Je poursuis ma découverte en profondeur des dernières innovations et raffinements en matière de e-commerce avec les fonctionnalités liées aux avis client. Jusqu’à présent ma référence était sans conteste Amazon (en version US) qui propose des statistiques sur le nombre d’étoiles, l’appréciation des avis eux-mêmes et une remontée des meilleurs avis positifs et négatifs :
Mais j’ai découvert récemment des choses tout à fait intéressantes chez Zappos avec des avis plus structurés sur le port de la chaussure (“cette chaussure est taillée trop large ou trop grande“) :
De même, on trouve chez Moosejaw des avis qui peuvent être filtrés en fonction de l’âge, du genre ou du niveau des clients (utile car il s’agit avant tout d’articles de sport et de randonnée) :
Il y a enfin chez GAP des avis clients encore plus structurés que chez Zappos avec la possibilité d’apprécier la coupe d’une chemise ou d’un jean (longueur, largeur aux hanches…) et le rendu en fonction du style (casual, plus habillé…) :
Bien évidemment tout ceci ne fonctionne qu’avec un minimum d’avis mais ces fonctionnalités (structuration, filtres) apporte une information très précieuse dans le processus de décision d’achat, d’autant plus quand il est question d’habits ou de chaussures que l’on ne peut pas toucher comme en magasin.
Si vous avez d’autres bons exemples, merci de laisser les URLs en commentaire.
tres intéressant
il faudrait savoir quelle est la mécanique de collecte
Je pense qu’il s’agit simplement de ne plus se contenter d’un champ texte texte pour la collecte d’avis mais de créer un formulaire.
Et oui, collecter des données a toujours plus de valeur que de collecté du texte uniquement !
C’est vrai qu’il est toujours possible de faire de l’analyse de corpus mais beaucoup plus fastidieux…
Il y a en effet 2 approches, le formulaire et l’analyse sémantique.
Les commerçants peuvent utiliser les formulaires en direct ou avec des prestataires qui emailent l’acheteur pour solliciter l’avis.
C’est impeccable pour l’e-commerçant mais insuffisant pour l’internaute en recherche d’information. Cela passe à coté de tout ce qui se dit sur les blogs et les forums.
Pour être plus exhaustif, ils faut passer par l’agrégation et l’analyse sémantique comme on le fait chez Vozavi. C’est plus complet (fiabilité statistique du grand nombre, malgré le risque d’influenceurs professionnels) mais l’analyse donne des résultats moins catégoriques que les moyennes de note des formulaires.
signal fort d’un petit nombre ou signal bruité d’une masse exhaustive de commentaires…la solution n’est pas encore parfaite
@ jcamblain > Sur ce coup là je pense que tu manques de recul (déformation professionnelle ?). Peut importe ce qui se raconte sur les blogs et forums, si je dispose directement sur le site du fabriquant une retour structurés d’avis clients me permettant de savoir si telle chemise / chaussure est bien taillée (ou petite ou grande) alors ça me suffit amplement.
L’intérêt n’est pas d’agréger le plus grand nombre d’avis mais d’avoir une structuration formelle donc exploitable statistiquement. Que 77% des clients aiment une paire de chaussure ne me dit pas si je dois la commander à la pointure ou à celle d’en dessous / au dessus.
/Fred
Structurer les données est toujours intéressant si on compte les utiliser par la suite.
Un site dont les feedbacks des clients me sont très utiles : http://www.booking.com/
Philippe –
Dealextreme.com propose de noter la facilité d’utilisation, le prix, la qualité de fabrication et même l’utilité. Plutôt pertinent pour un site qui vend des gadgets vraiment pas cher
Le principe du formulaire est intéressant.
Mais je suis plutôt d’accord avec Jérôme de Vozavi (sans doute aussi la déformation professionnelle ;-). Si je regarde le site de Gap par exemple, les informations sur la longueur, la taille, etc. sont intéressantes et apportent un plus par rapport à l’image. Mais ce n’est pas cela qui va me dire que ce T-shirt est trop fin ou qu’on voit à travers ou que le tissus est désagréable au toucher, …
La méthode du formulaire serait suffisante si tous les types d’appréciations y étaient intégrés. Et même en se limitant aux principaux, le formulaire deviendrait à mon avis inexploitable.
Je rejoins tyboon : la classification par “type d’usage” est plutôt courante sur les sites de réservation d’hébergement (on peut ajouter tripadvisor.fr ou ebookers.fr) qui évite de débarquer avec une marmaille hurlante dans un hôtel plutôt dévolu au repos!
Personnellement je suis contre le e commerce, ça dénature le rapport client-objet.
Je trouve que seul l’avis des consommateur est intéressant dans la vente en ligne.
Moi j’attends aussi surtout que les communautés fassent vraiment leur entrée sur les sites marchand, et que le feedback de mes relations Facebook, connaissances Twitter ou contacts Gmail remonte directement en tête de liste des commentaires…
Merci pour ces exemples très instructifs, qui ne sont par contre applicables que sur des gros sites qui peuvent générer beaucoup de commentaires. Ce qui n’est pas le cas de nombreux sites de e-commerce.
lidoli est une solution avis et commentaires permettant de définir des critères en fonction de n’importe quel univers.
La restitution des avis se fait sous forme de widget coloré. Ce widget permet de lire immédiatement la répartition des avis et il est également une “carte” pour naviguer dans les commentaires (texte, vidéo, photos).
lidoli est une des rares solution avis et commentaire permettant la “recherche sociale”. Les “structures” dont parle Fred Cavazza sont utilisées pour organiser la navigation dans le catalogue e-commerce, par exemple rechercher le téléphone portable qui à le plus d’autonomie (en fonction des avis clients)
L’équipe lidoli mène actuellement des expérimentations dans les domaines suivants :
– e-commerce (avis clients et guides d’achats participatifs)
– Réunions en entreprise (intelligence collective)
– Participation citoyenne
Je serais très heureux d’échanger et d’expérimenter avec les visiteurs de ce Blog.