Augmenter les ventes des sites marchands grâce à des fiches produits plus fiables

Boosté par la crise du Covid, le succès des marketplaces et la croissance des catalogues e-commerce compliquent la tâche des équipes chargées de la mise en ligne des fiches produits. À cause des volumes d’abord, mais aussi de par l’hétérogénéité dans les descriptions des produits. Basés sur des technologies sémantiques, des outils pallient cette difficulté et fiabilisent le PIM (Product Information Management).

Même sur les sites de e-commerce et les marketplaces qui marchent le mieux, une partie des produits pourraient être mieux indexées et catégorisées afin d’optimiser les ventes. Illustration parmi d’autres, Fnac Darty estime qu’aujourd’hui, environ 12%** de ses offres sont concernées.

« Il est difficile de mesurer l’impact sur le taux de conversion, mais il est clair que si ces produits ne sont pas suffisamment visibles, ils ne pourront pas générer de ventes » indique Jocelyn Caron, chef de projet marketplace chez Fnac Darty.

Par exemple, un « PC » uniquement accessible à travers la catégorie « unité centrale », une erreur sur la dimension d’un téléviseur, en pouces au lieu de centimètres, ce qui impacte bien sûr une recherche en ligne par le prix et la dimension, ou encore, une coque de smartphone rouge, dont le titre précise qu’elle est de couleur verte.

Les raisons ? Le site de vente en ligne est d’abord victime de son succès. Il propose entre 14 et 16,5 millions de produits. Ces produits se répartissent sur 23 univers, de la papeterie aux accessoires pour le jardin en passant par les articles de sport, et se caractérisent par 4 000 attributs.  De plus, ces données sont régulièrement mises à jour. Au cours des 12 derniers mois, 1 700 vendeurs ont modifié leurs catalogues. Ces volumes ne permettent pas une prise en charge exclusivement manuelle.

Fnac Darty a bien sûr un outil de gestion pour automatiser, en grande partie, l’intégration des produits et leur mise à jour. Mais, les différences dans la terminologie employée entre chaque fournisseur, pour le catalogue maison, et chaque vendeur, pour la marketplace, dans la description des produits restent source d’ambiguïté et d’erreur.

Une augmentation du taux de conversion

Pour pallier cette difficulté, une solution est de faire appel aux technologies d’IA et des outils d’analyse du langage naturel. Ils permettent d’extraire et d’homogénéiser les informations à partir des descriptions initiales des produits avant de les envoyer vers les outils chargés de la mise en ligne. Et ce, quel que soit le format des données source et le niveau de langage employé.

Cette nouvelle génération d’outils basée sur la sémantique et le machine learning analyse automatiquement les descriptions sans nécessiter de formaliser les règles au préalable. Elle implique par contre une première étape consistant à entraîner l’outil avec des données d’apprentissage, des fiches produits notamment.

Basé sur des jeux de données spécialisés dans le domaine du e-commerce, cet entraînement consiste notamment à valider les résultats obtenus par l’outil : affectation dans une catégorie, extraction des attributs, cohérence entre plusieurs caractéristiques…. Au terme de cette étape, le logiciel atteint une interprétation pertinente dans l’analyse des catalogues de plus de 90%. Les informations restantes basculent sur un traitement manuel. Le « PC » sera ainsi bien accessible à travers le filtre « Ordinateur », le téléviseur avec les bonnes dimensions… De l’ordre de quelques jours, cette étape nécessite de disposer d’un jeu de données « propres ». Quand un tel jeu n’est pas disponible, il est nécessaire de le générer, ce qui prend alors plus de temps.

Alternative, il est possible d’utiliser des sources de données métiers, issues de sites de e-commerce. Ensuite, au quotidien, cet apprentissage peut se faire automatiquement au fil de l’eau avec peu de supervision humaine pour suivre les évolutions de la langue et des descriptions marketing et des méthodes existent pour accompagner des évolutions plus importantes du catalogue. Cette actualisation peut être directement prise en charge par les équipes marketing ou chargées de la mise à jour des sites marchands, ou faire l’objet d’un accompagnement.

Dernière étape dans la mise en place d’un projet, l’intégration technique de cet outil, qui prend la forme d’une API (Application Programming Interface) n’est pas intrusive dans le système d’information. Chaque mise à jour d’une fiche produit déclenche un appel à cette API. Ce type d’outils a été optimisé pour garantir des temps d’exécution très courts permettant ainsi le traitement de catalogues volumineux.

Globalement, ce type de projet s’étale en général sur quelques semaines pour un coût limité, un abonnement de quelques centaines d’euros par mois. Cette amélioration de la qualité des catalogues se traduit par une réduction des erreurs, une diminution du temps pour la mise à jour comme pour l’intégration de nouveaux fournisseurs ou vendeurs sur les sites, et au final, par une augmentation du taux de conversion et donc des ventes.

En résumé et comme l’indique clairement Fnac-Darty, les enjeux sont clairs, les sites marchands capables de proposer aux internautes des fiches produits fiables et permettant de trouver le bon produit rapidement, développerons significativement leurs ventes et fidéliserons leurs clients.

 ** Source Fnac Darty

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