Guide du machine learning appliqué à l’ecommerce : cas clients et avantages

La pandémie de COVID-19 a obligé les enseignes physiques à fermer boutique. Les consommateurs se sont alors tournés vers les dépenses en ligne, avec une augmentation fulgurante de ces dernières atteignant 55 %. Cet événement inattendu a ouvert la voie à une transformation durable de nos manières de consommer. Selon les prévisions, les détaillants ecommerce verront une augmentation de 56 % des ventes d’ici 2026.

Pour suivre la cadence, 84 % des détaillants ecommerce se tournent vers des technologies de pointe comme l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning, aussi connu sous le nom d’apprentissage automatique. Ces technologies sont capables de comprendre un contexte et d’apprendre en continu à partir des données qui leur sont communiquées, ce qui permet aux détaillants de prendre des décisions plus éclairées et de proposer des réponses plus affinées en réponse aux diverses réactions des clients.

Dans cet article, nous allons voir ensemble comment le machine learning aide les détaillants ecommerce à répondre aux attentes de leurs clients en passant en revue les avantages principaux ainsi que des cas clients.

En quoi consiste le machine learning dans le domaine de l’ecommerce ?

Le machine learning permet aux détaillants ecommerce d’utiliser l’intelligence artificielle pour optimiser leur expérience client. La technologie analyse d’immenses quantités d’ensembles de données et est entraînée à reconnaître les schémas, les relations et les anomalies parmi les données. Le détaillant peut ensuite prendre une décision éclairée en fonction de ces informations.

De plus, étant donné que les technologies de machine learning ingèrent constamment de nouvelles données, les résultats s’affinent de plus en plus et gagnent en pertinence. Les recommandations deviennent alors hyper-personnalisées et créent une relation plus riche et approfondie avec chacun des consommateurs, prédisant dans le même temps les nouvelles tendances sur lesquelles le détaillant peut s’appuyer pour développer son avantage comparatif.

Comment fonctionne le machine learning dans le domaine de l’ecommerce ?

Il existe de nombreuses applications du machine learning à l’ecommerce, telles que :

• L’analyse du comportement consommateur, afin de fournir des insights sur ce qui les motive à acheter
• L’analyse des historiques d’achat, pour identifier les tendances clés
• L’analyse des similitudes entre produits, pour recommander des produits de substitution
• L’optimisation du pricing dynamique, pour maximiser les revenus et les bénéfices
• La segmentation client, pour lancer des campagnes marketing personnalisées
• L’analyse de la saisonnalité, pour aider à anticiper la demande produit et affiner la gestion des stocks
• L’optimisation du contenu, pour délivrer aux clients le bon message au bon moment et via le bon canal
• Et bien plus encore

Profitez des prouesses du machine learning appliqué au ecommerce

Le plus grand avantage du machine learning est la personnalisation par l’IA. Celle-ci permet aux détaillants ecommerce d’affiner leur expérience d’achat pour fournir aux clients ce qu’ils veulent, quand ils le veulent. Les quatre points suivants abordent plus en détail les principaux résultats obtenus grâce à la personnalisation par l’IA : 

Des expériences utilisateur de niveau supérieur

80 % des détaillants considèrent qu’ils offrent « d’excellentes expériences ». Pourtant, seulement 8 % de leurs clients partagent ce point de vue.

Réduisez l’écart grâce au machine learning. Avec l’achat contextuel, les recommandations sont adaptées au moment précis. Par exemple, si un détaillant hésite entre proposer une réduction, une prestation gratuite ou une montée en gamme, il peut exploiter le pouvoir de la personnalisation contextuelle pour créer plusieurs bannières et faire correspondre chacune d’entre elles avec le visiteur adéquat. Avec cette méthode, la marque de décoration d’intérieur bimago a vu son taux de conversion grimper de 44 %.

Le machine learning ouvre également les portes de la personnalisation de contenu. Grâce aux recherches et achats passés d’un client, la technologie saura déterminer ses préférences et mettra en valeur les résultats les plus pertinents pour lui.

En donnant aux clients ce qu’ils veulent, quand ils le veulent, le machine learning fait passer les expériences au niveau supérieur. La preuve, 61 % des consommateurs se déclarent prêts à payer plus cher pour profiter d’une expérience améliorée.

Une hausse des conversions

32 % des clients envisagent de se détourner d’une marque qu’ils aiment à la suite d’une seule mauvaise expérience. Il est donc crucial pour les détaillants de rester concentrés et vigilants.

Avec le machine learning, ils peuvent exploiter les analyses prédictives pour augmenter la satisfaction et les taux de rétention. En analysant des données passées, l’IA peut prédire avec précision ce que tel ou tel client recherche afin de proposer les recommandations produit les plus pertinentes. La marque américaine Level Nine Sports l’a bien compris : en tirant parti du machine learning, elle a boosté ses conversions de 23,39 % et diminué ses abandons de recherche de 29,67 %.

Utilisée à l’étape de validation du panier, cette méthode est très efficace : elle encourage 92 % des clients à ajouter d’autres produits à leur panier. Il suffit d’un message simple pour rappeler aux visiteurs leurs recherches passées, comme « Vous vous souvenez de cette incroyable veste en jean que vous venez de regarder ? ».

Des décisions éclairées

Imaginez un monde où vous pouvez prendre des décisions en temps réel qui génèrent des expériences hyper-personnalisées, le tout sans effort.

Vous ne rêvez pas, le machine learning l’a fait. L’IA aide les détaillants à analyser leurs données et à utiliser les informations qui en découlent pour comprendre l’intention des clients, proposer des recommandations produit personnalisées et prévoir la demande avec précision. En proposant du contenu personnalisé, l’entreprise de gaming WildTangent a multiplié par 9 le taux de remboursement de ses coupons.

Le machine learning permet également de déterminer l’horaire optimal pour contacter les clients et susciter l’engagement. Prenons par exemple un client lève-tôt, qui a tendance à ouvrir ses messages à 6 heures du matin. L’IA captera cette information et l’exploitera pour lui envoyer automatiquement sa campagne d’e-mailing à cette heure-là.

Plus d’efficacité opérationnelle

Les détaillants ont besoin de conserver leurs marges pour gagner en rentabilité. Pourtant, la gestion des stocks reste l’un des plus grands challenges pour eux, car on peut vite se retrouver avec trop ou pas assez de produits en stock.

Grâce aux informations fournies par le machine learning, les entreprises peuvent prédire avec précision la demande future et ainsi gérer leurs stocks en temps réel. Par exemple, lors de hautes saisons comme le Black Friday ou le lundi suivant, le Cyber Monday, l’IA peut analyser un segment personnalisé, tel que les clients ayant passé commande dans les 30 derniers jours, pour anticiper leurs besoins.

En plus de prévoir la demande, le machine learning a fait ses preuves dans la réduction des erreurs sur la chaîne d’approvisionnement, des coûts d’entrepôt et de gestion administrative, ainsi que du budget de service clientèle.

Cas clients utilisant le machine learning

L’IA offre des possibilités d’amélioration infinies pour les expériences client, l’efficacité et la simplification des opérations des détaillants. Elle peut par exemple :

• Recommander des produits fréquemment achetés ensemble lorsque le client ajoute l’un de ces articles dans son panier
• Personnaliser les recommandations produit en fonction de l’historique de recherche
• Envoyer le bon message au bon moment pour chaque client
• Identifier les clients qui reviennent fréquemment commander d’eux-mêmes pour réduire les dépenses marketing qui leur sont destinées
• Corriger automatiquement les fautes de frappe pour proposer les résultats de recherche les plus pertinents

Passons maintenant en revue quatre cas clients parmi les plus rentables :

La recherche sur site

Si l’on en revient aux fondamentaux, la recherche sur site vise à faire se rencontrer un client et les produits qu’il souhaite acheter. Cependant, cette expérience peut s’avérer très frustrante si les résultats de recherche sont inexistants, non pertinents ou inattendus. L’IA rend la recherche sur site intelligente, permettant ainsi de comprendre l’intention de l’utilisateur et de personnaliser son expérience en fonction de son comportement passé.

À l’aide du traitement automatique du langage, la recherche boostée par l’IA n’est plus dépendante de la structure de la base de données de référence. Elle peut désormais s’accommoder des fautes de frappe, comprendre les synonymes et identifier les produits de substitution les plus pertinents ou encore ceux qui vont souvent de pair. Pour le distributeur nord-américain HD Supply, la mise en place d’une recherche sur site boostée par l’IA a augmenté ses revenus de 16 % et son taux d’ajout au panier de 4 %.

Pour le détaillant, cette possibilité de personnaliser les recommandations signifie une plus grande rentrée d’argent, car les résultats peuvent être élaborés de sorte à susciter l’achat chez les consommateurs, comme dans cet exemple : « D’après vos préférences, nous avons pensé que ces sandales pourraient vous plaire. Profitez d’une réduction de 10 % seulement valable aujourd’hui ! »

Pour le client, ce recours à l’IA lui permet d’effectuer ses recherches comme bon lui semble : via la barre de recherche, en visualisant les articles ou en activant la recherche vocale.

Les prédictions sur l’attrition

L’attrition est le taux d’abandon d’une marque par les consommateurs. Ce phénomène coûterait jusqu’à 136 milliards de dollars par an (environ 128 milliards d’euros).

Attirer un nouveau client est bien plus cher que de fidéliser un client ayant déjà passé commande. Pourtant, 75 % des ventes d’un site d’ecommerce sont réalisées par des acheteurs ponctuels, qui ne repassent pas commande par la suite. Proposer de nouveaux produits sur la base des achats passés est une bonne technique pour rétablir un lien avec cette audience et faire fructifier l’investissement effectué pour les attirer la première fois.

L’IA et le machine learning offrent des perspectives lucratives : en prédisant le moment où les clients sont sur le point de quitter le site, la conversion peut être augmentée. À la seconde où le client semble vouloir abandonner le site, l’IA peut lancer un processus automatisé conçu pour inciter les visiteurs à rester, par exemple en partageant du contenu utile ou en proposant une réduction.

Le pricing dynamique

L’abandon de panier est un problème majeur pour les détaillants : seuls 3 visiteurs sur 10 atteignent l’étape de validation du panier et finissent par effectuer leur achat. La raison principale de cet abandon massif ? Les frais de livraison, les taxes et autres coûts supplémentaires dont ils ne sont informés qu’à l’étape de validation.

Le machine learning est également utile à cet égard grâce à l’optimisation du coût du produit et du moment auquel celui-ci est proposé au client.

Au lieu d’opter pour une réduction de 20 % sur tout le site, le pricing dynamique permet aux détaillants d’ajuster leurs prix à l’échelle individuelle, en prenant en compte le coût des matériaux, le niveau des stocks et la livraison. Fini les mauvaises surprises à l’étape de validation ! En changeant ses prix toutes les 10 minutes, le géant incontesté du ecommerce Amazon a vu ses revenus augmenter de 25 %.

38 % des entreprises d’ecommerce utilisent ou prévoient d’utiliser le pricing dynamique pour faire grimper leurs conversions. L’un des cas clients les plus stratégiques consiste à alerter les clients dès que le prix de l’un de leurs produits favoris baisse. Un article qui était déjà intéressant devient irrésistible s’il passe soudainement à -10 %.

Le service client

Il y a un fossé énorme entre la perception des gestionnaires des centres de contact et les expériences ressenties par les clients. L’accès à des agents en direct, la satisfaction sur le temps de réponse, le sentiment d’avoir été écouté et compris… Aucun de ces critères n’est rempli face aux attentes des clients. Avec l’IA et le machine learning, il est possible de fournir un service client exceptionnel, 7 j/7 et 24 h/24, le tout sans intervention humaine.

Grâce à l’évolution des IA de conversation, les chatbots savent désormais recréer un discours humain et interactif pour répondre aux questions client, proposer des recommandations et rediriger les visiteurs vers les articles qu’ils cherchent.

Deux tiers des acheteurs attendent aujourd’hui un service client en temps réel de la part des marques, et l’IA peut aider les détaillants à fournir cette qualité de service. Dans le cadre des achats en ligne, le commerce conversationnel crée une expérience d’achat plus attrayante et optimise les communications sensibles au facteur temps pour favoriser l’action immédiate. Il permet aussi de mettre en valeur une forte valeur ajoutée, comme le shopping-as-a-service qui réunit le meilleur des deux mondes : il associe la praticité des achats en ligne avec l’assistance et les recommandations personnalisées.

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