Donner de la pertinence au site
.10 Avr

Donner de la pertinence au site

Il est amusant de voir certains sites proposer à leurs clients la possibilité de trier leurs résultats par « pertinence ». En s’intéressant de plus près à cette option de tri, il en ressort que de nombreux sites classent en réalité les articles par ordre d’ancienneté d’enregistrement dans leur base de données. La pertinence étant une notion subjective, elle n’a de sens que par rapport à une question posée.

Lorsqu’un site adopte un modèle orienté vendeur (« seller centric »), un produit en promotion ou à forte marge est pertinent pour le vendeur. Récemment la donne a changé, et les utilisateurs sont plus attirés par l’expérience des sites orientés utilisateur (« user centric »). Ils se voient ainsi proposer des produits réellement pertinents, qui correspondent exactement à leurs attentes. Cette pertinence est beaucoup plus complexe à mettre en œuvre.

La question essentielle pour un site n’est pas de savoir si un algorithme est pertinent ou non, mais quel est le degré de pertinence de l’algorithme car c’est ce degré qui impacte son taux de conversion et le niveau de satisfaction des utilisateurs.

L’objectif d’un Moteur de Personnalisation est de fournir les résultats les plus pertinents à chaque requête. Nous avons identifié cinq facteurs qui déterminent le niveau de pertinence des résultats :

  1. La pertinence des critères qui caractérisent les produits et ceux qui caractérisent les besoins et intentions de l’utilisateur. La qualité des données prime sur la quantité. Seuls les critères significatifs pour une décision de transaction sont pris en compte dans la pertinence.
  2. Le niveau de connaissance des besoins et intentions de l’utilisateur. Chaque utilisateur est unique. Lorsque l’utilisateur navigue sur un site pour la première fois, ce niveau est faible et le tri est bien entendu peu pertinent. L’utilisateur commence par découvrir la diversité de l’offre et il est légitime d’offrir des résultats variés. Puis dès que l’utilisateur s’intéresse à des produits particuliers, le niveau de connaissance de ses besoins et intentions augmente et la pertinence des résultats s’améliore indéniablement.
  3. La vitesse d’apprentissage de ces besoins et intentions. Une vitesse élevée permet de capter rapidement l’intérêt de l’utilisateur et de s’adapter rapidement à ses changements d’intention.
  4. La précision des algorithmes de Matching qui évalue le degré de correspondance entre l’ensemble des critères du profil de l’utilisateur et l’ensemble des critères du profil du produit.
  5. La vitesse de calcul pour répondre à une demande car l’utilisateur s’attend à recevoir un résultat instantanément.

MyDreamMatch a mis au point des algorithmes qui optimisent chacun de ces cinq facteurs pour offrir le plus haut niveau de pertinence à nos clients.

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