Avec l’apprentissage automatique de plus en plus intégré dans notre vie quotidienne, il est naturel de se demander : « Comment l’apprentissage automatique affectera-t-il le commerce électronique ? »

C’est une excellente question.

Bien des choses ont changé dans le ecommerce au cours des dernières décennies et l’apprentissage automatique promet de changer encore plus les choses. Voyons où en est le ecommerce et comment l’apprentissage automatique affectera le ecommerce dans un avenir pas si lointain.

Ce qui change dans le ecommerce

Vous pourriez être tenté de penser que le ecommerce n’a émergé que récemment et a complètement révolutionné la façon dont nous faisons les achats – en grande partie grâce à les avancées technologiques.

Mais ce n’est pas tout à fait le cas.

Bien que la technologie joue un rôle important dans la façon dont nous interagissons avec les détaillants aujourd’hui, le ecommerce existe en fait depuis près de 40 ans

La technologie joue un rôle important dans la façon dont nous interagissons avec les détaillants.

Selon Statista, les ventes au détail du ecommerce dans le monde en 2017 ont atteint 2,29 trillions d’euros et devraient augmenter jusqu’à 2,774 trillions d’euros d’ici la fin. Cela signifie que le commerce électronique continuera de croître de 20 % chaque année.

Parmi les tendances qui ont permis cette croissance étonnante, citons :

Mobile

Le commerce électronique mobile connaît une croissance beaucoup plus rapide que le commerce électronique en général et, d’ici la fin, le mobile sera responsable d’environ 70 % du trafic total du commerce électronique

L’intelligence artificielle est un élément essentiel du commerce électronique.

Intelligence artificielle

Jusqu’à présent, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ont été utilisés exclusivement par des entreprises mondiales en raison de leur prix peu accessible. Cependant, Gartner prévoit que d’ici 2020 plus de 80 % de toutes les interactions avec les clients seront traitées par l’IA.

Réalité augmentée et virtuelle (AR/VR)

Les technologies AR/VR devraient permettre d’augmenter les taux de conversion et d’éliminer les retours d’achats en ligne. Nous voyons déjà ces technologies utilisées par des entreprises de cosmétiques, de mode et de meubles, et d’ici la fin, la réalité augmentée générera 120 milliards d’euros de revenus.

L’apprentissage automatique : L’avenir du commerce électronique

Avant de creuser davantage, il est important de faire une distinction entre l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.

• Intelligence artificielle : Des machines capables d’accomplir certaines tâches en imitant la cognition humaine
• Apprentissage par la machine: Une branche de l’intelligence artificielle, une méthode utilisée pour améliorer les performances par l’expérience sur une période de temps

Ok, maintenant nous pouvons commencer.

L’apprentissage automatique et l’expérience client

L’apprentissage automatique permet aux entreprises de commerce électronique de créer une expérience client plus personnalisée. Aujourd’hui, les clients préfèrent non seulement communiquer avec leurs marques préférées de manière personnelle, mais ils en sont venus à s’attendre à la personnalisation.

En fait, une étude réalisée par Janrain a révélé que 73 % des clients en ont assez de se voir présenter du contenu non pertinent.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique offrent aux détaillants la possibilité de personnaliser chaque interaction avec leurs clients, leur offrant ainsi une meilleure expérience.

Grâce à l’apprentissage automatique, les détaillants peuvent réduire les problèmes de service client avant même qu’ils ne se produisent. En conséquence, les taux d’abandon de panier devraient être plus faibles et les ventes plus élevées. Et contrairement aux humains, les robots de service client sont capables de fournir des solutions impartiales 24 heures sur 24.

L’apprentissage automatique et les résultats de recherche

L’amélioration des résultats de recherche offre d’énormes retombées pour les détaillants. L’apprentissage automatique peut améliorer les résultats de recherche du commerce électronique chaque fois qu’un client fait des achats sur le site Web, en tenant compte des préférences personnelles et de l’historique d’achat.

Au lieu d’utiliser des méthodes de recherche traditionnelles comme la correspondance des mots clés, l’apprentissage automatique peut générer un classement de recherche basé sur la pertinence pour cet utilisateur particulier

Les résultats de recherche peuvent être améliorés grâce à l’apprentissage automatique.

Ceci est particulièrement important pour des géants tels qu’eBay. Avec plus de 800 millions d’articles répertoriés, le détaillant tire pleinement parti de l’intelligence artificielle et des données pour prédire et afficher les résultats de recherche les plus pertinents.

Intelligence artificielle et reciblage

L’omni-canal est la nouvelle normalité pour le commerce de détail, vous pouvez donc vous attendre à ce que l’intelligence artificielle utilise non seulement les données numériques des clients, mais analyse également leur comportement en magasin.

Il fut un temps où les caméras de sécurité étaient seulement censées éloigner les voleurs à l’étalage, mais bientôt, avec l’aide d’algorithmes de reconnaissance faciale, vous pourriez commencer à voir des publicités en ligne pour ce nouveau réfrigérateur que vous avez vérifié en magasin.

La découverte visuelle remplacera la recherche par mots-clés

Pinterest Lens est un service qui fonctionne comme un Shazam pour les objets du monde réel : il vous suffit de pointer votre appareil photo sur l’article désiré et l’algorithme le trouvera en ligne. Cette idée est basée sur le fait que nous ne savons pas toujours ce que nous recherchons ou comment le décrire.

Adobe, en collaboration avec des chercheurs de l’UC Berkeley, a même développé un outil d’édition d’images capable de transformer des croquis en images réalistes que vous pouvez ensuite utiliser pour la recherche visuelle.

Intelligence artificielle et recommandations de produits

L’apprentissage automatique peut être utilisé pour recommander des produits de commerce électronique en fonction de divers modèles de comportement d’achat, ce qui vous aidera à augmenter vos taux de conversion. En analysant les données des clients provenant de différents canaux, l’algorithme peut identifier les comportements et les modèles d’achat qui peuvent être utilisés pour prédire ce que vos clients veulent réellement.

Les acheteurs personnels ont toujours été associés aux consommateurs haut de gamme, mais grâce à l’intelligence artificielle, tout le monde peut profiter des virtuels.

L’entreprise de produits d’extérieur The North Face a construit son propre personal shopper virtuel en utilisant la plateforme IBM Watson. Le service utilise les requêtes vocales des clients, leurs besoins en matière d’achats et leurs projets de voyage comme données d’entrée et recommande des articles qui non seulement répondent aux critères des clients, mais sont également adaptés à l’endroit où le client prévoit des utiliser – même en tenant compte des prévisions météorologiques.

Les réseaux neuronaux artificiels guideront le marketing

Les réseaux neuronaux peuvent apprendre de l’expérience, reconnaître les modèles et prédire les tendances, de sorte qu’ils peuvent être utilisés pour découvrir ce à quoi les gens réagissent, ce qu’il faut modifier et ce qu’il faut éliminer d’une campagne de marketing.

Microsoft a pu augmenter le taux d’ouverture des publipostages de 4,9 % à 8,2 % en utilisant BrainMaker, un logiciel de réseau neuronal pour maximiser les retours sur une campagne marketing.

L’apprentissage automatique peut éliminer la fraude

Plus vous disposez de données, plus il est facile de repérer les anomalies. Par conséquent, vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique pour identifier des modèles dans les données, apprendre ce qui est  » normal  » et ce qui ne l’est pas et être averti lorsque quelque chose ne va pas.

L’application la plus courante pour cela serait la détection des fraudes. Les détaillants sont souvent confrontés à des clients qui achètent des montants importants à l’aide de cartes volées ou qui se rétractent après que les articles ont déjà été livrés.

L’apprentissage automatique et le ciblage du commerce électronique

Contrairement à un magasin de briques et mortiers où vous pouvez parler à vos clients pour savoir ce qu’ils veulent ou ce dont ils ont besoin, les boutiques en ligne sont frappées par d’énormes quantités de données clients.

En conséquence, la segmentation de la clientèle devient extrêmement importante pour le commerce électronique, car elle permet aux entreprises d’adapter leurs stratégies de communication pour chaque client. L’apprentissage automatique peut être utilisé pour comprendre les besoins de vos clients et créer une expérience d’achat personnalisée.

L’apprentissage automatique et l’optimisation des prix

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent vous aider non seulement à collecter des informations concernant les tendances en matière de prix, les prix de vos concurrents et la demande pour divers articles, mais ils peuvent combiner ces informations avec le comportement des clients pour déterminer le meilleur prix pour chacun de vos produits.

Optimiser vos prix vous permettra de satisfaire vos clients ainsi que d’augmenter votre ROAS.

Conclusion

Comme vous pouvez le constater, il existe de nombreuses opportunités intéressantes pour l’apprentissage automatique dans le ecommerce. Beaucoup d’entre elles sont déjà utilisées ou le seront bientôt, vous pouvez donc vous attendre à ce que l’apprentissage automatique devienne une partie de plus en plus importante de la vente au détail en ligne efficace.

Comment avez-vous vu l’apprentissage machine utilisé dans le ecommerce ? Y a-t-il de nouvelles opportunités intéressantes que je n’ai pas incluses ici ? Comment envisagez-vous d’utiliser l’apprentissage automatique dans les années à venir ? .