Je cherche un vélo en ce moment. Un électrique, pour parcourir les rues de Paris.
J’habite sur la colline de Belleville, je traverse la ville pour aller au travail. Je passerais plus d’une heure par jour sur mon vélo, je n’aime ni vibrer sur les pavés, ni sursauter sur un nid-de-poule. Je ne suis pas vraiment précautionneux, je peux me permettre très peu d’entretien. Je pars parfois le weekend en forêt. J’ai du budget, mais je ne veux pas payer un vélo le prix d’une voiture. La chaîne de mon précédent VTT électrique cassait constamment. Je ne veux pas avoir à cadenasser mes roues avec le cadre et frotter mes mains à la chaîne. Je suis tête en l’air, je veux des lumières intégrées.
Le client connaît son problème bien avant de connaître ses critères produits. Impossible pour moi d’exprimer mon problème dans une barre de recherche, pas plus à travers des filtres. Pourtant mon besoin est traduisible :
- VTC électrique, ville et chemins
- Transmission automatique à courroie, peu d’entretien, pas de casse
- Moteur central, plus de confort, pas de vol de roue arrière et pas de cambouis sur les mains
- Cadre suspendu idéal contre les nids-de-poule, bonnes suspensions avant acceptables
- Phares intégrés au cadre
- Moins de 3000 euros
En 2003 le vendeur d’une boutique spécialisée m’aurait rapidement aiguillé. En 2020 le vendeur en boutique est passé d’expert à commercial, et seul sur internet, je dois devenir expert ebike en parcourant Youtube. Pas d’expertise, angoisse de la page blanche dans la barre de recherche, incompétence face à des filtres pédants. Je repousse ma recherche à plus tard, elle prendra des semaines, parfois des mois.
En 2026, un shopping assistant est un conseiller en ligne, expert et digne de confiance
Un shopping assistant m’aide à trouver le ou les bons modèles pour moi.
Il compare des produits en traduisant le jargon avec des termes que je comprends : bye “transmission 7 pignons vs courroie Enviolo”, bonjour “passage de vitesse vs vitesses automatiques”.
Il gère la réassurance et répond à mes points d’inquiétude : “ce vélo a suffisamment d’autonomie pour une recharge hebdomadaire ?”, “quelle durée d’assurance ?”
Il me trouve la meilleure offre pour mon besoin : “tu n’as pas besoin de la version avec porte-bagages ni du dernier moteur Bosch, et avec le code de bienvenue tu t’en tires dans ton budget”.
Les usages encore en transition et complémentaires
Fini les vélos, place à la tech. Les barres de recherche fonctionnent encore très bien. “Google Pixel 9” affichera les bons modèles en moins d’une seconde.
Après 30 ans à apprendre à parler en keywords, la plupart de vos clients utiliseront toujours la loupe pour trouver ce qu’ils cherchent. Après 30 ans à passer des heures à naviguer les pages merchandising pour trouver l’inspiration, nous y prenons toujours plaisir. Après 20 ans à essayer malgré nous des chatbots bêtes et pré-scriptés et figés, nous avons appris à nous méfier des bulles flottantes de bas de page.
Les shopping assistants ajoutent de la latence aux recherches mais apportent une expérience assurée et ultra personnalisée. Plus rien à voir avec les feus chatbots.
Ils complètent l’expérience optimisée de nos pages en adressant des clients laissés à l’abandon trop longtemps, ceux qui ne savent pas ce qu’ils cherchent, mais qui savent ce qu’ils veulent.
Qu’est-ce que l’on y gagne ?
Contrairement à ce qu’en disent les annonceurs, une adoption faible (5 %), et un taux de conversion incrémental loin des x3. Les taux de conversion des conversations sont très élevés, mais c’est aussi par biais de sélection : les discussions viendront de vos clients les plus engagés.
Pourtant, Amazon double ses efforts sur Alexa Shopping et disperse son IA à travers toute son expérience.
Pourquoi ? D’abord parce que le biais de sélection est une aubaine, le shopping assistant est devenu un canal de communication privilégié avec vos meilleurs clients.
Ensuite parce que malgré le biais de sélection, l’analyse de nos conversations montre que notre IA aide fortement l’utilisateur dans son achat dans 75 % des cas.
Aussi parce qu’on le veuille ou non, 20 % des clients réalisent maintenant leurs recherches sur une IA avant d’acheter. Or, une discussion sur votre store, c’est l’assurance que les recommandations ne viendront pas du catalogue de votre concurrent.
Enfin parce que ces conversations découvrent les besoins, les priorités, les doutes, et les critères de vos clients qu’aucun outil d’analyse de clics ne pourrait offrir. Une mine d’or d’information pour votre développement produit, vos équipes marketing, et vos efforts de personnalisation.
Quelle est notre approche ?
Nous avons commencé le développement de notre shopping assistant dès la sortie de GPT4. Nous sommes des experts en produits et marketing de l’e-commerce, discrets membres du collectif Syndikat.
Nous avons créé Probedots pour des opérationnels : nous pensons que la gestion d’un assistant s’opère sur une interface web et non dans des lignes de code. Suivi des conversations, dashboard d’analyses des conversations, optimisation des prompts, le nécessaire y est.
En bons marketeux, création d’agents simple pour vos campagnes (hello Christmas agent !), A/B tests d’agents pour l’optimisation, retargeting CRM, personnalisation 1:1 de votre site post-conversation, GEO, on a aussi.
Mais on est lucides : nous sommes bien placés pour savoir qu’avec Claude, vous pourriez vous-mêmes re-créer tout ça en une semaine.
La différence, c’est Syndikat. Nous sommes nous-mêmes PM shopping assistants pour nos clients, et pour maximiser vos KPIs de conversations, vous êtes au bon endroit.
Alex Gorius, Founder @ Probedots