Expérience de product discovery (PDX)
La product discovery experience (PDX) est la façon dont les acheteurs trouvent des produits dans une boutique via la recherche, la navigation, les filtres et les recommandations, avant d'arriver sur une page produit.
Qu'est-ce que Expérience de product discovery (PDX) ?
L'expérience de product discovery (PDX, product discovery experience) désigne la façon dont les acheteurs trouvent des produits dans une boutique en ligne avant d'arriver sur une page produit : recherche interne, navigation par catégories, filtres, tri et recommandations réunis. La PDX est liée à l'expérience produit (PX), mais couvre une étape antérieure. La PX porte sur la présentation d'un produit une fois trouvé, tandis que la PDX porte sur le fait que l'acheteur le trouve ou non. La product discovery dépend fortement des données produit. La recherche ne peut associer que des mots présents dans les titres et les attributs, un filtre ne fonctionne que si chaque produit a une valeur pour lui, et un produit dans la mauvaise catégorie reste invisible pour ceux qui naviguent. Une bonne PDX commence donc par des attributs complets et des catégories correctes. Découvre comment la catégorisation des produits façonne la navigation et les filtres.
Pourquoi Expérience de product discovery (PDX) compte en e-commerce
Un acheteur qui ne trouve pas un produit s'en va, même si tu l'as en stock. Les recherches sans résultat, les filtres qui masquent la moitié de l'assortiment et les produits rangés dans la mauvaise catégorie en sont des causes fréquentes. Améliorer la product discovery coûte souvent moins cher qu'acheter plus de trafic, car cela transforme en acheteurs des visiteurs que tu as déjà. C'est aussi important hors de ta boutique : les marketplaces, Google Shopping et les assistants d'achat AI s'appuient sur les mêmes attributs et catégories pour décider quand afficher ton produit.
Exemples de Expérience de product discovery (PDX)
- 1Point de contact : recherche interne, Données nécessaires : synonymes et valeurs d'attributs dans les titres, Exemple : « canapé » trouve aussi les produits intitulés « sofa »
- 2Point de contact : filtres, Données nécessaires : un attribut Matière renseigné sur chaque produit, Exemple : le filtre Cuir affiche tous les sacs en cuir, pas la moitié
- 3Point de contact : navigation par catégories, Données nécessaires : une catégorie correcte par produit, Exemple : les chaussures de trail apparaissent sous Course à pied et sous Randonnée
- 4Point de contact : recommandations, Données nécessaires : produits associés et attributs communs, Exemple : la page d'une tente suggère des matelas de sol assortis
Comment WISEPIM t'aide
- WISEPIM L'enrichissement par AI complète les attributs et caractéristiques manquants sur lesquels s'appuient la recherche et les filtres.
- WISEPIM La classification de catégories par AI associe les produits à la taxonomie produit Google avec une précision de plus de 95 %.
- WISEPIM Category map relie tes propres catégories aux catégories des canaux.
- WISEPIM Les règles Quality Guard signalent les produits dont les attributs de filtre sont vides.
Erreurs fréquentes avec Expérience de product discovery (PDX)
- Acheter un moteur de recherche plus intelligent alors que les attributs et les catégories restent incomplets.
- Ajouter des filtres pour des attributs que seule une petite partie de l'assortiment a renseignés.
- Ignorer les recherches sans résultat dans les rapports de recherche interne.
- Utiliser du jargon interne dans les titres au lieu des mots que tapent les acheteurs.
Conseils pour Expérience de product discovery (PDX)
- Analyse chaque mois tes principales recherches sans résultat et ajoute les mots manquants comme synonymes ou valeurs d'attributs.
- N'affiche un filtre que si la plupart des produits de la catégorie ont une valeur pour lui.
- Vérifie le placement dans les catégories avec l'outil gratuit de recherche de catégorie produit.
Tendances autour de Expérience de product discovery (PDX)
- La recherche conversationnelle et les assistants d'achat AI qui répondent aux questions à partir des attributs produit.
- La recherche visuelle, qui repose toujours sur des données structurées pour renvoyer les bons produits.
- La product discovery hors de la boutique, dans Google Shopping, sur les marketplaces et dans les assistants conversationnels.
Outils pour Expérience de product discovery (PDX)
- WISEPIM : enrichissement des attributs par AI, classification de catégories par AI et Quality Guard.
- Algolia : recherche interne et discovery pour les boutiques en ligne.
- Klevu : recherche AI et merchandising pour l'e-commerce.
- Bloomreach : recherche, merchandising et personnalisation.
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