Shopping : les prochains comparateurs seront « users / services centrics » ?

Vu sur Pathe-Marconi (pardon TechCrunch) cette note à propos de Pricefight.com, un nouveau shopping engines US, dont la principale innovation est de proposer des modes de tri basés sur du datamining. En gros, le discours est plutôt sensé, partant d’un constat assez simple :

  • les tris pas prix sont souvent faussés par des conditions de vente et des rabais que les comparateurs ne prennent pas ou peu en compte
  • un consommateur n’achète pas forcément qu’un produit, mais aussi un/des service(s) associés
  • le comportement interne des utilisateurs est un élément important.

Et d’apporter des réponses à cela en permettant aux utilisateur de pouvoir trier les différentes propositions pour un produit donné par « People’s choice« . Les explications sur le mode de calcul de ce mose de tri sont données (très vaguement) ici . A priori cela serait en parti basé sur un algorythme tenu secret. De là à sentir le vaporware, il n’y a pas loin.

J’ajouterais que la démarche en soi n’est pas si novatrice : beaucoup de comparateurs proposent déjà un système de notation des produits et des revendeurs, certains même engagent carrément leur marque. C’est le cas de CNET Shopper aux US qui permet aux revendeurs d’adhérer à une charte de qualité – une sorte de norme ISO – et de permettre aux marchands respectant cette charte d’ajouter sur leurs sites un logo « CNET Merchant certified« .

L’innovation dans le cas de PriceFight.com repose donc sur ce fameux algoryhtme dont on ne sait pas grand chose et cette promesse de « consumer democracy ». Pourquoi pas, dans l’absolu, si le système est capable de mettre en relation les clics effectués sur tel produit chez tel revendeur, s’il a généré une vente effective, instantanée ou non, qu’il mixe cela avec les infos de prix et de « reliability » du revendeur, cela peut-être assez intéressant. Surtout dans le fait que tout est lié en une mesure, car dans ce domaine, les acteurs suivent déjà ce type de données, mais souvent déconnectées les unes des autres (et très difficiles à lier car provenant d’outil statistiques hétérogènes, prenant en compte des mesure et données différentes – jusquà maintenant le meilleur réceptacle/liant pour cela reste encore un bon vieux tableur des familles).

D’autre part cela devient réellement intéressant à partir du moment où il y a un minimum d’utilisateurs, de produits et de revendeurs pour générer une masse critique de données exploitables et faisant sens. Sinon, le comportement d’une petite centaine d’utilisateurs sur un produit avec très peu de prix disponibles ne signifie pas grand chose en soi. Et cela restera au mieux une bonne idée cramée faute de stratégie mais réexploitable dans un autre contexte, au pire un vaporware 2.0 de plus. Mais bon, parions que cela s’arrangera lorsque le service ne sera plus en beta…

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