En bref
Michaels affirme que son assistant shopping Ask Mike, basé sur Google Gemini, convertit plus de deux fois mieux que sa recherche traditionnelle. Avec 75 000 conversations depuis mai et 27 % des interactions menant à un clic produit ou à un ajout au panier, le signal mérite l’attention. Il reste toutefois déclaratif et ne permet pas, en l’état, d’attribuer le gain à l’IA.
Ce qui change
La recherche e-commerce peut être envisagée non plus uniquement comme la saisie de mots-clés, mais comme une interface capable de traduire un projet ou un besoin complexe en découverte produit. Le cas Michaels rend cette hypothèse suffisamment concrète pour passer de la veille technologique au test CRO.
Pourquoi ça compte
Si l’avantage se confirme dans un test contrôlé, les sites où l’achat commence par un projet pourraient améliorer découverte produit, conversion et ventes complémentaires. La performance doit néanmoins être jugée sur l’économie complète de l’expérience: conversion, ajout au panier, panier moyen, revenu par session et coût par interaction.
Qui est concerné
Les e-commerçants et marques disposant de catalogues importants ou complexes sont les premiers concernés, en particulier leurs équipes e-commerce, CRO, produit et search interne. L’intérêt est plus net lorsque les clients doivent exprimer un besoin ou un projet plutôt que rechercher directement une référence précise.
Action à faire
- 1Identifier une catégorie où les requêtes et intentions d’achat sont suffisamment complexes pour justifier une interface conversationnelle.
- 2Tester de manière contrôlée l’assistant conversationnel face à la recherche interne existante.
- 3Comparer conversion, ajout au panier, panier moyen, revenu par session et coût par interaction.
- 4Interpréter les résultats dans le contexte du catalogue testé et ne pas prendre le x2 déclaré par Michaels comme benchmark attendu.
Risques et limites
Les résultats disponibles proviennent d’une seule enseigne et sont déclaratifs. Les taux de conversion absolus, la méthodologie détaillée et des cohortes comparables ne sont pas fournis. Surtout, un biais de sélection peut expliquer une partie de l’écart si les utilisateurs d’Ask Mike présentent une intention différente de ceux de la recherche classique.
Verdict Radar
TEST: le cas Michaels justifie une expérimentation contrôlée sur les catalogues et requêtes adaptés, pas le remplacement généralisé du moteur interne. La décision de déploiement doit dépendre de la valeur incrémentale observée dans le contexte propre à chaque e-commerçant.
Sources
Sources
Signal d’origine utilisé pour l’analyse Radar.
Recevoir la newsletter Radar
Un email par semaine. Les signaux triés, notés, prêts à décider.
