Comment les applications ChatGPT redéfinissent les règles de la découverte produit

Résumé

Les équipes chargées de l’ecommerce ont passé des années à élaborer une stratégie multicanal reposant sur une hypothèse de base : les acheteurs effectuent leurs recherches sur Google, naviguent sur les réseaux sociaux et finalisent leurs achats on-site. Cette hypothèse est en train de s’effriter.

Une part croissante d’acheteurs très motivés commence désormais son parcours d’achat au sein même de ChatGPT, en posant des questions telles que « Quelle est la meilleure chaussure de course pour les pieds larges à moins de 150 dollars ? » et en recevant une sélection ciblée et documentée avant même d’avoir consulté le site d’une seule marque.

Il s’agit d’un changement structurel dans le fonctionnement de la découverte produit, et les marques qui seront les premières à en comprendre les mécanismes bénéficieront d’un réel avantage. Apparaître dans les résultats de ChatGPT constitue un défi ; transformer en chiffre d’affaires les visiteurs qui proviennent de cette source en est un autre, et c’est précisément l’aspect dans lequel la plupart des équipes n’investissent pas encore suffisamment.

Pourquoi ChatGPT est devenu un canal de découverte produit

Pendant la majeure partie de ses débuts, ChatGPT était un outil de productivité permettant de rédiger des brouillons, de résumer des informations et de répondre à des questions factuelles. Les achats n’étaient qu’une activité accessoire. Cela a changé lorsque OpenAI a lancé des expériences d’achat conçues pour générer des guides d’achat personnalisés à partir de données de produits indexées sur l’ensemble du Web, offrant ainsi à ChatGPT un format de sortie structuré et adapté au commerce, spécialement conçu pour faciliter les décisions d’achat.

Il en résulte un canal dont la qualité de l’intention est particulièrement élevée. Lorsqu’un utilisateur demande à ChatGPT une recommandation produit, il a déjà dépassé le stade de la simple prise de connaissance : il a des besoins, des contraintes et doit prendre une décision à court terme. Pour les équipes d’ecommerce qui ont passé des années à optimiser le volume de trafic, cette évolution vers la densité d’intention mérite d’être prise au sérieux. Un nombre réduit de visiteurs aux intentions plus précises peut générer un chiffre d’affaires comparable, voire supérieur, à celui d’un trafic plus important mais moins ciblé.

Comment fonctionnent les fonctionnalités d’achat d’OpenAI pour les commerçants ?

Mise en relation des catalogues de produits

OpenAI a mis en place des mécanismes de vente en ligne permettant aux commerçants de rendre leurs fiches produits structurées éligibles aux résultats commerciaux de ChatGPT. Les commerçants partagent des données structurées sur leurs produits, notamment les prix, les stocks, les caractéristiques et les promotions, et ces données peuvent alors apparaître dans les résultats de ChatGPT.

« Éligible » est le mot clé. Tous les catalogues qui soumettent des données n’apparaîtront pas, et les critères d’évaluation spécifiques sont encore en cours d’élaboration à mesure qu’OpenAI développe ces fonctionnalités. Les marques qui participent dès le début sont susceptibles de bénéficier d’une position mieux établie à mesure que le système gagnera en maturité, même si la dynamique concurrentielle exacte dépendra de la manière dont OpenAI fera évoluer l’accès à ces fonctionnalités au fil du temps.

Maintenir le parcours d’achat sur votre propre site

Parallèlement aux intégrations de flux, OpenAI s’est orienté vers des expériences commerciales qui redirigent les utilisateurs vers l’environnement de paiement propre au retailer, plutôt que de passer par une couche intermédiaire générique. Cela revêt de l’importance pour deux raisons. Les marques conservent le contrôle du parcours d’achat au lieu de le céder à un tiers, et les données clients issues de la transaction sont transmises à la marque, une distinction qui revêt une importance particulière pour les équipes qui s’intéressent à la valeur à vie du client et à la personnalization en aval.

Quels sont les facteurs qui déterminent le classement des produits au sein de ChatGPT ?

Les signaux qui favorisent la visibilité

Les résultats de recherche liés au shopping générés par ChatGPT ne constituent pas un canal publicitaire au sens traditionnel du terme. Il n’y a pas de placement basé sur des enchères. Les produits s’affichent parce que le modèle estime qu’ils constituent la réponse la plus pertinente à une requête donnée.

Parmi les facteurs qui influencent cette évaluation figurent la pertinence par rapport à la requête spécifique, la qualité et l’actualité des avis, l’exactitude des attributs des données structurées (tels que le prix, la disponibilité et les caractéristiques techniques), ainsi que l’exhaustivité globale du catalogue. Un produit dont les données sont riches, précises et à jour obtiendra systématiquement de meilleurs résultats qu’un produit dont les données sont insuffisantes ou obsolètes, quelle que soit la taille de la marque.

Pourquoi la qualité de l’alimentation devient une exigence pratique

La qualité des données est primordiale lorsque les acheteurs posent des questions complexes comportant de multiples contraintes, du type de celles qu’un véritable acheteur formulerait, comme « des chaussures de randonnée imperméables, taille 11, disponibles sous une semaine, à moins de 200 $ ». La capacité du modèle à répondre avec précision dépend du degré d’exhaustivité et de cohérence des données produit sous-jacentes. Chaque attribut manquant, chaque prix obsolète, chaque divergence de disponibilité est autant d’occasions pour le modèle d’omettre votre produit ou de le recommander à tort.

C’est là que l’infrastructure de recherche sur site et de données produit d’Insider One devient un atout plutôt qu’une corvée. Eureka, notre moteur de recherche hybride (lexical + sémantique), nécessite déjà un catalogue de produits propre et structuré, doté d’attributs riches, de groupes de variantes intelligents et de facettes intelligentes. C’est précisément cette qualité du catalogue, qui permet à Eureka de renvoyer des résultats pertinents pour une requête complexe on-site, qui aide vos produits à apparaître dans ChatGPT : une seule et même source de données, deux avantages qui se renforcent mutuellement.

Le fossé entre la découverte et la conversion que les marques négligent

Une grande partie du débat actuel autour de ChatGPT et du commerce passe à côté d’un élément essentiel : de nombreux acheteurs qui reçoivent une recommandation produit de la part d’un outil d’IA ne finalisent pas leur achat au sein de cet outil. Ils cliquent pour accéder au site web de la marque. L’interaction par chat influence la décision, mais la conversion s’effectue sur le site de la marque elle-même — ce qui signifie que l’expérience on-site au moment de l’arrivée sur la page de destination est le facteur déterminant pour remporter la vente.

L’optimisation du flux ne suffit pas à elle seule à combler cet écart. Un acheteur provenant de ChatGPT n’est pas un visiteur « à froid ». Il arrive avec un produit précis en tête, des attentes façonnées par ce que l’IA lui a indiqué, et une forte intention d’achat. S’il atterrit sur une page de liste générique, ou si le site lui propose la même expérience de page d’accueil que celle offerte à tous les visiteurs anonymes, le signal d’intention obtenu grâce à l’investissement dans le catalogue est gaspillé.

Combler le fossé : une couche d’expérience unifiée et adaptée aux agents

Pour offrir une expérience pertinente on-site à un visiteur redirigé par ChatGPT, il est nécessaire de relier des fonctionnalités que la plupart des équipes gèrent actuellement de manière cloisonnée. Vous devez identifier immédiatement le contexte du visiteur : quel produit lui a été recommandé, quelle requête l’a conduit jusqu’à vous, et s’il a déjà interagi avec la marque par le passé. Vous avez besoin d’expériences de page d’accueil dynamiques qui mettent en avant le produit spécifique ainsi que des alternatives pertinentes en fonction du contexte. Et vous avez besoin d’une prise de décision en temps réel qui s’adapte dès les premières secondes de la visite du site.

Adidas a collaboré avec Insider One pour proposer ce type d’expérience adaptée au contexte et a constaté, en l’espace d’un mois, une augmentation de 259 % du montant moyen des commandes ainsi qu’une hausse de 13 % du taux de conversion, grâce à l’association d’expériences personnalisées on-site et de données comportementales.

Ce même principe s’applique directement au trafic provenant de ChatGPT, où le signal d’intention est particulièrement fort au moment de l’arrivée.

La plateforme d’Insider One est spécialement conçue pour ce type de personnalization en temps réel et adaptée au contexte. Smart Recommender propose de manière dynamique des produits pertinents en fonction des signaux comportementaux et prend en charge des algorithmes collaboratifs, basés sur le contenu et hybrides, avec prévisualisation des stratégies et des stratégies de recommandation réutilisables sur le Web et dans les applications. Architect orchestre le parcours en aval en fonction de la phase du cycle de vie dans laquelle se trouve le visiteur. Un nouveau visiteur et un ancien client, arrivant tous deux via la même recommandation de ChatGPT, peuvent chacun bénéficier d’une expérience adaptée à leur relation réelle avec la marque, plutôt que d’une réponse générique unique.

La place d’Insider One dans la pile des solutions de découverte conversationnelle

Insider One est l’une des rares plateformes de customer engagement à proposer une intégration native application ChatGPT native. Cela signifie que les interactions conversationnelles, les habitudes d’utilisation, les signaux d’intention et les événements d’engagement sont capturés et activés au sein du même profil client unifié qui alimente vos parcours on-site, par email, par notifications push, sur WhatsApp et par SMS. Il n’y a pas de silo de données conversationnelles à intégrer ultérieurement.

Ce même profil unifié alimente Sirius AI™, notre couche d’IA prédictive et générative, ainsi qu’à Agent One™, notre suite d’agents autonomes destinés aux clients (Shopping Agent, Support Agent) fonctionnant sur le Web, WhatsApp, Instagram et Line. L’architecture qui vous permet d’intervenir auprès d’un client orienté par ChatGPT vous permet également de le recontacter via un Shopping Agent lors de sa prochaine visite, quel que soit le canal utilisé.

Un plan d’action hiérarchisé destiné aux équipes chargées de l’ecommerce et de l’expérience client

Préparation du catalogue et des flux

Avant que vos produits puissent apparaître dans les résultats de ChatGPT, ils doivent répondre à des critères minimaux de qualité des données que la plupart des catalogues ne parviennent pas encore à respecter à grande échelle. Les priorités concrètes sont les suivantes :

• Remplissez tous les attributs structurés : titre, description, taxonomie des catégories, matière, taille, couleur, poids, ainsi que toutes les spécifications qui influencent réellement la décision d’achat, et pas seulement celles qui correspondent à un modèle de flux standard.
• Signaux d’inventaire en temps réel : données de disponibilité mises à jour suffisamment fréquemment pour que ChatGPT ne recommande pas de produits en rupture de stock ou dont le prix est erroné.
• Diffusion des avis : les avis récents et de grande qualité constituent un critère de classement. Si vos données relatives aux avis ne sont pas intégrées à votre flux de produits, vous vous retrouvez en concurrence sans disposer de l’un des éléments les plus déterminants utilisés par le modèle.
• Une implication précoce : en tirant parti des fonctionnalités commerciales d’OpenAI dès leur développement, les marques disposent de plus de temps pour affiner leurs données et asseoir leur visibilité avant que ce canal ne devienne plus concurrentiel.

Intégrez la qualité du catalogue à votre infrastructure de personnalization globale

C’est là que l’opportunité stratégique apparaît le plus clairement. Les données produit claires, structurées et riches en informations sur les intentions que vous créez pour améliorer la visibilité sur ChatGPT sont les mêmes données qui devraient alimenter les résultats de recherche de votre site, vos recommandations par email, vos notifications push et vos agents IA. La qualité des données n’est pas un projet spécifique à ChatGPT, mais un investissement dans l’infrastructure dont les retombées se répercutent sur toutes les interfaces de découverte utilisées par vos clients.

Les équipes qui gèrent les données produit au sein de pipelines isolés et spécifiques à chaque canal se retrouvent à refaire plusieurs fois les mêmes tâches de mise à jour. La CDP modulable et native du data warehouse d’Insider One s’interface de manière bidirectionnelle avec Snowflake, Databricks, Google BigQuery et Amazon Redshift. Ainsi, les mêmes signaux relatifs aux produits et aux clients, qui servent à former vos agents et à personnaliser votre site, sont gérés en un seul et même endroit, sans être dupliqués dans différents outils ponctuels.

MadeiraMadeira a atteint un ROI de 52 fois grâce à la solution Architect d’Insider One pour l’orchestration du parcours client multicanal, et ce même principe de flux de données unifié entre les différents points de contact s’applique directement à la qualité du catalogue dans un environnement de commerce électronique intégrant OpenAI.

Pour les équipes qui cherchent à déterminer où la découverte basée sur l’IA s’intègre dans leur architecture globale, la présentation générale de l’IA explique comment les fonctionnalités d’Insider One s’articulent tout au long du parcours client, de la découverte produit jusqu’à l’engagement tout au long du cycle de vie. La couche de gestion des données clients qui sous-tend cette approche mérite également d’être examinée, car la qualité des flux de données et celle des données clients constituent de plus en plus un seul et même problème à grande échelle. L’expérience client conversationnelle s’étend au-delà de ChatGPT pour englober d’autres interfaces et agents, et les marques qui mettent aujourd’hui en place l’infrastructure sous-jacente de données et de personnalization se positionnent pour un paysage de canaux qui est encore en train de se dessiner.

Si vous souhaitez découvrir comment les solutions d’Insider One (intégration des applications ChatGPT, Smart Recommender, Architect et Agent One) transforment les données clients en temps réel en expériences coordonnées et génératrices de chiffre d’affaires, demandez une démonstration personnalisée afin de découvrir les cas d’usage concrets, la logique de décision et les leviers de croissance les plus pertinents pour votre équipe.

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