avec les facettes qui lui correspondent.

Dans quelle situation utiliser une recherche à facettes ?

La navigation à facettes est une approche qui s’est généralisée chez les e-commerçants dès le début des années 2000. On parle beaucoup de la recherche à facettes dans le domaine du e-commerce, mais cette méthode peut s’appliquer pour toute forme de bibliothèque en ligne : que ce soit des bibliothèques de contenu ou les pages de résultats de comparateurs de vols (pour ne vous donner que 2 exemples).

En somme, cela s’applique dès lors qu’un site doit permettre à ses visiteurs de se retrouver facilement à travers un grand nombre de résultats. Quand on dispose d’un large catalogue avec de nombreuses références et des produits similaires entre eux, les filtres à facettes sont en effet une bonne façon de guider les utilisateurs dans leur recherche. C’est moins vrai si on ne vend ou ne présente pas beaucoup de références différentes. Le système, s’il est efficace, implique une certaine complexité de mise en place, qui ne se justifie qu’à partir d’une certaine masse critique de références.

Quels sont les bénéfices de la recherche à facettes ?

→ Pour l’utilisateur avant tout Vos visiteurs sont exigeants...et pressés !  Ils veulent trouver exactement ce qu’ils cherchent dès le moment où ils arrivent sur votre site. La pratique montre qu’une très grande majorité des visiteurs arrivant sur un site de retail ou de e-commerce lancent aussitôt une recherche. Il faut donc proposer un système de classification qui permette au visiteur d’exclure facilement et intuitivement tous les articles qui ne répondent pas à ses critères de recherche. C’est ce que permet une navigation à facettes.

Le bénéfice est double : vos visiteurs sont satisfaits, trouvent ce qu’ils cherchent et peuvent aisément découvrir des produits. Leur expérience sur votre site est positive, et leur engagement vis à vis de votre marque est meilleur. Par ailleurs vos taux de conversion augmentent, puisque le visiteur qui trouve exactement ce qu’il recherche… l’achète chez vous !

→ Mais aussi pour le e-commerçant Un autre avantage important de la navigation à facettes est qu’elle vous permet d’optimiser votre référencement naturel. En effet, les robots des moteurs de recherche utilisent eux aussi votre classification et vos combinaisons de filtres pour référencer vos pages. Une classification à facettes réalisée dans les règles de l’art (en évitant notamment la création de contenu dupliqué - que Google n’apprécie pas) permet donc au site de e-commerce d’améliorer son SEO.

Pourquoi et comment associer recherche à facettes et personnalisation ?

La recherche à facettes est donc une méthode recommandée pour que la navigation de vos visiteurs soit optimale, et qu’ils trouvent facilement ce qu’ils sont venus chercher, voire plus. Cependant, il faut avoir en tête que la majorité des utilisateurs lancent des recherches simples lorsqu’ils se rendent sur un site de vente en ligne.

Par cela, on entend que les mots clefs entrés dans la barre de recherche seront souvent assez génériques, et que les résultats devront par conséquent couvrir un éventail large. Notre utilisateur masculin à la recherche de bottes en plastiques taille 43 à bas coût aura certainement le réflexe de chercher “chaussures pluie taille 43”.

La personnalisation permet de le prendre par la main pour l’amener à trouver le plus rapidement possible la bonne paire de bottes malgré une recherche initiale large en adaptant automatiquement la liste des facettes disponibles. C’est donc pour accompagner le visiteur dans sa recherche que l’on peut associer recherche à facettes et personnalisation. Pour assurer la pertinence des résultats proposés, et dans cet exemple précis, on peut imaginer plusieurs axes de personnalisation :

1. Réorganiser la liste de facette en temps réel en fonction des données d’intention du visiteur captées par Kameleoon tout au long de sa navigation.

Par exemple, si le visiteur a l’habitude de sélectionner les facettes : Taille 43, Catégorie Homme, et de trier par « prix croissant », pourquoi ne pas sauvegarder ces informations et les utiliser pour adapter la liste de facettes par défaut qui sera affichée à notre visiteur lors de recherches similaires. Kameleoon permet de stocker dans des données personnalisées, des critères de recherche précédemment utilisés : sensibilité au prix, catégorie(s) de produits consultée(s), genre, taille, etc., et de les exploiter pour réaliser des segmentations avancées. 
 

Exemple d’utilisation de données personnalisées lors de la création d’un segment

Exemple de recherche non personnalisée : tous les genres et catégories de produits sont proposés par défaut à notre utilisateur masculin en recherche de bottes pas chères

Exemple de recherche personnalisée avec des produits automatiquement filtrés pour homme et un tri par défaut par prix croissant

2. Utiliser votre segmentation existante (CRM, DMP, DataLayer) pour avoir une liste de facettes adaptée ou optimale par segment. Il est très rapide d’exploiter dans Kameleoon votre segmentation via nos passerelles existantes et d’adapter la liste de facettes à chaque segment.
 

Exemple d’utilisation de segments d’audience Tealium

3. Mettre en avant les facettes les plus populaires/utilisées à un instant T en utilisant nos fonctionnalités de triggering Produit.

Kameleoon permet de collecter en temps réel, via des API appelées depuis votre site, tout type de comportement de visiteurs. Par exemple, si une facette est très utilisée par une catégorie de visiteurs donnée, Kameleoon la remontera automatiquement dans le menu de facettes. On passe donc d’un menu de facette fixe et identique pour tous les visiteurs à un menu de facettes qui s’adapte en temps réel aux usages les plus populaires.

Pour maximiser l’efficacité de vos filtres à facettes, il est donc essentiel d’y mettre une bonne couche de personnalisation. Elle permet de faire évoluer de manière dynamique les facettes en fonction du comportement des visiteurs (et notamment de toutes ses données d’intention qui sont captées en temps réel) en plaçant automatiquement en tête de liste les filtres à facettes les plus fréquemment utilisées et permettre d’affiner les recherches plus facilement.

Menus de facettes non personnalisées

Exemple de menu de facettes personnalisées. La facette Marque étant très utilisée sur cette catégorie de produits, elle est remontée automatiquement en 1ère position par Kameleoon