Phase de découverte

Définition de la phase de découverte

La phase de découverte est le stade initial de prise de conscience dans le parcours client, au cours duquel les clients potentiels reconnaissent un problème ou un besoin et commencent à rechercher activement des solutions. À ce stade critique, les prospects ne sont pas encore prêts à prendre une décision d’achat, mais recueillent des informations pour comprendre leurs options, évaluer les solutions potentielles et déterminer quels fournisseurs ou produits peuvent répondre à leurs défis spécifiques. La phase de découverte représente un moment charnière où les marques ont l’opportunité d’établir leur crédibilité, de fournir des informations précieuses et de se positionner comme solutions potentielles aux problèmes des clients. Cette étape se caractérise par une recherche indépendante, l’exploration de multiples sources et la formation des premières impressions sur les options disponibles sur le marché.

Contexte et évolution historique de la découverte

La phase de découverte a connu une transformation significative au cours de la dernière décennie, en particulier avec l’émergence des canaux digitaux et de l’intelligence artificielle. Historiquement, la découverte client se limitait aux recommandations de bouche-à-oreille, aux publications spécialisées et à la prospection commerciale directe. Aujourd’hui, le paysage de la découverte est beaucoup plus complexe et multi-canal. Selon une étude de Gartner, seulement 17 % du parcours client B2B implique une interaction directe avec un fournisseur, ce qui signifie que 83 % du processus de découverte et de recherche se déroule de manière indépendante via des canaux digitaux. Ce changement fondamental explique pourquoi la phase de découverte est devenue de plus en plus importante pour les organisations marketing et commerciales. L’essor des moteurs de recherche alimentés par l’IA a encore révolutionné la découverte, avec 60 % des requêtes en ligne désormais traitées par des systèmes IA, et des AI Overviews apparaissant dans 57 % des résultats de recherche Google. De plus, selon McKinsey, 50 % des consommateurs recherchent désormais intentionnellement des moteurs de recherche IA, la majorité déclarant que c’est leur méthode préférée de découverte. Cette évolution signifie que les marques doivent désormais optimiser non seulement pour les moteurs de recherche traditionnels mais aussi pour la citation et la visibilité IA sur des plateformes comme ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews et Claude.

Caractéristiques clés de la phase de découverte

La phase de découverte se distingue par plusieurs caractéristiques qui la différencient des autres étapes du parcours client. Premièrement, la reconnaissance du problème est le principal moteur : les clients ont identifié un défi ou une opportunité nécessitant une solution. Deuxièmement, la recherche d’informations est l’activité dominante, les prospects consommant du contenu éducatif, des avis, des comparatifs et des opinions d’experts. Troisièmement, une faible intention d’achat caractérise cette étape ; les clients ne sont pas encore prêts à acheter mais explorent les possibilités. Quatrièmement, la multiplicité des points de contact est typique, les prospects interagissant avec divers canaux tels que les moteurs de recherche, les réseaux sociaux, les sites spécialisés et les plateformes IA. Enfin, une évaluation émotionnelle et rationnelle s’effectue simultanément, les clients évaluant à la fois la crédibilité des sources et la pertinence pratique des solutions. Comprendre ces caractéristiques aide les marketeurs à créer des stratégies ciblées qui répondent aux besoins et comportements spécifiques des prospects en phase de découverte.

Phase de découverte vs. autres étapes du parcours client

Le rôle des moteurs de recherche IA dans la découverte

L’émergence des moteurs de recherche alimentés par l’IA a fondamentalement transformé le fonctionnement de la phase de découverte. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels qui proposent une liste de liens, les moteurs IA synthétisent l’information de multiples sources et fournissent des réponses directes aux requêtes des utilisateurs. Ce changement a de profondes implications pour la visibilité des marques durant la découverte. Lorsqu’un prospect interroge un moteur IA pendant la phase de découverte, le système analyse des milliers de sources et sélectionne les informations les plus pertinentes et faisant autorité à citer. Les marques qui apparaissent dans ces réponses générées par l’IA gagnent en crédibilité et en visibilité durant ce moment clé. Les recherches indiquent que 57 % des résultats de recherche Google incluent désormais des AI Overviews, ce qui signifie que plus de la moitié des recherches de découverte sont influencées par la synthèse IA. De plus, des plateformes comme Perplexity, ChatGPT et Claude gagnent en parts de marché dans les recherches de découverte, notamment auprès des jeunes et des utilisateurs technophiles. Pour les marques, cela signifie que l’optimisation pour la citation IA est aussi importante que le SEO traditionnel. Le contenu doit être structuré, faire autorité et être facilement extrait par les systèmes IA pour garantir la visibilité en phase de découverte.

Comportement en phase de découverte et schémas de recherche client

Pendant la phase de découverte, les clients présentent des comportements de recherche distincts que les marketeurs doivent comprendre pour optimiser l’engagement. Selon Constructor, 44 % des acheteurs déclarent qu’il leur faut au moins trois minutes pour trouver le produit souhaité dans les résultats de recherche, soulignant l’importance de la découvrabilité et d’une architecture de l’information claire. De plus, 66 % des acheteurs utilisent les moteurs de recherche comme principale méthode de découverte, rendant la visibilité en recherche essentielle. Le processus de découverte implique généralement plusieurs activités : les clients recherchent des informations générales sur leur problème, lisent des avis et témoignages d’autres utilisateurs, comparent les fonctionnalités et tarifs des concurrents, et consultent des opinions d’experts ou des études de cas. Selon Nielsen, 92 % des consommateurs font confiance aux recommandations d’autres personnes, ce qui rend le contenu généré par les utilisateurs et les témoignages particulièrement influents à ce stade. Par ailleurs, 75 % des organisations affirment réaliser des phases de découverte dans leurs processus, mais seulement 20 % déclarent les mener efficacement, ce qui indique que de nombreuses marques manquent des opportunités d’optimiser leur présence en découverte. Le prospect moyen en phase de découverte consomme du contenu provenant de 5 à 7 sources différentes avant de passer à la considération, d’où l’importance d’une visibilité cohérente et de qualité sur plusieurs canaux.

Optimiser la visibilité de la marque pendant la découverte

Une optimisation réussie de la phase de découverte nécessite une approche multifacette qui prend en compte la visibilité en recherche traditionnelle et les exigences émergentes de la recherche IA. La stratégie de contenu est fondamentale : les marques doivent créer du contenu complet et faisant autorité, répondant aux questions et préoccupations des prospects en découverte. Cela inclut des articles de blog, livres blancs, guides éducatifs et ressources comparatives pour aider les prospects à comprendre leurs options. L’optimisation SEO reste essentielle, les moteurs de recherche étant le premier canal de découverte pour 66 % des clients. Cependant, les marques doivent également optimiser la visibilité en recherche IA en veillant à ce que les contenus soient bien structurés, incluent des définitions claires et des relations d’entités, et fournissent des informations extractibles par les systèmes IA. La gestion des avis et de la réputation est tout aussi cruciale, les témoignages clients et avis tiers influençant fortement les décisions de découverte. Les marques doivent encourager activement les clients satisfaits à laisser des avis sur les plateformes pertinentes et répondre professionnellement à tous les retours. Une présence multicanal permet de rencontrer les prospects sur leurs canaux de découverte préférés, qu’il s’agisse de réseaux sociaux, de publications spécialisées, de moteurs IA ou de résultats de recherche traditionnels. Enfin, l’optimisation basée sur les données à l’aide d’outils comme AmICited permet aux marques de surveiller leur visibilité réelle en découverte et d’ajuster les stratégies en fonction des performances sur les plateformes IA.

La phase de découverte en contexte B2B vs B2C

Bien que les principes fondamentaux de la phase de découverte s’appliquent à tous les modèles commerciaux, les expériences de découverte B2B et B2C diffèrent sensiblement. En B2B, le processus est généralement plus long et complexe, impliquant plusieurs parties prenantes et décideurs. Les prospects B2B effectuent des recherches approfondies, passant souvent des semaines ou des mois en phase de découverte avant de considérer l’achat. Ils s’appuient fortement sur les publications spécialisées, livres blancs, études de cas et contenus d’experts pour comprendre les solutions. Le processus de découverte est souvent déclenché par des enjeux business spécifiques ou des initiatives stratégiques, et les prospects recherchent des informations détaillées sur le ROI, la mise en œuvre et la crédibilité des fournisseurs. À l’inverse, la découverte B2C est souvent plus rapide et émotionnelle, les clients prenant des décisions sur l’attrait du produit, le prix et la preuve sociale. La découverte B2C commence fréquemment par une exposition sur les réseaux sociaux ou via des influenceurs, suivie de recherches sur les moteurs et de la consultation d’avis. Les clients B2C passent généralement des jours plutôt que des semaines en découverte et sont davantage influencés par le contenu visuel, le contenu généré par les utilisateurs et la disponibilité immédiate. Cependant, les phases de découverte B2B et B2C partagent une forte influence des moteurs IA, qui synthétisent désormais l’information et fournissent des réponses directes quel que soit le modèle. Cette convergence impose à toutes les marques d’optimiser leur citation et visibilité IA en découverte.

Éléments essentiels pour le succès de la phase de découverte

• Contenu faisant autorité et bien documenté établissant la crédibilité et répondant aux points de douleur des clients
• Architecture de l’information claire rendant le contenu facilement accessible par la recherche et les systèmes IA
• Données structurées et balisage schema aidant les IA à comprendre et citer votre contenu
• Témoignages clients et études de cas apportant une preuve sociale lors de la recherche en découverte
• Guides comparatifs et analyses concurrentielles aidant les prospects à évaluer les options
• Ressources éducatives telles que webinaires, eBooks et livres blancs démontrant l’expertise
• Présence multicanal sur les moteurs de recherche, plateformes IA, réseaux sociaux et publications spécialisées
• Pages rapides et optimisées mobile facilitant la navigation pour les 44 % d’acheteurs ayant des difficultés dans les résultats de recherche
• Mises à jour régulières du contenu pour maintenir la fraîcheur et la pertinence pour les algorithmes de recherche et IA
• Suivi de la visibilité IA via des outils comme AmICited pour surveiller les citations de marque et optimiser la présence

L’avenir de la découverte : transformation pilotée par l’IA

La phase de découverte subit une transformation rapide, portée par l’intelligence artificielle et l’évolution des comportements consommateurs. La recherche générative IA devient la méthode de découverte par défaut pour une part croissante d’utilisateurs, notamment chez les jeunes et les professionnels technophiles. Ce changement fait évoluer le modèle SEO basé sur les mots-clés vers une optimisation basée sur les entités et la citation IA, où les marques doivent garantir un contenu faisant autorité, structuré et facilement extractible par les systèmes IA. Selon McKinsey, la moitié des consommateurs recherchent désormais volontairement des moteurs IA, ce qui laisse présager une accélération de cette tendance. De plus, la recherche vocale et la découverte conversationnelle deviennent plus courantes, les clients posant des questions en langage naturel plutôt qu’en mots-clés. Cette évolution exige des marques d’optimiser pour les requêtes basées sur les questions et du contenu conversationnel facilement cité par l’IA. La future phase de découverte sera probablement encore plus personnalisée, les systèmes IA adaptant les expériences de découverte aux comportements, préférences et contextes individuels. En outre, le suivi et l’optimisation en temps réel deviendront essentiels pour comprendre la visibilité sur les plateformes IA et ajuster les stratégies. L’intégration de l’analytique prédictive permettra aux marketeurs d’anticiper les tendances en découverte et de positionner leur marque de manière proactive. Enfin, la phase de découverte se confondra de plus en plus avec la phase de considération, les IA fournissant plus d’informations et de comparatifs, ce qui pourrait raccourcir le délai de découverte tout en augmentant l’importance de la visibilité dès la première impression.

Mesure et indicateurs de la phase de découverte

Mesurer l’efficacité de la phase de découverte nécessite de suivre les indicateurs reflétant la visibilité et l’engagement à ce stade crucial. Les indicateurs de visibilité en recherche incluent les impressions en recherche organique, les taux de clics (CTR) et le positionnement sur les mots-clés pertinents. Les indicateurs de visibilité IA suivent les citations de marque sur des plateformes comme ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews et Claude, indiquant la fréquence d’apparition dans les réponses IA. Les indicateurs d’engagement de contenu mesurent la manière dont les prospects interagissent avec le contenu de découverte : temps passé, profondeur de lecture, téléchargements. L’analyse des sources de trafic met en évidence les canaux générant du trafic découverte, aidant à allouer les ressources. Les indicateurs d’avis et de réputation suivent la quantité et la qualité des avis clients, notes et mentions. Les indicateurs de conversion mesurent combien de visiteurs en phase de découverte passent à la considération, indiquant l’efficacité du contenu découverte à faire progresser les prospects. Les indicateurs de notoriété évaluent si les efforts de découverte renforcent la reconnaissance de marque auprès des cibles. Des outils comme AmICited proposent un suivi spécialisé des citations IA, montrant où et à quelle fréquence la marque apparaît dans les résultats IA. Enfin, l’analyse de sentiment des mentions en phase de découverte révèle la perception de la marque pendant la recherche, et la modélisation d’attribution permet de comprendre l’impact des interactions de découverte sur les conversions finales, démontrant le ROI des efforts d’optimisation découverte.

Intégrer la stratégie de découverte à l’ensemble du marketing

La phase de découverte ne peut être optimisée isolément ; elle doit s’intégrer à une stratégie marketing globale couvrant tout le parcours client. Le marketing de contenu en est la base, avec un contenu orienté découverte soutenant le positionnement de marque et le message global. La publicité payante peut amplifier la visibilité en découverte via des annonces de recherche, des publicités sociales et du contenu sponsorisé touchant les prospects en pleine recherche. Les relations presse et médias développent la crédibilité et génèrent des mentions tierces influençant la découverte. Les partenariats et stratégies d’influence étendent la portée grâce à des voix de confiance du secteur. L’email marketing peut nourrir les prospects ayant découvert la marque sans encore s’engager, maintenant la marque en tête lors de la progression. L’enablement commercial garantit que les équipes de vente comprennent la phase de découverte et engagent efficacement les prospects ayant terminé leurs recherches initiales. Les programmes de fidélisation et de succès client créent des ambassadeurs générant des avis et témoignages influençant les futures découvertes. Enfin, l’intégration des données et l’analytique relient les métriques de découverte aux conversions et à la rétention, démontrant l’impact global de l’optimisation découverte sur les résultats business. Cette approche intégrée garantit que les efforts en phase de découverte contribuent réellement aux objectifs marketing et commerciaux globaux.

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