Exemples de succès de l’intelligence artificielle dans l’e-commerce

La recherche d’images pour offrir le produit parfait

À priori, il s’agit d’un élément peu attirant, mais que des marques aussi importantes qu’Inditex n’hésitent pas à utiliser pour leur e-commerce. La recherche par image s’est popularisée voici quelques années grâce à l’API Cloud Vision de Google qui permet de rechercher d’autres images semblables à la proposition du consommateur et savoir où elles sont hébergées.

Ce système de recherche d’images analogues fonctionne au travers de la reconnaissance de points clés dans l’image, quelque chose très proche de ce qui a permis de populariser la biométrie dans la reconnaissance faciale. Grâce à ces paramètres, le système emploie l’intelligence artificielle pour trouver des résultats similaires.

Dans le secteur du commerce électronique, cela a évolué au point de reconnaître ces paramètres pour trouver un produit identique ou équivalent à une photo prise par un consommateur. S’il s’agit de la même entreprise (comme dans le cas de Zara), l’application montrera le produit désiré, des articles semblables (si le choix de style est très vague comme dans le cas d’une chemise blanche) ou même un nouveau produit si l’image ne correspond pas à quelque chose de connu.

L’apprentissage machine dans l’expérience d’achat et le parcours client

Connaître le customer journey de vos clients est fondamental pour comprendre leurs motivations d’achat, leur parcours et les besoins qu’ils peuvent avoir. En cela, l’apprentissage machine aide à y voir plus clair en effectuant des prévisions sur la prochaine étape que suivra le client.

L’algorithme de machine learning d’Amazon effectue cette tâche. De quelle façon ? En proposant au consommateur son prochain achat sur la base de son historique et des autres acheteurs qui partagent des goûts et des besoins semblables. Ce système est déjà intégré pour tous les produits de l’entreprise de Jeff Bezos en la personne d’Alexa qui offre une grande précision dans ses recherches et ses propositions de contenu grâce au deep learning.

Également, Tealeaf était un programme qu’IBM a perfectionné davantage et qui permettait de savoir quelle était la navigation du consommateur au sein de votre e-commerce et de comprendre son interaction avec les différents éléments de votre magasin en ligne. Ainsi, il est possible d’identifier les points forts du site, mais aussi les points noirs et les pages mal optimisées qui peuvent vous faire perdre des ventes.

L’expérience d’achat est alors renforcée ainsi que la satisfaction du consommateur. Un exemple clair que l’on retrouve dans tous les succès analysés : la filiale hollandaise de Decathlon réussit à améliorer son taux de conversion de 5,2%, en recommandant des produits aux consommateurs de manière personnalisée.

Prix dynamiques et intelligence artificielle

Ceci est sans aucun doute le point fort d’entreprises de logiciels comme Reactev. Dans ce cas, l’objectif du programme d’IA est de comprendre les changements de prix du marché en fonction des fluctuations tarifaires des concurrents, ainsi que les niveaux de l’offre et de la demande.

Grâce à ces connaissances, il est possible de prévoir les changements de comportement des consommateurs, les vagues d’achats ou les périodes de creux. Ce système de prévision et d’optimisation des prix est employé par toutes les grandes places de marché comme Alibaba et Amazon, ainsi que par les magasins de consommables qui appliquent des stratégies de tarification dynamique.

Quels peuvent être les bénéfices de l’intégration de l’intelligence artificielle dans votre stratégie tarifaire ? Ne perdre aucune opportunité de vente + obtenir la marge bénéficiaire maximale à chaque fois.

En général, l’association des prix dynamiques avec l’IA est un succès en soi, qui implique des avantages, depuis le contrôle et la prévision des stocks jusqu’au calcul minutieux de la marge bénéficiaire obtenue.