Dans notre article précédent, nous avons présenté les résultats liés aux déploiement de l’IA en relation client e-commerce. Ces résultats dépendent directement de l’identification préalable des bons points de friction. Voici comment identifier les vôtres.
Ces 5 frictions vous coûtent des ventes chaque jour. Pourtant, aucune n'apparaît dans votre analytics standard.
Un dashboard e-commerce souvent limité
Premièrement, lorsque les ventes stagnent, le réflexe naturel est d’optimiser ce qui est visible. D’abord les visuels, ensuite les promotions, le prix ou même le texte des pages. Ces actions ont leur utilité certes, mais elles ne solutionnent pas les frictions invisibles. Celles-ci surviennent entre l’intention d’achat et le clic sur « commander », dans l’espace de quelques secondes d’hésitation silencieuse.
Avant de déployer un projet d’IA agentique, il est intéressant d’envisager un accompagnement.
En effet, un audit de vos points de friction ne va pas chercher à améliorer ce qui marche déjà. Il va servir à identifier ce qui bloque précisément. L’intérêt est de pointer du doigt le moment clé et sur quel type de produit la friction est présente. Afin de vous aider dans votre réflexion, voici les cinq frictions rencontrées avec les acteurs e-commerce que nous accompagnons.
1. La question technique sans réponse immédiate
En premier lieu, sur les produits à spécifications techniques (électronique, sport ou outillage par exemple), entre 25 et 40 % des abandons sont liés à une question de compatibilité ou de caractéristique précise. Souvent, la fiche produit ne répond pas aux questions des visiteurs (données Forrester 2024).
Malheureusement, l’information existe dans votre base de connaissances mais elle est invisible. Elle n’est simplement pas accessible au bon endroit ou au bon moment.
Comment le mesurer ? En général nous conseillons d’analyser les mots-clés de recherche interne sur vos fiches à fort trafic. Aussi, vous pouvez regarder les requêtes sur les fiches elles-mêmes. Elles révèlent exactement ce que les visiteurs ne trouvent pas.
C'est justement le premier point que résout Genii grâce à sa proactivité et ses formats dynamiques qui s'intègrent parfaitement au tunnel d'acquisition.
2. L’incertitude sur la livraison au moment de la décision
En effet, la question de la livraison n’est pas une question que l’on se pose après l’achat. Au contraire, c’est l’une des dernières questions que l’on envisage avant de commander. Un visiteur qui ne sait pas si son colis arrivera avant une date importante ne commande pas, même si le produit correspond exactement à son besoin et que le prix lui convient.
En pratique, les sites qui affichent des délais de livraison personnalisés en temps réel convertissent 12 à 18 % mieux sur les produits cadeaux et les achats urgents (Fédération du e-commerce et de la vente à distance, FEVAD, 2024). La différence entre l’incertitude et la transparence vaut parfois plus qu’une remise commerciale.
Grâce à un assistant virtuel, le e-commerçant propose un canal de réponse instantanée à cette question primordiale dans la décision d’achat.
Le saviez-vous ? Vous avez la possibilité avec la solution Genii d'utiliser divers formats de widget pour créer une présence discrète, innovante et utile à vos visiteurs.
3. La politique de retour introuvable
En troisième lieu, le retour est l’un des cinq premiers critères de décision d’achat pour 73 % des acheteurs français d’après une étude FEVAD. Pourtant, la plupart des sites la relèguent dans une page accessible uniquement depuis le footer ou via des CGV.
Par conséquent, un visiteur qui ne la trouve pas en un clic depuis la fiche produit interprétera cette absence comme un signal négatif. Vous perdez sa confiance avant même qu’il ait cliqué sur « ajouter au panier ».
4. L’abandon en cours de tunnel de paiement
68 % des paniers abandonnés le sont pendant le tunnel de paiement. La moitié de ces abandons surviennent sur une question simple, restée sans réponse : le visiteur doute de quelque chose sur sa commande et n’a aucun moyen d’obtenir une réponse sans quitter le tunnel.
En réponse à cela, un agent IA disponible pendant le paiement est capable de répondre au visiteur. Une simple réponse à « est-ce que je peux modifier ma commande après validation ? », réduit ce taux d’abandon de manière mesurable !
5. Les recommandations déconnectées du contexte
Enfin, vos moteurs de recherche affichent « produits similaires » ou « les clients ont aussi acheté ». Ces recommandations génériques ont un taux de clic faible parce qu’elles ne tiennent pas compte du contexte de l’acheteur potentiel.
En effet, un agent IA qui connaît la conversation qu’il vient d’avoir avec le visiteur peut formuler une recommandation véritablement contextuelle. Ce niveau de personnalisation augmente le panier moyen de 15 à 25 % sur les catégories concernées.
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Nous vous aidons dans l’analyse de vos analytics, vos parcours d’abandon et vos flux de questions support pour identifier le meilleur cas d’usage. Les premiers résultats sont mesurables dans les 30 jours qui suivent la mise en production.
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