IA et apprentissage automatique dans le commerce électronique : avantages et cas d'utilisation | Élogique

Lorsque ChatGPT est apparu pour la première fois l'année dernière, le monde a souffert. Le chatbot est rapidement devenu l'un des cas d'utilisation les plus importants de l'apprentissage automatique dans le service client et a montré que l'intelligence artificielle (IA) a atteint un point où la technologie peut effectuer certaines tâches bien mieux que les humains.

Mais l'apprentissage automatique (ML) et l'IA dans le commerce électronique vont bien au-delà des chatbots. Les détaillants utilisent l'IA pour la personnalisation, l'analyse des données, tarification dynamique, et les moteurs de recommandation. De grands noms comme Zalando et Asos mettent en place des départements complets d'apprentissage en profondeur pour mieux comprendre les clients au moment où ils sont sur le site. 

Il semble que l'IA apporte des changements irréversibles au commerce électronique.

Chez Elogic, nous sommes restés à la pointe de principales tendances du commerce électronique depuis 2009 et peut certainement dire que ML et AI sont là pour rester. En tant qu'entreprise indépendante de la plate-forme, nous voyons de nombreuses plates-formes de commerce électronique majeures telles qu'Adobe Commerce et Salesforce Commerce Cloud tirer parti des algorithmes ML pour offrir une expérience client exceptionnelle (CX) et des informations plus approfondies sur l'analyse.

Dans cet article, vous verrez comment les entreprises de commerce électronique utilisent l'IA dans le commerce électronique, pourquoi vous voudrez peut-être y investir et comment vous pouvez commencer à l'implémenter pour rationaliser vos opérations commerciales quotidiennes et améliorer votre CX.

Comment fonctionnent l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ?

Même si les termes ‌ML et AI sont souvent utilisés de manière interchangeable, ils impliquent des choses légèrement différentes.

Apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui apprend littéralement à une machine... à apprendre ! Les modèles ML se nourrissent de données et y recherchent des modèles en essayant de tirer des conclusions, comme le ferait un humain. Le système n'est pas explicitement programmé mais apprend plutôt à faire des prédictions ou à prendre des décisions à l'aide de données historiques.

Les moteurs de recommandation sont un exemple classique d'apprentissage automatique dans le commerce électronique. Le système apprend les détails pertinents de l'utilisateur, comme les derniers produits achetés, les couleurs qu'il préfère, les budgets, etc. et dérive un algorithme pour recommander les produits que le client est susceptible d'acheter.

Lire la suite: 20 meilleurs outils de commerce électronique pour booster votre activité en ligne 

Pendant ce temps, intelligence artificielle (IA) est un terme beaucoup plus large faisant référence à toute technique permettant aux ordinateurs d'imiter l'intelligence humaine. Siri, Cortana et Alexa Voice Assistance sont tous des exemples d'IA.

Chaque fois que vous voyez une recherche vocale dans un magasin ou des offres de produits personnalisées, vous saurez qu'il s'agit de l'IA et du commerce électronique en action.

Pourtant, l'IA et le ML vont de pair dans les achats en ligne ; et bien qu'il puisse s'agir d'un domaine en évolution pour les détaillants, ils ouvrent la voie à de nouvelles interactions avec les clients et à de nouvelles opportunités commerciales.

Saisir les opportunités commerciales : comment l'IA et le ML peuvent-ils bénéficier au commerce électronique ?

L'IA et le ML ont un effet profond sur l'industrie du commerce électronique. Voici les principaux avantages de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique pour que les entreprises commencent à transformer leurs activités dès aujourd'hui.

ROI supérieur

Peu de gens réalisent réellement à quel point l'IA peut augmenter les ventes de commerce électronique. Selon le Rapport McKinsey sur l'état de l'IA, 79 % des personnes interrogées ont déclaré que l'intégration de l'IA dans le marketing et les ventes avait augmenté les revenus de l'entreprise. L'intégrer à votre CRM pourrait créer un processus de vente plus efficace. L'ajout d'une plate-forme de commerce électronique basée sur l'IA, comme les CDP ou l'intelligence d'affaires (BI), ouvrira la voie à la personnalisation, ce qui augmentera la valeur moyenne des commandes (AOV) et la fidélité des clients.

En fait, de nombreux exemples illustrent cet avantage. Le moteur de recommandation d'Amazon génère 35 % des ventes annuelles de l'entreprise, et Alibaba a réduit les erreurs de livraison de 40 % après avoir investi dans son programme de logistique intelligente.

Marketing et publicité ciblés

Salesforce, la meilleure solution CRM et e-commerce et Partenaire Elogic, indique que les clients attendent une expérience personnalisée. Encore, seulement 26% de spécialistes du marketing sont convaincus que leur organisation a une stratégie réussie de personnalisation. L'un des plus grands défis est le cloisonnement des données - lorsque les services n'ont pas accès aux mêmes informations sur le client - ce qui conduit à des expériences client déconnectées.

L'unification des données est l'un des avantages de l'intelligence artificielle dans le commerce électronique. Étant donné que l'IA et le ML s'appuient sur plusieurs sources de données au sein d'une entreprise, la technologie de l'IA peut briser ces silos en générant des informations visibles, accessibles et exploitables. Par exemple, les plateformes de données client (CDP) pilotées par l'IA unifieront vos données et analyseront de grands volumes de données et accéléreront le processus de test et d'affinement des campagnes marketing.

Vous pouvez utiliser ces informations pour identifier les tendances, prédire les tendances des clients potentiels et recommander des produits similaires à ceux que vous avez achetés ou consultés. Et surtout, vous pouvez ‌personnaliser à grande échelle personnaliser les expériences utilisateur sur tous les canaux.

Décisions commerciales éclairées

De nombreuses entreprises ont du mal non seulement à collecter des données, mais aussi à leur donner un sens. Les outils d'analyse traditionnels ont servi un objectif jusqu'à présent, mais certainement pas comme ceux qui adoptent l'IA/ML dans le commerce électronique.

L'analyse prédictive basée sur l'IA mérite une mention spéciale ici. Il peut rendre vos décisions commerciales plus éclairées et prévoir avec précision les futurs modèles de demande de produits pour des articles spécifiques ou des catégories entières dans une boutique en ligne. 

« Disons que vous avez décidé d'augmenter les revenus de votre entreprise », dit Igor Iakovliev, Managing Partner et COO chez Elogic Commerce. "Sur la base de votre échantillon de données collectées, le système voit que le service Y a la marge bénéficiaire la plus élevée. Il analyse le type de clients demandant ce service et vous suggère de promouvoir ce service auprès d'un groupe cible particulier. Ajoutez l'IA à ce type d'outil d'analyse et vous obtiendrez des analyses prédictives. »

Logistique et gestion des stocks optimisées

La gestion des stocks est l'un des plus grands défis B2B et B2C, car vous pourriez avoir un stock trop important ou limité. Il en va de même pour la logistique, les détaillants investissant dans des stratégies de chaîne d'approvisionnement efficaces pour réduire les coûts d'achat et de fabrication.

Une logistique rationalisée et une vision claire de l'inventaire sont l'un des avantages de l'IA dans le commerce électronique. Les systèmes avancés de gestion des stocks en temps réel s'appuient sur l'IA pour vous informer de la disponibilité de vos stocks dans les entrepôts et les canaux. Ils peuvent également analyser les données pour prévoir les modèles de demande et optimiser vos plans de réapprovisionnement d'entrepôt.

En fait, McKinsey & Company rapports que les prévisions basées sur l'IA peuvent réduire les erreurs de la chaîne d'approvisionnement de 20 à 50 %, ce qui se traduit par une augmentation des ventes. Par exemple, si vous vendre des chaussures en ligne, vous constaterez peut-être que la demande de chaussures d'hiver augmente pendant la saison d'automne et planifiez, stockez et programmez les livraisons en conséquence en tenant compte du risque de perturbations de la chaîne d'approvisionnement.

Conversions de clients plus élevées

Les algorithmes d'IA permettent aux spécialistes du marketing d'analyser et d'optimiser rapidement les pages pour un meilleur engagement client et des conversions plus élevées. 

Par exemple, une marque DTC et une filiale de PepsiCo, SodaStream, d'utiliser IA et machine learning pour le commerce électronique afin d'analyser l'efficacité de leurs campagnes marketing sur 46 marchés à travers le monde. Les résultats ont montré que les publicités attiraient différemment les consommateurs selon le canal. La marque a enregistré une augmentation de 3 à 5 % des taux de conversion des e-mails et une augmentation de 10 à 15 % des taux de conversion des SMS.

Ce n'est qu'une des applications de l'intelligence artificielle dans le commerce électronique. Vous pouvez également l'appliquer à votre : 

• recherche sur le site (parce que plus vite vos clients trouveront ce dont ils ont besoin, plus vite vous réaliserez une vente)
• campagnes de remarketing (envoyez à vos utilisateurs des promotions et des incitations personnalisées pour les encourager à revenir et à finaliser l'achat après avoir abandonné leur panier)
• service client (coupez l'allée sans fin de la ligne d'assistance client en offrant à vos acheteurs des chatbots en libre-service alimentés par l'IA).

Quels sont les exemples de ML et d'IA les plus réussis dans le commerce électronique ?

Les grands acteurs, tels qu'eBay et Amazon, ont une expérience gagnante de l'intégration de l'IA tout au long du cycle de vente. Cependant, vous n'avez pas nécessairement besoin d'être un leader du marché pour utiliser ces technologies. Les cas d'utilisation réussis de l'IA dans le commerce électronique montrent que, quelle que soit la taille de votre magasin, vous pouvez intégrer les technologies d'IA et de ML pour obtenir des avantages concurrentiels.

Lire la suite: Leader du commerce électronique : 7 raisons pour lesquelles Amazon connaît un tel succès 

Moteurs de recommandation

Les systèmes de recommandation aident les entreprises à augmenter leurs ventes en proposant des offres personnalisées et une expérience client améliorée. Les recommandations accélèrent généralement la recherche sur le site Web, facilitent l'accès des utilisateurs au contenu nécessaire et sont excellentes vente croisée et vente incitative exemples d'intelligence artificielle dans les achats en ligne. 

Ils contribuent également à augmenter le taux d'achat et à fidéliser les utilisateurs, ce qui se traduit par une augmentation des ventes. Après que l'équipe Elogic ait intégré la solution de personnalisation Certona basée sur l'IA pour un détaillant de mode américain, Carbone38, la marque a enregistré une énorme augmentation de la valeur moyenne des commandes (AOV) et des clients fidèles.

Stratégie de prix

La tarification basée sur l'IA utilisera l'algorithme pour analyser de grandes quantités de données et prendre des décisions de tarification basées sur cette analyse. C'est l'un des exemples les plus marquants d'IA dans le commerce électronique B2B.

Des outils avancés d'analyse de données obtiennent des informations à partir de sources multicanaux et déterminent la flexibilité des prix. Les facteurs d'influence comprennent l'emplacement, l'attitude d'achat des clients, l'assaisonnement et les prix du marché dans le segment spécifique. 

De plus, l'algorithme procède à la segmentation des clients et à l'optimisation en temps réel, vous permettant de personnaliser les schémas de tarification.

Par exemple, notre client finlandais, spécialiste des composants techniques B2B Wexon, peuvent désormais analyser le comportement des utilisateurs et ajuster les niveaux de prix en fonction des clients enregistrés/nouveaux clients, des volumes de commandes et des conditions du marché.

Recherche visuelle

Bien que les acheteurs aient tendance à parcourir le contenu visuel avant de faire un achat, ils ne parviennent parfois pas à trouver les bons mots pour décrire ce qu'ils recherchent. La recherche visuelle le rend beaucoup plus facile. Les clients peuvent simplement télécharger une image au lieu de taper une requête longue et détaillée. En conséquence, le client peut affiner la recherche et obtenir des articles plus pertinents.

Bing Visual Search, Google Lens et Image Search sont tous de puissants outils d'IA pour le commerce électronique qui ont fait de ce type de recherche une tendance. Le marché utilise le moteur de recherche Lens Your Look de Pinterest qui vous permet de trouver des options de tenues adaptées à votre garde-robe existante.

Par exemple, ASOS a magnifiquement combiné l'apprentissage automatique et le commerce électronique et a créé la fonction Style Match pour son application mobile. Il permet aux acheteurs de prendre une photo et de découvrir les produits de leur catalogue qui lui correspondent. Cet outil encourage les acheteurs à acheter auprès de la marque.

La tendance donne des résultats particulièrement positifs si elle est associée à la recherche vocale et au commerce conversationnel. Les marques peuvent intégrer les modèles d'apprentissage automatique Amazon Lex pour le commerce électronique et tirer parti de la reconnaissance vocale automatique pour interpréter la saisie vocale des utilisateurs dans la recherche.

Analyse du sentiment client

Les outils traditionnels d'analyse des sentiments reposent sur des entretiens avec les clients, la surveillance sociale, les évaluations et les sondages, qui présentent tous une énorme quantité de données brutes. Si vous commencez à l'analyser manuellement, quelque chose va sûrement glisser. 

Pendant ce temps, les outils alimentés par l'IA analyseront de grands volumes de données beaucoup plus rapidement et identifieront les plus petits changements dans le comportement des acheteurs. Les techniciens ML utilisent le traitement du langage pour définir les mots qui impliquent une attitude positive ou négative. Par conséquent, ces formulaires de commentaires fournissent un arrière-plan solide et perspicace pour l'amélioration du produit ou du service.

En fait, les entreprises peuvent utiliser une analyse intelligente des sentiments des clients dans la cartographie de leur parcours client. Voici un exemple de carte réalisée par Elogic pour l'un de nos clients :

Gestion de l'inventaire

Les commerçants visent à effectuer une bonne gestion des stocks afin de fournir aux clients les bons produits, au bon moment et au bon endroit, et dans un bon état. Le processus implique un suivi et une analyse approfondie du stock et des chaînes d'approvisionnement. 

En ce qui concerne la gestion des stocks, l'apprentissage automatique dans le commerce électronique détecte les modèles et les corrélations entre les éléments et les chaînes d'approvisionnement. L'algorithme détermine les stratégies optimales pour le stock et l'inventaire. En conséquence, les analystes optimisent la livraison et gèrent le stock en mettant en œuvre les données obtenues.

Service client

L'une des applications les plus brillantes de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique, les chatbots sont un excellent moyen d'aider les commerçants à automatiser en partie l'interaction avec les clients. De plus, vous pouvez réduire considérablement les coûts tout en maintenant la qualité. Dans le cas d'une requête complexe, un bot détectera la nécessité d'une intervention humaine et redirigera le client vers un agent du support client. 

L'IA générative joue ici un rôle essentiel. À mesure que les outils d'intelligence artificielle en apprennent davantage sur les acheteurs individuels, les interactions en ligne avec les clients peuvent ressembler davantage à celles avec un styliste ou un acheteur personnel. Par exemple, Mercari, le marché des biens de consommation d'occasion, a introduit un assistant d'achat piloté par l'IA qui s'exécute sur le logiciel ChatGPT et peut non seulement répondre aux requêtes des clients, mais également recommander des produits en fonction de la question saisie.

Cas d'utilisation pratiques de l'IA et de l'application ML dans le commerce électronique

Jusqu'à présent, vous avez vu les avantages et les applications de l'IA et du ML dans le commerce électronique soutenus par quelques scénarios de cas de vrais détaillants. Maintenant, il est temps de vous présenter quelques grands noms et, sans aucun doute, des gourous pour tirer le maximum de ces technologies de pointe dans l'industrie.

Lire la suite: Liste des marques célèbres qui utilisent Adobe Commerce 

Amazon et son service client gagnant 

Amazon se concentre sur un service client irréprochable comme l'un de ses principaux concurrents avantages du commerce électronique. Et ce service est maintenu avec l'aide de l'IA pour le commerce électronique. Alors, dans quels domaines spécifiques appliquent-ils la technologie ?

• Recommandations de produits. Amazon utilise le filtrage collaboratif et les modèles Next-in-Sequence pour établir des prévisions concernant les marchandises dont chaque client spécifique pourrait avoir besoin ensuite. L'outil est activé par les données collectées sur le comportement d'achat des clients.
• logistique. L'IA modifie le routage, les délais de livraison et d'autres paramètres de livraison pour une efficacité et une précision accrues. Livraison par drone sera la prochaine étape d'Amazon.
• Traitement du langage naturel. Cette nouvelle technique d'apprentissage en profondeur alimente l'assistant numérique Alexa par Amazon.

Alibaba et son approche centrée sur le client

L'entreprise utilise en permanence les outils les plus avancés activés par l'IA et le ML. Alibaba applique des miroirs de réalité augmentée, des paiements par reconnaissance faciale, des jeux interactifs pour téléphones mobiles et de nombreuses autres fonctionnalités et outils. Plus précisément, Alibaba se concentre sur :

• Opérations commerciales intelligentes. Le propre produit de style ChatGPT d'Alibaba appelé Tongyi Qianwen, publié le 11 avril 2023, est censé optimiser l'efficacité sur le lieu de travail. L'outil effectue un certain nombre de tâches, telles que la transformation de conversations orales en notes écrites et la rédaction de propositions commerciales. Cela permettra aux employés d'économiser du temps et des ressources à long terme et leur permettra de se concentrer sur les affaires plutôt que sur les tâches quotidiennes fastidieuses.
• Personnalisation pointue. La création d'une expérience client attrayante est la pierre angulaire de la plupart des commerçants modernes. Alibaba y parvient en mettant en œuvre une plate-forme de commerce électronique AI hautement ciblée. Partout où un client a déjà fait des achats, il est possible de faire correspondre ses produits achetés avec de nouveaux produits dans le pool Alibaba. 
• Chaîne d'approvisionnement intelligente. Alibaba a créé Chaîne d'approvisionnement intelligente d'Ali – un outil alimenté par l'IA qui prédit la demande de produits, optimise les stocks, détermine les bonnes offres de produits et développe des stratégies de tarification.

IKEA et l'utilisation de la réalité augmentée

Les marchands qui vendre des meubles en ligne savoir à quel point il est difficile de gérer les retours. La nature volumineuse des produits rend difficile pour les acheteurs d'imaginer la pièce dans leur environnement, ce qui fait monter en flèche les coûts de retour. IKEA est l'une des marques qui s'attaque au problème à l'aide de l'IA et de la réalité augmentée (RA) : 

• Meilleur CX hors ligne et en ligne. La nouveauté de la marque Créatif IKEA pour leur site Web et une application permet aux clients de concevoir et de visualiser leurs propres espaces de vie avec des meubles numérisés. Ils n'ont plus besoin de se rendre dans un magasin physique pour voir la pièce ; un simple clic sur le téléphone suffira. 
• Recherche visuelle. Un utilisateur peut pointer sa caméra vers un meuble, et une application IKEA Place en trouvera d'autres similaires. Fonctionnalité de pointage et de recherche de GrokStyle a été ajouté à l'application et est considéré comme l'avenir de la recherche.

Gap et sa loge virtuelle

Lorsque Heather Mickman est devenue CIO par intérim de Gap, l'un des plus grands détaillants de vêtements et d'accessoires au monde, il en a fait sa mission pour faire de l'IA une partie de l'ADN de leur fonctionnement au sein de Gap. Voici les domaines dans lesquels ils réussissent certainement :

• Mouvement de stock optimisé. Leur solution alimentée par ML produit des profils de taille automatisés et précis qui déterminent la taille de vente d'un article particulier dans un magasin spécifique. De cette façon, la marque suit la demande et la satisfaction des clients.
• Cabines d'essayage virtuelles. La société propose une application AR qui permet aux acheteurs d'essayer les tenues Gap sans entrer dans un magasin. Un utilisateur peut sélectionner l'un des cinq types de corps présentés dans l'application, y appliquer le vêtement Gap et l'acheter en ligne s'il aime ce qu'il voit.

Comment mettre en œuvre l'IA et l'apprentissage automatique dans votre entreprise de commerce électronique ?

Les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique sont impressionnants et couvrent tous les domaines, de l'amélioration des services à la clientèle à la sécurité accrue de votre entreprise. La mise en œuvre de l'automatisation basée sur l'IA dans le commerce de détail devrait passer de 40% à 80% dans les prochaines années 3. 

Alors, quelles sont les procédures spécifiques qui aident votre entreprise à attraper la grande vague et à utiliser l'apprentissage automatique dans le commerce électronique ? Plusieurs étapes vous aideront à structurer le processus et à développer la stratégie respective avant de vous précipiter dans l'inconnu.

1. Identifiez lesquels de vos processus métier peuvent être activés par le ML 

Analysez vos flux de travail et posez-vous les questions suivantes :

• Quels processus sont à forte intensité humaine ?
• Quels processus sont reproductibles ?
• Quels processus nécessitent une intervention humaine pour étudier de gros volumes de données ?

Les réponses indiqueront où exactement l'application de l'IA et du ML contribuera à économiser du temps et des ressources dans votre entreprise.

2. Envisager la collecte de données et l'extraction de caractéristiques

Les données sont la base d'une utilisation efficace de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique. Une sage décision sera de stocker toutes les données dans une base de données, ce qui permettra de les analyser et de les gérer à l'avenir.

3. Déterminez vos objectifs et vos capacités

Essayer d'embrasser une portée de mise en œuvre de l'IA plus large que nécessaire peut entraîner des dépenses déraisonnables. Concentrez-vous sur vos objectifs et commencez par quelque chose de simple. Par exemple, vous pouvez vous concentrer sur la prévision et la prévention du désabonnement des clients. Si vous êtes satisfait des résultats, vous pouvez intensifier la mise en œuvre de l'IA.

4. Choisissez les outils et plateformes appropriés

En général, le logiciel de commerce électronique que vous choisissez est crucial pour votre entreprise car il influence largement le coût et l'efficacité de la gestion de votre boutique en ligne. Parfois, vous aurez même besoin de replateforme pour trouver une solution appropriée qui répondra aux besoins de votre entreprise. La technologie informatique moderne, en particulier, permet d'utiliser ML dans le cloud, ce qui vous fera économiser encore plus de temps et d'efforts. 

Selon le domaine de votre entreprise, vous pouvez profiter de plusieurs outils d'IA et de ML visant à optimiser vos opérations et à augmenter vos ventes. Par exemple, Adobe Sensei automatise de nombreuses tâches chronophages et laisse plus de temps à consacrer au processus de création. Lever est une solution marketing complète qui utilise l'IA pour offrir automatiquement une expérience client hautement personnalisée en temps réel. En conséquence, vous obtenez un engagement accru et de meilleures ventes.

5. Créez une équipe dédiée et déterminez les fournisseurs dont vous avez besoin

Pour gérer correctement le processus d'adoption, vous avez besoin d'une équipe dédiée qui gardera les choses sur la bonne voie. L'équipe collaborera étroitement avec les tiers nécessaires au projet et s'assurera que le processus est mené vers les objectifs que vous vous êtes fixés.  

Points à retenir du commerce électronique ML/AI

Vous pouvez avoir peur d'adopter la nouvelle IA/ML dans le commerce électronique en raison des défis organisationnels ; ou au contraire inspiré de suivre l'exemple de grands noms de l'industrie qui ont réussi à intégrer la technologie. 

Quel que soit votre ressenti, aucun commerçant ne doit rester indifférent aux innovations du secteur.

Ils rendront vos processus d'affaires plus efficaces. Rationalisez votre expérience client. Améliorez votre ciblage et aidez-vous même à vous développer sur de nouveaux marchés.

La seule chose que vous devez faire est de proposer un plan, de créer une équipe qui croit en ces technologies et d'avoir la patience organisationnelle nécessaire pour apprendre, s'améliorer et pivoter si nécessaire.

Elogic accompagne les équipes des enseignes en tant que développeurs et consultants ecommerce depuis plus de 14 ans. Nous pouvons vous aider à évaluer l'état actuel de vos affaires, planifier les étapes et les projets que vous devrez entreprendre pour atteindre vos objectifs, et même mettre en œuvre et intégrer la technologie requise de bout en bout.

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