Le nouveau visage du e-commerce

Avec l’arrivée des assistants vocaux et de l’Intelligence Artificielle, le e-commerce s’est complètement transformé et renouvelé pendant ces dernières années. Découvrez comment les sites e-commerce innovent et utilisent les nouveaux outils technologiques de l’IA pour booster leur attractivité.

Le commerce en ligne a pour la première fois passé la barre des 80 milliards d’euros de ventes, pour s’établir en 2017 à 81,7 milliards d’euros. Soit une hausse de 14,3 % sur un an, une progression sensiblement similaire à l’année précédente. Selon la Fevad, il existe aujourd’hui quelque 37,4 millions de cyberacheteurs, soit 700 000 acheteurs supplémentaires par rapport à 2016.

L’intelligence artificielle en particulier le machine learning,  est devenu l’uns de besoins le plus forts des sites e-commerce en France en 2017. 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. Cela permet ainsi aux sites e-commerce de proposer une meilleure expérience client et utilisateur à travers une personnalisation des besoins du client plus précise et une meilleure compréhension de leurs attentes. De telles applications axées sur l’IA permettent de découvrir de meilleures façons de modéliser le comportement des utilisateurs.

Voici des exemples d’utilisation de l’intelligence artificielle sur des sites e-commerce

Une personnalisation du compte utilisateur

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.

 

Un moteur de recherche plus performant

Sur un site e-commerce, un moteur de recherche performant équivaut à chiffre d’affaires plus élevé. Les exemples cités ci-dessus avec Asos et Ebay vont dans ce sens avec une utilisation mobile first.

Réaction d’un processus de vente efficace avec un 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. 

Amélioration du service client

La création d’un chatbot constitue également un bon moyen de fournir des informations aux clients plus rapidement et plus efficacement qu’un représentant du service à la clientèle. 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 offrent 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.