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Recherche à facettes

Stratégie e-commerce et analytiqueNiveau Intermediate

La recherche à facettes permet d'affiner les listes de produits en appliquant plusieurs filtres basés sur les attributs produit. Elle améliore la découverte des produits et l'expérience utilisateur des boutiques en ligne.

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Qu'est-ce que Recherche à facettes ?

La recherche à facettes est un outil de recherche qui permet aux acheteurs d'utiliser plusieurs filtres en même temps. Ces filtres, appelés facettes, représentent des caractéristiques produit comme la marque, la taille ou le prix. La plupart des facettes indiquent combien d'articles correspondent à chaque choix. Quand un utilisateur choisit un filtre, les autres options se mettent à jour pour n'afficher que ce qui reste disponible. Les clients trouvent ainsi exactement ce qu'ils veulent dans une grande boutique en ligne. Cet outil fonctionne mieux que de simples catégories, car il combine des caractéristiques de groupes différents. Par exemple, un acheteur peut chercher « chaussures rouges », puis filtrer sur « pointure 44 » et « cuir ». Cela fonctionne même si les chaussures se trouvent dans des catégories différentes, comme les baskets ou les bottes. Un système PIM comme WISEPIM organise les données produit qui alimentent ces filtres, pour que les bonnes facettes apparaissent à chaque recherche.

Pourquoi Recherche à facettes compte en e-commerce

La recherche à facettes est un outil de navigation qui aide les acheteurs à trouver des produits précis dans une boutique en ligne. Elle permet de filtrer les articles par caractéristiques comme la taille, la couleur, le prix ou la marque. Cet outil est indispensable pour les boutiques aux grands catalogues, car il accélère l'achat. Les clients réduisent rapidement des milliers d'options à quelques articles pertinents. Une navigation simple garde les clients sur ton site et réduit leur frustration. Les acheteurs sont plus confiants quand ils contrôlent leurs résultats de recherche. Cela augmente les ventes, car ils trouvent ce qu'ils veulent sans faire défiler des produits hors sujet. Par exemple, un acheteur trouve facilement une chaussure de randonnée bleue et imperméable en pointure 44. Un système PIM comme WISEPIM rend la recherche à facettes possible en organisant toutes les données produit au même endroit. Il garantit que chaque filtre propose au client des options exactes et utiles. En gérant tes attributs de façon centralisée, tu offres une expérience de recherche fluide et fiable.

Exemples de Recherche à facettes

  • 1Une boutique d'électronique permet de filtrer les ordinateurs portables par marque, processeur et mémoire vive en même temps. Un client trouve rapidement un portable Dell avec un processeur Intel i7 et 16 Go de mémoire.
  • 2Une boutique de vêtements permet d'affiner la recherche par taille, couleur et matière. Un acheteur trouve ainsi une chemise bleue en coton taille M sans parcourir tous les produits.
  • 3Une boutique d'articles pour la maison utilise des filtres pour aider à choisir une cafetière. Les utilisateurs sélectionnent une marque, une taille précise et des fonctions comme un programmateur intégré pour trouver le bon modèle.
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Comment WISEPIM t'aide

  • WISEPIM stocke toutes les données produit dans un emplacement central. Ton catalogue reste ainsi cohérent. Comme chaque filtre utilise la même source, les acheteurs voient toujours des résultats exacts.
  • Des contrôles automatiques vérifient que tes informations produit sont complètes et correctes. Cette exactitude rend tes filtres plus précis et évite que les clients voient des résultats vides ou des filtres qui ne correspondent pas aux produits.
  • Tu peux organiser de nombreuses caractéristiques produit, comme la taille, la couleur ou la matière. Tu crées ainsi des filtres précis pour chaque catégorie et des options de recherche qui correspondent exactement à la façon dont tes clients veulent acheter.
  • WISEPIM met automatiquement à jour tes boutiques en ligne et moteurs de recherche. Tes filtres de recherche restent à jour sur tous tes canaux de vente, et les clients profitent d'une expérience de recherche cohérente sur chaque plateforme.

Erreurs fréquentes avec Recherche à facettes

  • Des données produit de mauvaise qualité créent des filtres manquants ou erronés. WISEPIM t'aide à garder des données propres pour que les résultats de recherche restent exacts.
  • Ajouter trop de filtres perd les acheteurs. Ils ont alors plus de mal à trouver les produits qu'ils cherchent.
  • Des filtres qui ne se mettent pas à jour après une sélection mènent à des résultats non pertinents.
  • Un mauvais design mobile rend les filtres difficiles à utiliser. Des boutons trop petits et des mises en page à l'étroit frustrent les acheteurs sur smartphone.
  • Un mauvais ordre des filtres oblige les utilisateurs à faire défiler des options inutiles. Place les filtres les plus utilisés en haut.

Conseils pour Recherche à facettes

  • Utilise un système PIM comme WISEPIM pour organiser tes données produit. Des informations claires comme la couleur ou la matière rendent tes filtres de recherche plus efficaces pour les acheteurs.
  • Place les filtres les plus utilisés en haut de ta liste. La plupart des acheteurs cherchent d'abord le prix, la marque ou la taille. Rends ces options faciles à trouver.
  • Affiche le nombre de produits correspondant à chaque option de filtre. Mets ces chiffres à jour quand les clients sélectionnent des catégories. Ils voient ainsi exactement ce qui est disponible.
  • Rends tes filtres faciles à utiliser sur smartphone. Utilise de grands boutons faciles à toucher. Permets aux utilisateurs de masquer ou d'afficher les listes de filtres pour économiser l'espace à l'écran.
  • Teste différentes mises en page de filtres pour voir ce que tes clients préfèrent. Essaie de changer l'ordre des catégories. Regarde quels filtres fonctionnent le mieux quand ils sont affichés par défaut.

Tendances autour de Recherche à facettes

  • Personnalisation par AI : utiliser l'AI pour suggérer les facettes et options de filtre les plus pertinentes selon le comportement et les préférences de chaque utilisateur.
  • Intégration de la recherche sémantique : enrichir la recherche à facettes en comprenant l'intention des requêtes en langage naturel et en les associant aux bons attributs et facettes.
  • Adoption du commerce headless : découpler la recherche à facettes du frontend, pour plus de liberté de design et de déploiement sur différents points de contact.
  • Optimisation pour la recherche vocale : adapter la logique de la recherche à facettes pour interpréter les commandes vocales en langage naturel et y répondre avec des résultats filtrés pertinents.
  • Filtrage prédictif : utiliser le machine learning pour anticiper les besoins des utilisateurs et présélectionner ou mettre en avant les facettes susceptibles de les intéresser.

Outils pour Recherche à facettes

  • WISEPIM : centralise et gère les données et attributs produit, pour la qualité et la cohérence indispensables à une recherche à facettes exacte.
  • Algolia : une plateforme de recherche en tant que service puissante, qui offre une recherche à facettes rapide, pertinente et très personnalisable pour les sites e-commerce.
  • Shopify : propose des options de recherche à facettes intégrées, souvent extensibles par des apps pour un filtrage plus avancé.
  • Magento : une plateforme e-commerce complète avec une prise en charge native solide de la navigation à facettes et des options de filtrage avancées.
  • Akeneo : une solution PIM de référence qui garantit des informations produit bien structurées et cohérentes, à la base d'une recherche à facettes efficace et exacte.

Termes associés

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Aussi appelé

Navigation guidéeRecherche filtréeRecherche multi-facettesNavigation par attributs

Questions fréquentes

L'objectif principal de la recherche à facettes est d'améliorer la découverte des produits et l'expérience utilisateur sur les sites e-commerce. Elle permet aux acheteurs de réduire rapidement de grands catalogues en appliquant plusieurs filtres (facettes) en même temps, pour trouver les articles qui correspondent exactement à leurs préférences sans défilement sans fin ni recherches multiples.

Les deux permettent d'affiner des résultats, mais le filtrage de base n'applique généralement qu'un filtre à la fois ou repose sur des catégories fixes et prédéfinies. La recherche à facettes permet d'appliquer plusieurs filtres en même temps (par exemple taille, couleur, marque), et les options disponibles se mettent à jour selon les sélections précédentes, pour une recherche plus interactive et plus précise.

Des données produit de qualité sont indispensables à une recherche à facettes efficace. Si les attributs produit sont incomplets, incohérents ou inexacts, les filtres ne fonctionnent pas correctement : des produits manquent dans les résultats ou des options non pertinentes s'affichent. Un système PIM solide fournit la base de données nécessaire à des facettes précises et fiables.

La recherche à facettes est essentielle pour améliorer les taux de conversion, car elle permet aux utilisateurs de trouver rapidement ce dont ils ont besoin, ce qui réduit nettement les frictions dans le parcours d'achat. En appliquant plusieurs filtres en même temps, les acheteurs réduisent efficacement des sélections de produits écrasantes, pour un chemin vers l'achat plus rapide et plus satisfaisant.

Pour bien choisir les facettes, les entreprises e-commerce devraient analyser le comportement de recherche des clients, les données d'attributs produit et la pertinence propre à chaque catégorie. Privilégie les attributs souvent recherchés ou qui différencient le plus les produits d'une catégorie, comme la marque, la taille, la couleur ou certaines caractéristiques techniques, en t'assurant qu'ils correspondent aux attentes des utilisateurs et à la disponibilité des produits.

Une boutique en ligne devrait envisager un système de recherche à facettes quand son catalogue devient vaste et varié, en général au-delà de quelques centaines de SKU uniques par catégorie. Cette évolution devient indispensable si les clients ont souvent du mal à trouver des produits précis, ce qui entraîne des taux de rebond élevés ou des paniers abandonnés à cause d'une mauvaise découverte des produits.

Oui, la recherche à facettes peut améliorer indirectement le SEO en améliorant les indicateurs d'expérience utilisateur, comme un taux de rebond plus faible et un temps passé sur le site plus long. Les URL à facettes demandent souvent une gestion SEO attentive (par exemple des balises canonical ou des directives noindex), mais une meilleure découverte des produits et un engagement accru envoient des signaux de qualité aux moteurs de recherche.

Les facettes devraient être classées selon leur popularité auprès des clients et la pertinence des attributs, avec en général le prix, la marque et la catégorie en haut. Utiliser l'analytique pour repérer les filtres les plus cliqués te permet d'ajuster l'ordre pour améliorer l'expérience utilisateur. Pour les produits techniques, des caractéristiques précises comme la matière ou la compatibilité peuvent passer avant les attributs génériques.

Sur mobile, la recherche à facettes devrait utiliser un bouton de filtres repliable ou un panneau coulissant pour économiser l'espace à l'écran tout en restant facile d'accès. Veille à ce que les zones tactiles soient assez grandes pour les pouces et prévois un bouton clair qui met à jour le nombre de produits en temps réel. Éviter de recharger toute la page à chaque sélection est essentiel pour un parcours d'achat mobile fluide.

Mets en place un affinage dynamique des facettes, qui masque ou désactive automatiquement les options de filtre qui mèneraient à zéro résultat selon les sélections précédentes. Afficher le nombre d'articles à côté de chaque choix de facette indique aussi aux utilisateurs combien de produits restent avant qu'ils cliquent. Si un utilisateur arrive malgré tout à zéro résultat, propose un fil d'Ariane clair ou un bouton de réinitialisation pour revenir rapidement en arrière.

Un système PIM sert de source unique de vérité : il garantit que les valeurs des facettes sont standardisées et cohérentes sur tout le catalogue. Il permet aux équipes de modifier les attributs en masse et d'associer des données techniques complexes à des libellés de filtre compréhensibles, sans saisie manuelle dans le back-office e-commerce. Ces données structurées évitent les options de filtre en double et garantissent que tous les produits concernés apparaissent sous les bonnes facettes.

Quand un utilisateur sélectionne une facette, le système exécute en temps réel une requête sur la base de données produit selon une logique précise. Il applique généralement un opérateur « ET » entre des groupes différents (comme Marque et Couleur) et un opérateur « OU » au sein d'un même groupe. Le système recalcule ensuite le nombre de résultats pour tous les autres filtres disponibles et masque les options qui mèneraient à zéro résultat. Cette mise à jour dynamique garantit que l'interface n'affiche que des combinaisons valides qui existent réellement dans l'inventaire de la boutique.

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