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Optimiser l'expérience client en e-commerce : l'importance de la normalisation des données


Optimiser l'expérience client en e-commerce

Une étude récente montre que 49 % des consommateurs abandonnent une transaction, si l'information produit est de mauvaise qualité.

Comment s'assurer que chaque visiteur trouve exactement ce qu'il cherche, quand il le cherche et qu'il est suffisamment satisfait pour revenir encore et encore ?


Dans le monde du e-commerce, l'expérience client est plus que jamais le facteur clé de la réussite. Chaque interaction, chaque clic, chaque seconde passée sur un site peut faire la différence entre l'abandon d'un panier et la finalisation d'une vente.


Mais comment optimiser cette expérience client ? Comment créer la confiance et donner envie à l'internaute de revenir sur notre site ?


La réponse réside, entre autres, dans la qualité et la normalisation de vos données.


Définition de la normalisation


Qu’est-ce que la normalisation des données ?

La normalisation des données est le processus de transformation des données afin de leur permettre de suivre un format commun, représentant un certain standard, ou répondant à des normes prédéfinies. On parle de normalisation ou de standardisation des données.

Cette étape permet d'assurer cohérence et précision dans les informations publiées sur un site e-commerce.

Cette normalisation constitue la clé pour déverrouiller une expérience client optimale et donner confiance dans les informations consultées.



I) Importance de l'expérience client en e-commerce


L'expérience client en e-commerce va bien au-delà de la simple transaction. Elle englobe l'ensemble du parcours du client, de la découverte du produit à l'achat, en passant par le service après-vente.


Schéma parcours d'achat e-commerce
Schéma parcours d'achat e-commerce

Une expérience client positive se traduit par une augmentation des ventes, une fidélisation accrue des clients et une amélioration de la réputation de la marque.


Selon une étude de Toluna Harris Interactive pour la Fevad*, datée de novembre 2022, “55% des cyberacheteurs sont fidèles à un ou plusieurs sites internet”. Il est donc essentiel de maintenir une expérience utilisateur de haut niveau au fil du temps afin de continuer à fidéliser sa clientèle.

Cette expérience client n'est pas exclusive aux ventes en BtoC.


Les ventes en ligne destinées aux professionnels, notamment celles de produits industriels/spécialisés, de matériel de bureau et d'informatique, ont connu une augmentation de 10% en 2022 par rapport à 2021, selon une étude de la Fevad datée de 2023. Notons même que ces ventes ont connu une forte accélération depuis la crise Covid, avec une augmentation significative de +41% en 2022 par rapport à 2019.


Ainsi, la digitalisation des achats est un phénomène observé aussi bien dans le domaine BtoC que BtoB. Par conséquent, la normalisation des données devient un enjeu crucial pour tous les sites e-commerce, qu'ils ciblent des particuliers ou des professionnels.


Cependant, offrir une expérience client exceptionnelle n'est pas une tâche facile. Elle nécessite une compréhension approfondie des besoins et des attentes des clients, ainsi qu'une capacité à répondre rapidement et efficacement à ses besoins.

Et c'est là que la qualité des données entre en jeu avec, entre autres, pour les sites e-commerce, la normalisation des données.


1. Problèmes liés aux erreurs dans les fiches produit


Les erreurs dans les descriptions de produits posent un défi majeur pour les entreprises d'e-commerce. Elles affectent non seulement la perception de la qualité du produit par le client, mais peuvent impacter le référencement du produit sur les moteurs de recherche et la confiance des clients.


La qualité des données est cruciale, car de nombreux acheteurs effectuent d'abord des recherches en ligne, même pour des achats qui seront ultérieurement réalisés en magasin. Le web reste la principale source d'information pour les consommateurs ; elle se doit d’être fiable et précise. En France, après le prix, les deux types d'informations les plus recherchées sont la description du produit (28%) et ses caractéristiques techniques (23%), selon une étude d'Opinion Way publiée en février 2021.


Pour illustrer l'importance de la normalisation des données, prenons l’exemple du secteur des cosmétiques, l'un des trois secteurs les plus importants pour les achats en ligne, après la mode / l’habillement et les chaussures.

Les informations relatives aux ingrédients, aux allergènes et aux certifications -telles que le label bio- revêtent une importance capitale pour les consommateurs. Cependant, ces informations peuvent varier en fonction des marques ou des pays, ce qui peut entraîner des incohérences et des confusions pour les consommateurs à la recherche de caractéristiques spécifiques. En conséquence, si ces informations ne sont pas normalisées, cela peut entraver la recherche et donc la finalisation de la vente.


*Fevad : Fédération du e-commerce et de la vente à distance


2. Problèmes de conversion de mesures et d'unités


Un autre cas, très courant dans certains secteurs comme l’habillement, la chaussure, mais aussi l'ameublement (pour les particuliers ou professionnels) est le problème de conversion de mesures et d'unités.

C’est un autre défi de taille pour la normalisation des données en e-commerce.


En effet, les entreprises de e-commerce gèrent souvent des produits provenant de différents pays, chacun ayant parfois son propre système de mesure. Les fournisseurs ne convertissent pas toujours les mesures des produits dans tous les systèmes existants. Il incombe donc au vendeur de procéder à la conversion.

En l'absence de normalisation, le site peut présenter simultanément des mesures :

  • en système métrique aux côtés de mesures en pieds ou en pouces,

  • des poids en kilogramme peuvent cohabiter avec des livres (pour des produits venus du Royaume-Uni)

La source potentielle de confusion et de malentendus pour les clients est grande. La non-normalisation des unités de mesure peut facilement conduire à des erreurs de commande, ce qui, à son tour, peut entraîner le retour du produit.


Selon les estimations des acteurs de la chaîne d'approvisionnement, le coût d'un retour de produit s'élève généralement entre 15 et 30 euros. Ce montant englobe les frais d'expédition, le transport aller-retour, le traitement par un employé, ainsi que la réexpédition en cas d'échange de produit. Réduire les retours liés à des problèmes de qualité et à la normalisation des données représente une étape simple à franchir pour les organisations dotées des solutions adaptées. L’impact peut être significatif sur la gestion des retours, la satisfaction des clients et la marge de l’entreprise.


3. Impact négatif sur le classement du site web par les moteurs de recherche


Enfin, les erreurs et les incohérences dans les données peuvent impacter négativement le classement du site web par les moteurs de recherche. Google, par exemple, prend en compte divers facteurs pour évaluer la position d'un site web, dont la qualité et la pertinence des données. Tous les professionnels qui visent à figurer en tête des résultats de recherche savent que cet objectif ne peut être atteint que dans certaines conditions et la qualité du référencement des produits est l'un des éléments cruciaux.

Ainsi, la normalisation des données n’est pas une option, mais une nécessité pour garantir une expérience utilisateur de qualité. Avant d'explorer comment la normalisation assure une expérience client optimale, examinons les principales étapes de ce processus de mise en qualité.



II) Les étapes pour mettre en place la normalisation des données


1re étape : auditer en évaluant et identifiant les problèmes de qualité des données


La première étape pour réussir la normalisation des données est l'audit de la qualité des données existantes. Cela nécessite une analyse minutieuse des données pour déceler les erreurs, les incohérences et les lacunes.


Pour illustrer cette étape, l'utilisation d'une solution de Data Quality se révèle la plus appropriée et efficace.

Pour éviter une analyse manuelle fastidieuse qui ne saurait couvrir tous les problèmes potentiels, l'audit des données devient un processus automatisé, simplifié et efficace, garantissant une détection exhaustive des anomalies.

De plus, l'audit permet de comprendre la structure des données, d'identifier les champs problématiques et de recommander les règles de nettoyage et de normalisation à appliquer. Ces règles sont suggérées automatiquement par l'outil ou peuvent être personnalisées par l'utilisateur pour mieux s'adapter à son contexte spécifique.


2ème étape : la remédiation, normalisation des données


Une fois que les problèmes ont été identifiés, l'étape suivante consiste à utiliser la solution pour réaliser les corrections. Grâce à ses algorithmes de « logique floue », Tale of Data est capable de fournir la liste des mots qui ont une orthographe approchante.


Considérons un magasin en ligne proposant une large gamme d’appareils électroniques.

Dans les descriptions de produits, il peut y avoir des erreurs de spécification, comme "Écran LCD de 15 po" au lieu de "Écran LED de 15 pouces". Grâce à la solution Tale of Data, qui reconnaît la forte similarité entre les deux mots, ces erreurs sont automatiquement corrigées en continu. Cela garantit que les informations sur les produits demeurent cohérentes et précises pour les clients, tout en permettant aux recherches sur le site de fournir des résultats pertinents.


3ème étape : maintenir la qualité des données dans le temps


Enfin, la dernière étape de la mise en place de la normalisation des données est l'intégration continue. Cela implique la surveillance quotidienne et la mise à jour régulière des données.

Beaucoup d'entreprises effectuent cette tâche manuellement, ce qui est fastidieux, coûteux et sujet à erreur.

Opter pour une solution de mise en qualité permet d'automatiser et de planifier les processus de normalisation, en respectant les règles définies par l’organisation. Cela entraîne un gain de temps significatif et assure la sécurité que toutes les données seront traitées de manière exhaustive.



III) Comment la normalisation des données améliore l'expérience client ?


Comme nous venons de le voir, la normalisation des données est un processus essentiel qui a un impact direct sur l'expérience client. En garantissant la précision, la justesse, la cohérence et la pertinence des informations, elle permet d'améliorer l'interaction du client avec le site e-commerce à plusieurs niveaux.


Précision des informations produit : les clients attendent des détails précis et fiables lorsqu'ils recherchent des produits en ligne. La normalisation élimine les erreurs et les incohérences dans les descriptions, renforçant ainsi la confiance du client.


Facilité de recherche de produits : des données bien organisées simplifient la recherche, réduisant la frustration. Chaque produit est correctement catégorisé, améliorant la navigation et diminuant le taux de rebond.


Personnalisation de l'expérience : des données propres permettent de comprendre les préférences des clients, favorisant des recommandations de produits pertinentes. Cela renforce l'engagement et la satisfaction.


SEO amélioré : des descriptions précises améliorent le classement dans les moteurs de recherche, augmentant le trafic et la visibilité de la marque en ligne.




Conclusion : renforcez votre expérience client grâce à la normalisation des données avec Tale of Data


Pour conclure, la normalisation des données constitue un levier essentiel pour améliorer l'expérience client :

  • en fidélisant les clients grâce à des descriptions de produits précises, exactes et complètes,

  • en réduisant efficacement les retours de produits évitables,

  • en évitant les abandons de paniers dus à un manque d'informations sur les produits,

  • et en améliorant le classement sur les moteurs de recherche.


Pour en savoir plus sur comment Tale of Data peut aider votre entreprise à normaliser ses données, consultez nos sections “normaliser des données” et "commerce et distribution".


Retrouvez également notre webinar exclusif dédié au sujet sur YouTube :



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