Comment l’intelligence artificielle bénéficie au e-commerce ?

Vous avez sûrement déjà entendu parler de l’intelligence artificielle (IA) ?

Si pour certains elle n’évoque encore que la science-fiction et la robotique, elle s’insère pourtant dans tous les aspects de notre vie quotidienne. Des caisses enregistreuses automatiques aux contrôles de sécurité avancés dans les aéroports : désormais, l’intelligence artificielle est à peu près partout. Et, peu à peu, elle commence à s’immiscer dans le e-commerce.

D’ailleurs, de nombreuses entreprises tirent déjà parti des dernières avancées en matière d’IA et de machine learning (ML, littéralement apprentissage machine en français) pour fournir une meilleure expérience shopping à leurs clients. Au fur et à mesure de son amélioration, l’intelligence artificielle pourrait donc changer définitivement, et changera très probablement, le paysage du e-commerce dans les années à venir.

 

AI et ML dans le e-commerce

Par définition, l’intelligence artificielle correspond à la capacité d’une machine d’effectuer des tâches de façon « intelligente », telles que l’apprentissage et la prise de décision, comme le ferait un être humain.

Le machine learning est une application actuelle d’IA fondée sur l’idée que nous devrions pouvoir donner aux machines l’accès aux données et les laisser apprendre par elles-mêmes.

Appliqué au e-commerce et au marketing, le machine learning correspond aux diverses méthodes d’analyse de données dans lesquelles les ordinateurs trouvent des informations sans qu’on leur dise exactement où chercher ces informations. Les algorithmes de ML, lorsqu’ils sont exposés à des quantités massives de données, peuvent extraire des modèles et les utiliser pour générer des idées ou des prédictions sur les conditions futures.

Bien que toujours relativement nouvelle, l’intelligence artificielle a déjà eu un impact énorme, en un court laps de temps, sur des industries comme les finances ou les soins de santé. Et les avantages de l’IA commencent dorénavant à se propager dans le e-commerce.

Il est important de noter que l’intelligence artificielle par elle-même n’est pas un produit, mais un puissant outil pour créer de meilleurs produits répondant aux besoins des clients. Eh oui, même si cela peut paraître paradoxal pour une machine, la plus grande force de l’intelligence artificielle est bien de pouvoir aider le e-commerce à créer une expérience client plus humaine en la personnalisant !

En effet, une activité de vente en ligne génère des volumes monumentaux de données provenant de dizaines de canaux. Il existe même trop de données pour qu’un être humain puisse savoir où chercher ou même ce qu’il cherche – les conditions parfaites pour le machine learning.

Ainsi, de nombreux e-commerçants tentent déjà de se différencier en utilisant des formes d’IA pour mieux comprendre leurs clients, générer de nouveaux prospects et fournir une expérience client améliorée.

 

Exemples d’utilisations de l’IA dans le e-commerce

 

Création de recommandations personnalisées

La personnalisation dans l’e-commerce n’est pas nouvelle. De nombreuses entreprises et e-commerçants utilisent actuellement un système de filtrage pour fournir aux clients des recommandations de produits. Ces filtres basent généralement leurs résultats sur les données relatives aux best-sellers, sur l’historique de consultation et d’autres paramètres généraux d’agrégation.

Au mieux, les systèmes de recommandation les plus aboutis peuvent se rappeler de ce que votre client aime.

Mais, vous en conviendrez, tout cela reste un peu impersonnel. « Les personnes qui ont acheté ce produit ont également acheté ce produit » n’est pas la meilleure façon de personnaliser une offre.

C’est là qu’intervient l’IA.

Alors que le mot « artificiel » connote une certaine déshumanisation, l’intelligence artificielle permet au contraire aux commerçants de mettre en place une expérience client plus personnalisée en fournissant des recommandations aux abonnés en fonction de leurs préférences.

De quelle façon ? Grâce à la capacité de l’IA à analyser de manière plus efficace qu’un être humain de vastes ensembles de données. Cela signifie que la technologie peut rapidement analyser différents aspect du comportement de navigation. Chaque fois qu’un utilisateur examine un produit, publie un message ou même un tweet à ce sujet, les informations peuvent être utilisées.

La technologie de l’intelligence artificielle est aussi en capacité d’apprendre les intérêts, les passions et les déclencheurs qui rendent plus susceptible un consommateur d’effectuer un achat.

Autrement dit, des millions de transactions et communications peuvent être analysées chaque jour pour cibler les offres vers un seul client.

En exposant les algorithmes de machine learning à des quantités vraiment massives de données, les commerçants peuvent ainsi construire des modèles analytiques automatisés qui ne sont pas limités par la capacité des humains à proposer pourquoi certaines personnes achètent des produits particuliers.

De telles applications axées sur l’IA permettent de découvrir de meilleures façons de modéliser le comportement des utilisateurs. Finalement, la technologie facilite :

  • le processus de vente, en permettant d’identifier qui est le plus susceptible d’acheter un produit (en fonction de l’historique des achats passés, de la démographie, etc.)
  • la personnalisation du cycle de vente, en permettant d’engager les bons prospects avec le bon message au bon moment

 

Exemple d’utilisation de l’IA pour des recommandations personnalisées : Starbucks a récemment lancé « My Starbucks Barista », qui utilise l’IA pour permettre aux clients de passer des commandes vocalement ou via une messagerie. L’algorithme s’appuie sur une variété d’entrées, y compris des informations sur le compte, les préférences du client, l’historique des achats, les données tierces et les informations contextuelles. Le géant du café peut ainsi fournir des messages et des recommandations plus personnalisés à ses clients.

 

 

Retrouver de potentiels clients

Selon une étude récente, au moins un tiers des prospects ne sont pas suivis par l’équipe de vente. Ce qui signifie que les acheteurs potentiels pré-qualifiés intéressés par votre produit ou service finissent aux oubliettes.

En outre, de nombreuses entreprises sont surchargées de données clients qu’elles exploitent peu, voir pas du tout. Il s’agit pourtant d’une mine d’or pouvant être utilisée pour améliorer le cycle de vente.

Dans le commerce de détail, l’intelligence artificielle est par exemple utilisée avec la reconnaissance faciale pour capturer les comportements d’un client dans un magasin. En gros, si un consommateur s’attarde pendant un certain temps devant un produit – une cafetière par exemple – cette information sera stockée pour être utilisée lors de sa prochaine visite.

À mesure que l’IA s’améliore et se développe, vous pourrez même commencer à voir des offres spéciales sur l’écran de votre ordinateur en fonction de votre temps d’attente en magasin ou même de votre réaction face à un produit ! Microsoft propose par exemple « Mall kiosk », qui recommande des produits grâce à la reconnaissance faciale ou vocale des réactions.

 

 

Création d’un processus de vente efficace avec un assistant virtuel

Désormais, grâce aux assistants virtuels, les entreprises en ligne peuvent tirer parti de l’IA pour sélectionner et recommander de façon pertinente des produits utiles et souhaités par un acheteur, en évitant à ce dernier d’avoir à effectuer tout le travail de recherche dans le catalogue.

Par exemple, l’intégration de l’intelligence artificielle à votre CRM permettra de personnaliser vos solutions et de créer un message de vente efficace. En effet, si votre système IA permet l’apprentissage de la langue naturelle et l’entrée vocale, comme Siri ou Alexa, votre CRM répondra aux demandes des clients, résoudra leurs problèmes et identifiera même de nouvelles opportunités de vente.

Mieux encore ? Certains systèmes CRM gérés par IA peuvent être multitâches pour gérer toutes ces fonctions et plus encore.

Dans ce cas, l’intelligence artificielle aide les utilisateurs à plonger plus profondément dans les catalogues produits e-commerce pour trouver l’élément parfait qui, autrement, pourrait ne pas être découvert.

Il existe également plusieurs technologies d’assistant virtuel en ligne. Ces robots utilisent de vastes ensembles de données, collectés en temps réel, pour « apprendre » les habitudes d’achat, les intérêts et les goûts personnels des utilisateurs.

 

Exemple d’assistant virtuel en ligne : vous avez peut-être entendu parler de « Mona », l’assistant commercial virtuel développé par d’anciens employés d’Amazon. Il aide à simplifier les achats mobiles et propose aux clients les meilleures offres adaptées à ses préférences. Plus l’utilisateur passe de temps à interagir avec le robot Mona, mieux il le connaîtra.

Exemple d’utilisation d’assistant virtuel : la marque The North Face exploite le pouvoir des assistants virtuels pour mieux connaître ses clients tout en offrant des recommandations sur-mesure. Avec l’aide de la solution d’intelligence d’IBM appelée Watson, l’entreprise permet aux acheteurs de découvrir leur veste idéale. Pour cela, plusieurs questions sont posées aux clients, telles que : « où et quand allez-vous utiliser votre veste ? ». Le logiciel d’IBM analyse ensuite des centaines de produits pour trouver ceux qui correspondent le mieux en fonction des réponses corrélées à d’autres données, comme les conditions météorologiques. Pour vous faire une idée, vous pouvez tester l’outil ici.

 

IA e-commerce north face

IA ecommerce north face

AI e-commerce north face

AI ecommerce north face

Intelligence artificielle north face

Démonstration de l’intelligence artificielle The North Face

 

De meilleurs résultats de recherche

Au moins 30% des acheteurs en ligne utilisent la fonction de recherche d’un e-commerce. Pourtant, c’est souvent une tâche fastidieuse pour le consommateur qui est contraint de choisir, puis affiner un mot-clé décrivant avec précision le produit qu’il recherche.

Le scénario se déroule souvent de la façon suivante : un consommateur entre « smartphone avec la meilleure caméra » dans la barre de recherche. Alors qu’un interlocuteur humain comprendrait immédiatement la demande, ou poserait des questions pour avoir plus de détails sur les besoins du client, les résultats numériques fournis sont bien souvent à côté de la plaque. Bref, dans la majorité des cas, la recherche n’aboutit pas au résultat escompté.

Cela s’explique par le manque de contexte concernant l’utilisateur, les filtres rigides et sans pertinence, et les problèmes liés à la compréhension des mots-clés. Dans les faits, les algorithmes de ces moteurs de recherche e-commerce n’ont ni l’intelligence pratique, ni la capacité de comprendre une requête avec les nuances de la langue.

La clé est d’utiliser le pouvoir du machine learning afin d’améliorer les résultats pour les consommateurs qui utilisent la recherche. Le ML peut également générer un classement de recherche, ce qui permet au site de trier les résultats de recherche par pertinence, au lieu de correspondre à un mot-clé.

Ce faisant, les plates-formes e-commerce pourront transformer un nombre massif d’expériences de recherche échouées en conversions réussies.

Pour remplacer les recherches textuelles, une solution commence également à être mis en place : la recherche visuelle – une technologie qui utilise l’intelligence artificielle pour analyser une photo soumise par un client, puis trouver le produit désiré ou des produits qui correspondent à cette image.

La recherche visuelle permet ainsi aux clients de prendre une photo d’un produit qu’ils aiment, puis de la télécharger. Le logiciel IA est alors en mesure d’évaluer ce produit spécifique, sa marque, sa forme, son style, son tissu, sa couleur, etc., puis de proposer des suggestions de produits similaires susceptibles d’intéresser le client.

Enfin, en plus d’utiliser des images pour rechercher des produits qu’ils souhaitent acheter, les consommateurs pourront utiliser la recherche vocale – la possibilité de rechercher des objets à l’aide de la parole. La recherche vocale utilise l’IA pour comprendre ce qui est dit et pour améliorer la reconnaissance des voix et des phrases.

La recherche vocale a été popularisée avec des assistants vocaux comme Alexa et Siri, obligeant de plus en plus les e-commerçants à ré-optimiser leurs pages web, et notamment leur FAQ, pour répondre aux recherches basées sur la voix.

 

Pour en savoir plus, vous pouvez aussi consulter notre article : comment adapter son site e-commerce à la recherche vocale ?

 

Exemple d’utilisation de l’IA pour les résultats de recherche : une entreprise qui utilise le machine learning pour offrir de meilleurs résultats de recherche est eBay. Avec des millions d’articles répertoriés, le site de ventes aux enchères exploite le pouvoir de l’IA et des données pour prédire et afficher les résultats de recherche les plus pertinents.

Exemple d’utilisation de la recherche visuelle : l’une des entreprises innovantes en terme de recherche visuelle est Neiman Marcus. Avec son application « Snap. Find. Shop. », la marque de mode et beauté permet aux utilisateurs de prendre des photos d’objets dans le monde réel, puis de les retrouver dans le catalogue.

 

 

 

Amélioration du service client

Si votre entreprise traite quotidiennement avec ses clients et que vous rencontrerez des problèmes ou des questions récurrentes, la création d’un chatbot constitue un bon moyen de fournir des informations aux clients plus rapidement et plus efficacement qu’un représentant du service à la clientèle.

Pour simplifier, les chatbots sont des programmes automatisés capables de « converser » avec des personnes pour répondre à des questions et pour exécuter des requêtes de tâches spécifiques. Ils existent maintenant depuis un bon moment, mais ont fait de considérables progrès dans leur capacité à s’adapter au client grâce au processus de machine learning.

Concrètement, les chatbots peuvent vous aider à réduire les coûts de service à la clientèle et à mieux dialoguer avec les consommateurs, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.

Ils offrent également une bonne occasion de personnaliser les recommandations pour les consommateurs en fonction de l’historique des conversations et peuvent assumer activement certaines des responsabilités importantes liées à l’exécution d’une activité en ligne, comme l’automatisation des processus de commande.

 

Pour en savoir plus, consultez notre article : 10 exemples de chatbots à utiliser pour booster son business

 

À l’heure actuelle, les bots ont des réponses pré-enregistrées et ne détectent pas l’utilisation du sarcasme ou de l’humour. Mais, dans un avenir proche, un chatbot pourra analyser de nouveaux paramètres et opter pour une réponse plus sympathique et précise.

 

 

Sans aucun doute, l’intelligence artificielle a déjà commencé à avoir un impact sur le e-commerce, dont elle développe le processus de vente de manière intelligente afin que les clients ne se voient plus proposer des solutions qui ne soient ni adaptées ni appropriées. Et, jour après jour, l’IA devient de plus en plus sophistiquée. Au cours des prochaines années, l’application du machine learning et de l’IA au e-commerce deviendra un facteur de différenciation de plus en plus important en terme de performance. Les e-commerçants qui n’agissent pas pour tirer parti des bénéfices risquent alors d’être pris de court par les premiers adoptants qui remodèlent le marché du commerce électronique et les attentes des acheteurs.

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