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[Tribune] Augmenter les ventes des sites marchands grâce à des fiches produits plus fiables

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[Tribune] Augmenter les ventes des sites marchands grâce à des fiches produits plus fiables

Boosté par la crise du Covid, le succès des marketplaces et la croissance des catalogues e-commerce complique la tâche des équipes chargées de la mise en ligne des fiches produits. Basés sur des technologies sémantiques, des outils pallient cette difficulté.

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Même sur les sites de e-commerce et les marketplaces qui marchent le mieux, une partie des produits pourraient être mieux indexées et catégorisées afin d'optimiser les ventes grâce notamment à la fiche produit. Illustration parmi d'autres, Fnac Darty estime qu'aujourd'hui, environ 12% de ses offres sont concernées. Par exemple, un « PC » uniquement accessible à travers la catégorie « unité centrale », une erreur sur la dimension d'un téléviseur, en pouces au lieu de centimètres, ce qui impacte bien sûr une recherche en ligne par le prix et la dimension, ou encore, une coque de smartphone rouge, dont le titre précise qu'elle est de couleur verte.

Les raisons ? Le site de vente en ligne est d'abord victime de son succès. Il propose entre 14 et 16,5 millions de produits. Ces produits se répartissent sur 23 univers, de la papeterie aux accessoires pour le jardin en passant par les articles de sport, et se caractérisent par 4000 attributs. De plus, ces données sont régulièrement mises à jour. Au cours des 12 derniers mois, 1700 vendeurs ont modifié leur catalogue. Ces volumes ne permettent pas une prise en charge exclusivement manuelle. Fnac Darty a bien sûr un outil de gestion pour automatiser, en grande partie, l'intégration des produits et leur mise à jour. Mais, les différences dans la terminologie employée entre chaque fournisseur, pour le catalogue maison, et chaque vendeur, pour la marketplace, dans la description des produits restent source d'ambiguïté et d'erreurs.

De par les volumes en jeu, il est impossible pour Fnac-Darty de passer par une étape de validation humaine pour chaque produit. Cette alternative nécessiterait trop de ressources et se traduirait par des délais trop longs pour la mise en ligne des catalogues, en particulier ceux des vendeurs partenaires exposant sur la marketplace. Pour répondre à ce problème, de nouvelles technologies d'IA basées sur la sémantique et le machine learning commencent à apparaître. Elles permettent d'extraire et d'homogénéiser automatiquement les informations à partir des descriptions initiales des produits avant de les envoyer vers les outils chargés de la mise en ligne. Et ce,quel que soit le format des données source et le niveau de langage employé.

Elles nécessitent par contre une étape d'apprentissage. Il s'agit d'entraîner le système avec des fiches produits permettant d'atteindre une interprétation pertinente dans l'analyse des catalogues. Une étape en général rapide nécessitant seulement d'avoir un jeu de données propres, en d'autres termes, pertinentes et nettoyées. En résumé les enjeux sont clairs, les sites marchands capables de proposer aux internautes des fiches produits fiables et permettant de trouver le bon produit rapidement,développeront significativement leurs ventes et fidéliseront leurs clients.

L'auteur :

Arnaud Dumont est fondateur et président de ContentSide, une ESN et un éditeur de logiciels français spécialiste de l'IA appliquée à la gestion de contenus.


 
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