Le distributeur de matériaux de construction a testé un moteur de recherche dopé à l'IA sur son site principal, celui de Point P. Avec des gains en termes de chiffre d'affaires dès le premier mois.
Premier distributeur de matériaux de construction en France, avec 2 000 agences sur tout le territoire sous des enseignes comme Point P, Cedeo ou la Plateforme du bâtiment, Saint-Gobain Distribution Bâtiment France (SGDBF) possède également de nombreux canaux de e-commerce, avec pas moins de 11 sites et 8 apps. Des ventes en ligne qui pèsent jusqu'à 20% du chiffre d'affaires de certaines enseignes. « 30% des usages sur ces canaux numériques sont liés à la recherche, sur laquelle nous rencontrons pas mal de problématiques sémantiques, souligne Laurence Beauregard, la responsable de la transformation par l'IA de SGDBF. Par ailleurs, le moteur existant, à base de règles, était lent et complexe et fournissait des résultats peu satisfaisants. Les recherches sans résultat atteignant jusqu'à 25%. » Enrichi de multiples surcouches, l'outil était qui plus est très dépendant des équipes technologiques pour toute évolution.
C'est ce constat qui pousse le distributeur, employant 22 000 personnes, à lancer un projet de modernisation de cet outil central sur ses canaux numériques. « Nous avons adopté d'emblée une démarche très data-driven, basée sur des métriques bien définies », assure Laurence Beauregard, qui a détaillé le projet lors du Google Summit de Paris, le 22 mai. Aux attentes d'efficacité, le distributeur ajoute des impératifs d'évolutivité, de stabilité et de prise en main des paramétrages directement par les métiers. Pour évaluer les résultats de la nouvelle solution - Google Search for commerce -, SGDBF choisit de mener des tests sur son plus gros site, Point P, en basculant jusqu'à 50% du trafic sur le nouveau moteur.
Des recherches sans résultat divisées par 2
Search for commerce - qui intègre l'intelligence artificielle, dont une interface conversationnelle permettant de guider les recherches et l'exploitation des actions des utilisateurs pour en décrypter les intentions - est déployé en 6 semaines sur le site de Point P, « avec un impact sur le chiffre d'affaires rapide et mesuré », souligne David Guédé, de Converteo, le prestataire qui accompagné SGDBF sur ce projet. Le tout avec des performances satisfaisantes - l'API répondant en moins de 200 ms - et une autonomie des métiers sur certaines actions, comme la mise en avant de produits. « Surtout, l'outil recommande désormais uniquement des produits adaptés et disponibles », souligne l'expert.
Pour Laurence Beauregard, toute une batterie d'indicateurs témoigne de ce saut qualitatif dans les résultats de recherche. Le ressenti des utilisateurs, mesuré par sondage sur le site suite à une recherche, tout d'abord. Il a progressé de 12%. « Et nous continuons de le mesurer car la solution poursuit sa phase d'apprentissage », précise-t-elle. La division par deux des recherches sans résultat, ensuite. La progression de 30% des ajouts au panier depuis les résultats de la recherche, encore. Enfin et surtout, le gain de 315 000 euros sur la seule phase d'A/B tests d'un mois, mesurée uniquement sur la moitié du trafic d'un seul site.
La GenAI pour améliorer les fiches produits
Sur la base de ces premiers résultats, SGDBF a entamé la phase de généralisation du nouveau moteur sur tous ses sites et applications. « La rapidité de déploiement a impressionné pas mal de monde en interne. La solution est générique, mais se nourrit de la navigation sur un site donné, via un apprentissage sur le comportement de ses utilisateurs. Et l'outil comprend leurs intentions quel que soit leur parcours de recherche, assure Laurence Beauregard. Par ailleurs, l'interface reste accessible aux différents métiers, alors que nous avons notamment des activités de négoce et des offres régionales. »
La solution devrait également évoluer dans le temps, la responsable indiquant travailler sur la recherche guidée et l'interface vocale, « un point important pour les artisans ». Le distributeur de matériaux s'intéresse également à la GenAI pour améliorer la description de ses produits, ce qui permettrait d'améliorer la pertinence des filtres aidant à affiner les résultats de recherche.
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