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SDL Fredhopper &
Magento
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Georg Spielmann (SDL)
Thierry Vercruysse (X2i)
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The Ecommerce Landscape
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55
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Fonctionnalités searchandising : auto complétion, suggestion réponses
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Ranking d’affichage des résultats en fonction de critères métiers (stocks, prix, produits à forte rotation,
marges, produits de saisons …)
Did you mean ? : interprétation des fautes d’orthographe et fautes de frappe.
Affichage des résultats en fonction du contexte de recherche. Bloc CMS et/ou images conditionnés par les
croisements des facettes de recherche. (exemple : Bannière en rapport avec les résultats de recherche, appelé
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Cross selling & upselling sur les résultats de recherches et les fiches produits.
Optimisation échanges entre les serveurs Magento et SDL Fredhopper grâce a système de mise en cache .
7
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8
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Directeur technique
9
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10
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Apports :
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•100 % indépendant de la plateforme
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recommandations personnalisées
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18
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  • 1. SDL Fredhopper & Magento October 2015 Georg Spielmann (SDL) Thierry Vercruysse (X2i)
  • 3. 3 The Ecommerce Landscape Analytics Product Information Marketing Engine Targeting Center Transaction Portal Enterprise Systems Social Reviews
  • 4. 4 Data-driven Merchandising Predictive Targeting Business Management Layer Predictive Analysis & Optimization Data Manager Personalization Search & Navigation Brand or Shop – ‘Branded Store’ Experience SDL Fredhopper Platform Architecture
  • 6. 6 MADE IN DESIGN Une stratégie de développement e-commerce internationale avec Magento WWW.MADEINDESIGN.COM Mise en ligne 2012 Migration de l’ensemble des sites sous Magento en 2012, couplage à l’ERP, couplage au PIM, couplage au CRM et intégration de Fredhopper pour une gestion marketing encore plus poussée. 250 marques5 pays en Europe Fonctionnalités searchandising : auto complétion, suggestion réponses Affichage de résultats (textes +visuels produits) dès les premières lettres Ranking d’affichage des résultats en fonction de critères métiers (stocks, prix, produits à forte rotation, marges, produits de saisons …) Did you mean ? : interprétation des fautes d’orthographe et fautes de frappe. Affichage des résultats en fonction du contexte de recherche. Bloc CMS et/ou images conditionnés par les croisements des facettes de recherche. (exemple : Bannière en rapport avec les résultats de recherche, appelé ranking cocktails). Cross selling & upselling sur les résultats de recherches et les fiches produits. Optimisation échanges entre les serveurs Magento et SDL Fredhopper grâce a système de mise en cache .
  • 9. 9 Conseil & Accompagneme nt Exploitation & Monitoring Ingénierie & Développement  Stratégie, pilotage  Audit  Architecture  UX, UI Partenaire  Développement Magento  Connexion SI et ERP  Intégration PIM  Expertise technique  Maintenance  Optimisation (SEO, conversion, UX…)  Surveillance  Tracking
  • 10. 10
  • 12. 13 Intégration Fredhopper/Magento Apports : •Magento utilise Fredhopper comme un service •100 % indépendant de la plateforme •Recherche et Navigation interactive •Gérer des milliers de facettes (critères) dynamiques •Tri dynamique par rayon et par client •Augmenter les ventes avec des recommandations personnalisées •Personnalisation pour une expérience unique et adaptée •Catégorisation en fonction des attributs produits •Temps de réponse rapide
  • 14. 15 L'ensemble des pages visitées par l'internaute. (Home page, listing catégories, page produir, résultat de recherche, …) Il existe 4 typologies de blocs contextuels générés automatiquement dès l'arrivée du visiteur. L'intégration Magento X2i permet de générer uniquement des blocs au lieu des pages entières déjà paramétrées. Concept de “block-driven” et non “page- driven” L'affichage contextuel
  • 17. 18 Points importants ○Synchronisation des données ○Produits ○Catégories ○Mapping attributs produits ○Identifiants campagnes Fredhopper ○Mises à jour ○Stocks ○Prix ○Cache ○Bien gérer les requêtes Fredhopper ○Bien gérer le TTL et l'invalidation de cache ○Bien gérer les composants de « caching » (ex. Varnish) Séparation des processus : • Live servers: dédiés à répondre au front Temps de réponse : ~50 ms • Offline Server: dédié à la configuration métier et à l’indexation • Capacité d’indexation : ~1000 articles /sec