Découvrez comment le Search Commerce avec GPT révolutionne l'e-commerce en améliorant la recherche et l'interaction client pour convertir efficacement.
Qu'est-ce que le Search Commerce avec GPT ?
Le Search Commerce est une stratégie qui utilise la recherche en ligne pour attirer et convertir les clients. GPT, développé par OpenAI, est un modèle de langage qui utilise l'apprentissage automatique pour comprendre et générer du texte. En combinant ces deux concepts, nous obtenons une technologie qui peut comprendre les requêtes des clients formulées de manière naturelle, générer des réponses pertinentes et aider les entreprises à acquérir de nouveaux leads.
Les avantages du Search Commerce avec GPT
Notre expérience avec le Search Commerce avec GPT a révélé plusieurs avantages clés. Tout d'abord, cette technologie permet une meilleure compréhension des requêtes des clients, ce qui se traduit par des résultats de recherche plus pertinents et une meilleure expérience utilisateur.
Les clients peuvent en effet exprimer leurs besoins en langage naturel, c'est-à-dire qu’ils ont enfin la possibilité de s’exprimer comme ils le feraient avec un personal shopper: décrire une situation, un besoin, et non chercher une solution à laquelle ils ont déjà dû réfléchir par ils même.
De plus, grâce à sa capacité à générer du texte, GPT peut répondre, toujours en langage naturel, au client tout en ayant la capacité de décrire les produits de manière plus attrayante et personnalisée que ce qui est stocké en base de données, ce qui peut augmenter les taux de conversion.
Qu’est-ce que le prompting?
Dans le contexte des modèles de langage à grande échelle (LLM), le "prompting" (ou "amorçage") fait référence à la méthode d'interaction avec ces modèles en leur donnant une entrée initiale (ou "prompt") pour guider leur génération de texte.
Par exemple, si vous donnez à un LLM le prompt "Qui a écrit 'Guerre et Paix' ?", le modèle générera une réponse comme "Guerre et Paix a été écrit par Léon Tolstoï". Le prompt agit comme une instruction ou une indication, guidant le modèle sur ce que l'utilisateur souhaite obtenir comme sortie.
L'efficacité du prompting dépend grandement de la façon dont les questions ou les instructions sont formulées. Un bon prompt aidera le modèle à générer des réponses plus précises et pertinentes. Par exemple, un prompt clair et spécifique comme "Quels sont les effets du réchauffement climatique sur la biodiversité marine ?" aidera le modèle à générer une réponse bien plus ciblée et détaillée que si l'utilisateur avait simplement demandé "Dis-moi quelque chose sur le réchauffement climatique".
Dans certains cas, des prompts plus élaborés peuvent être utilisés pour "programmer" de manière plus complexe le comportement du modèle, en utilisant des consignes spécifiques, en fournissant un contexte ou en demandant au modèle de jouer un certain rôle. Par exemple, un prompt comme "Imagine que tu es un guide touristique à Paris. Décris-moi les principaux points d'intérêt" incitera le modèle à générer un texte à partir de la perspective demandée.
Notre expérience avec le Search Commerce avec GPT
Nous avons récemment développé un embryon de solution de Search Commerce avec GPT dans notre entreprise, basé sur la solution de searchandizing Gally.
Voici quelques retours clés :
1. Comprendre les clients est essentiel
Avant de mettre en place cette technologie, il est important de passer du temps à analyser les comportements de recherche de vos clients. Bien heureusement, nous avons pu nous appuyer sur l’expertise de nos équipes chargées du développement de la solution n°1 de Searchandizing pour Magento: ElasticSuite. Cela nous a permis de gagner du temps sur le prompting de GPT pour répondre au mieux à leurs besoins.
2. L'intégration nécessite une expertise technique
L'intégration de GPT à votre plateforme de commerce en ligne nécessite l'aide, pour le moment encore, d'une équipe de développement afin de raccorder le système de recherche avec l’interface en langage naturelle développée avec GPT. Il est important de noter que la mise en œuvre de cette technologie peut nécessiter des compétences en IA, tout spécialement dans le domaine du prompting.
3. Les tests sont cruciaux
Après l'intégration, nous avons passé beaucoup de temps à tester la façon dont le modèle perçoit le contenu, le modèle de donnée (les catégories, ainsi que toutes les autres données structurées comme les couleurs, les matières, etc.), mais aussi l’API de notre solution de searchandizing. Cela a été un processus itératif, mais essentiel pour assurer la qualité des requêtes envoyées au moteur de recherche, ainsi que des réponses générées par GPT.
4. Les résultats sont prometteurs
Avec la mise en place de cette technologie, nous avons constaté une amélioration de la pertinence des résultats de recherche dont nous pouvons espérer avoir des impacts positifs sur les taux de conversion. Bien que les résultats initiaux soient très encourageants, cela pose la question de comment les utilisateurs recherchent des produits. Actuellement, il est indispensable de simplifier notre requête lorsque l’on s’adresse à un moteur de recherche dans un site d'e-commerce. Avec ses nouvelles solutions, rendues possibles grâce aux modèles de langage à grande échelle, les utilisateurs vont pouvoir directement décrire leur besoin, en langage naturel. C’est une transformation des usages qui nous paraît significative.
Conclusion
Le Search Commerce avec GPT offre un potentiel énorme pour améliorer l'acquisition de leads clients. En comprenant mieux les requêtes des clients et en fournissant des réponses plus pertinentes, cette technologie peut aider les entreprises à attirer et à convertir plus de clients. Notre expérience a été positive et nous encourage à explorer cette technologie et à découvrir comment elle peut profiter à leur entreprise. Si vous souhaitez en savoir plus sur comment notre équipe a mis en place tout cela, vous pouvez consulter l’article dédié (en anglais) sur l’expérimentation autour de GPT sur le blog d’Elasticsuite.
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