Un moteur de recherche e-commerce vise à fournir un accès rapide et efficace à des produits qui correspondent aux besoins et aux préférences de l'utilisateur parmi une liste de produits similaires ou étroitement liés. Nous avons participé à la campagne d'évaluation « Living Lab for Information Retrieval » qui proposait une tâche de recherche de produits évaluée par des utilisateurs réels lors de scénarios de recherche réelle sur un site de e-commerce. L'évaluation expérimentale a montré des résultats prometteurs de notre modèle. Dans ce papier, nous proposons une analyse des fichiers logs issus de notre modèle afin d'identifier des facteurs d'efficacité liés à la requête et aux produits. L'objectif de cette étude est d'ouvrir des pistes de recherche pour la formalisation de modèles de recherche de produits. ABSTRACT. E-commerce product retrieval aims to provide a quick and efficient access to products that fit user's needs and preferences among a tail of similar or closely related products. We participated to the " Living Lab for Information Retrieval " evaluation campaign devoted to a product search task in which real users evaluated par-ticipants' retrieval models in real search scenarios on e-commerce websites. The experimental evaluation has shown encouraging results for our proposed model. In this paper, we conduct an analysis of users' feeadback with respect to the clicks obtained by our model. The goal of the paper is therefore to identify the effectiveness factors underlying the user's queries and the retrieved products in order to open perspectives in the formalization of product search models. MOTS-CLÉS : Recherche d'information, recherche de produits, facteurs d'efficacité