8 cas d’utilisation de l’IA pour une expérience d’achat en ligne enrichie

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L’intelligence artificielle (IA) offre aux commerçants la possibilité de reproduire en ligne une sorte d’expérience en magasin en répondant aux questions des clients, en offrant des recommandations personnalisées de produits et en proposant à chaque client une qualité de service sur mesure. Après la pandémie de COVID-19 dont les périodes de confinement successives ont anéanti le secteur du commerce, McKinsey a publié « sept impératifs » pour relancer le secteur. Chacun des impératifs pouvant être atteint grâce à des technologies issues de l’IA, pas étonnant que le nombre d’entreprises qui se tournent vers l’IA ait augmenté de 270 %.

Les entreprises ayant opté pour des solutions d’IA sont 270 % plus nombreuses qu’il y a quatre ans.

Cela dit, malgré les avantages mis en avant, les entreprises doivent néanmoins rester vigilantes quant aux modalités d’adoption des IA afin de s’assurer que celles-ci soient vectrices et non des entraves à leur réussite. À titre d’exemple : si l’IA réduit la nécessité d’interactions humaines, les détaillants ne peuvent pas pour autant s’appuyer intégralement sur ces technologies. Ils ne doivent pas non plus oublier que la qualité d’une IA est proportionnelle à la qualité des données sur lesquelles elle est construite. Si celles-ci sont intrinsèquement biaisées, l’IA ne fera que reproduire le biais. Et malgré le potentiel des IA à proposer des expériences hautement personnalisées, seuls 51 % des consommateurs feraient confiance aux marques pour conserver leurs données en sécurité et les utiliser de façon responsable.

En dépit de ces réserves, l’IA reste une solution idéale pour permettre aux commerçants d’offrir une expérience omnicanale optimale, laissant les clients libres de faire leurs achats tantôt en ligne, tantôt en magasin. D’un point de vue stratégique, les données issues des interactions des clients sur une multitude de points de contact seront extrêmement précieuses à l’heure de planifier et d’exécuter des stratégies de marketing omnicanal, car l’IA permet un apprentissage et une adaptation constants, favorisant plus de conversions, des paniers plus remplis et une fidélisation sur le long terme.

Dans cet article, nous explorons le potentiel de l’IA à améliorer les expériences d’achat en ligne et à révolutionner le commerce virtuel.

Achat en ligne vs ecommerce : quelles différences ?

75 % des consommateurs achètent des produits en ligne au moins une fois par mois. Si les termes « achat en ligne » et « ecommerce » sont parfois utilisés de manière interchangeable, il existe pourtant une différence majeure.

Online shopper

L’achat en ligne (parfois appelé « e-shopping ») implique la vente et l’achat directs de biens ou services entre un commerçant et un consommateur. Dans bien des cas, la boutique en ligne constitue un prolongement de la boutique physique et propose parfois des biens et services spécifiques, comme la possibilité pour les établissements scolaires ou équipes sportives de vendre des uniformes ou lever des fonds pour une association. Alors que les consommateurs se tournent de plus en plus vers le Web pour effectuer leurs achats, on estime qu’à l’horizon 2026, près d’un quart (24 %) de l’ensemble des achats s’effectueront sur internet (comparé à 20,8 % aujourd’hui).

À l’inverse, l’ecommerce désigne une plateforme conçue spécifiquement pour le commerce en ligne. Un peu comme une marketplace, une plateforme d’ecommerce permet à une multitude de commerçants d’acheter et vendre en ligne. Les plateformes les plus connues sont notamment Amazon, Alibaba et eBay. Si l’on en croit les prévisions, l’ecommerce mondial devrait croître de 56 % d’ici à 2026, atteignant 8 100 milliards d’euros (contre à 5 200 milliards actuellement).

Cet article se focalise sur les achats en ligne, mais il explique les pratiques des géants de l’ecommerce et les enseignements que peuvent en tirer les détaillants pour optimiser leurs opérations. Voici donc huit façons dont les IA peuvent renforcer les processus d’achat en ligne.

Fonctionnalités de recherche axées sur les clients

En l’absence d’une expérience de site personnalisée, près de trois quarts (74 %) des clients retiennent un sentiment de frustration et sont ainsi plus susceptibles de rebondir et d’abandonner leur panier.

L’IA permet aux enseignes de personnaliser les résultats de recherche en temps réel, de sorte que les clients se sentent valorisés et compris dès la première visite. Résultats : une augmentation de la valeur des commandes de 15 à 20 % en moyenne et une hausse des recettes par visiteur atteignant jusqu’à 8,5 %.

Pour réussir un tel niveau de personnalisation, les fonctionnalités de recherche sur site propulsées par l’IA utilisent le traitement automatique du langage naturel. Cette méthode analyse les demandes des clients pour comprendre les intentions de ces derniers. Ces analyses sont combinées à des données historiques (historique de recherche et d’achat notamment) afin d’affiner et d’améliorer la qualité des résultats. En plus de cela, la personnalisation contextuelle analyse des données externes, relatives notamment à la période en cours ou aux sujets tendance, pour proposer des résultats plus pertinents.

Exemples d’utilisations de l’IA en e-shopping pour des résultats de recherche pertinents

Découvrez ce que Jenson USA, leader de la vente en ligne de bicyclettes aux États-Unis, a réussi à accomplir. En créant des segments de clientèle distincts et en optimisant les résultats de recherche pour chacun d’entre eux, la marque a vu ses recettes par visiteur augmenter d’un solide 26 %.

La vision par ordinateur est un autre développement majeur de la recherche sur site en ce qu’elle permet aux clients d’effectuer des recherches à partir d’images, que les détaillants peuvent alors utiliser pour émettre des recommandations. Les plateformes d’ecommerce n’ont pas attendu longtemps pour adopter des technologies de vision par ordinateur et offrir des fonctionnalités en ligne comme « Shop the Look », connues pour leurs capacités à gonfler la taille des paniers de 20 %. Les détaillants en ligne qui emboîtent le pas sont en bonne voie pour préparer leur expérience client aux attentes. Et pour cause : la recherche visuelle est utilisée par la plupart des adultes âgés de 18 à 34 ans.

Capacités de recherche vocale

Les consommateurs n’achètent plus de la même façon. Plus d’un cinquième (22 %) des clients préfèrent s’adresser à un assistant IA vocal plutôt qu’échanger via une conversation écrite. De plus, le nombre de consommateurs qui utilisent des enceintes connectées continue de croître d’année en année.

L’IA permet aux détaillants en ligne de continuer à répondre aux attentes de leurs clients et à satisfaire sans effort leurs obligations en matière d’accessibilité. Les personnes atteintes de déficiences visuelles n’ont plus besoin de s’acharner avec un lecteur d’écran et des sites Web soi-disant accessibles : avec la recherche vocale, les clients trouveront en quelques secondes seulement ce dont ils ont besoin. Pour en tirer parti, il suffit pour les marques d’optimiser leur site et leurs listes de produits pour une prise en charge de la recherche vocale, comme elles le font pour le SEO.

Recommandations personnalisées de produits

Les recommandations personnalisées de produits à ajouter au panier incitent 92 % des consommateurs en ligne à acheter plus et réduisent les taux d’abandon de 4,35 %.

Proposer des recommandations personnalisées de produits est le signe que la marque perçoit ses clients comme des individus à part entière, s’intéresse à leurs préférences et accorde de la valeur à la relation commerciale entretenue. Pour ce faire, l’IA analyse de vastes quantités de données clients de sorte à déployer des stratégies de vente efficaces sur le point d’achat.

  • Affinités produits : « Les clients ont également acheté… »
  • Preuve sociale : « 70 % des clients ont préféré… »
  • Règles commerciales : « Bientôt épuisé » ou « Top vendeur »

Exemple d’un module de type « Les clients ont également acheté... »

Mais les recommandations personnalisées de produits ne sont pas exclusives à la page de paiement. Elles peuvent intervenir à tout moment du parcours client.

Selon McKinsey, les recommandations personnalisées de produits entraînent une hausse des recettes de 10 à 15 % et incitent les clients à revenir et à recommander la marque auprès de leurs proches. Pour illustrer ce point, la marque mondiale de cosmétiques et de produits de beauté Yves Rocher a enregistré un taux d’achat 11 fois supérieur après la mise en place de recommandations de produits propulsées par l’IA.

Segmentation de la clientèle

Les spécialistes du marketing segmentent la clientèle pour booster l’efficacité des campagnes, une méthode au potentiel d’augmentation des recettes de 760 %.

L’IA permet d’automatiser le processus de segmentation de la clientèle, et ainsi de révéler des informations pertinentes dissimulées au sein des données collectées. En plus de mettre en évidence les segments susceptibles d’être oubliés, l’IA établit une image fidèle du public cible et favorise une analyse des données non biaisée (par exemple : pour des campagnes de jeux vidéo, ne pas cibler uniquement les hommes jeunes).

Mansion Group, entreprise de casino en ligne, a su tirer parti de ses données clients pour offrir des parcours clients deux fois plus personnalisés et diviser par huit le temps consacré à la création et à l’exécution des campagnes. Les détaillants qui mettent l’IA au service de la segmentation des clients accèdent à de nombreux avantages, dont :

  • Efficacité temps-coût : en automatisant le processus de segmentation, le travail manuel peut pleinement se focaliser sur la réflexion stratégique.
  • Précision et analyse approfondis : des informations et indicateurs détaillés favorisent des décisions plus éclairées.
  • Personnalisation et ciblage poussés : grâce à des analyses de données, les marques peuvent créer des campagnes hautement personnalisées qui trouvent écho auprès des publics ciblés.

Commerce conversationnel

La majorité (90 %) des clients s’attendent à recevoir une réponse à leurs questions dans les 10 minutes. L’IA permet aux vendeurs de satisfaire ces attentes sans qu’ils aient à mobiliser une équipe de service client disponible 24 h/24, 7 j/7 et 365 jours/365.

Cas d’utilisation d’IA dans le domaine du commerce conversationnel

L’IA conversationnelle sait reproduire la communication humaine, offrant ainsi aux clients la possibilité d’avoir un dialogue interactif et des échanges dynamiques, sans la nécessité d’une intervention humaine. Et grâce à l’apprentissage du système à partir de chaque interaction, les réponses gagnent graduellement en précision et en pertinence. Les marques qui pratiquent le commerce conversationnel comprennent mieux leurs clients et sont ainsi mieux à même d’offrir une expérience d’achat en ligne plus interactive. Nous assistons déjà notamment à un gain de popularité de l’achat en tant que service (shopping-as-a-service) : les consommateurs bénéficient de faire leurs achats en ligne tout en ayant accès à une assistance personnalisée grâce à un IA qui a cerné leurs goûts, leur budget et leurs besoins.

Détection de faux avis

La quasi-totalité des consommateurs (99,9 %) lisent les avis avant d’acheter un produit en ligne et près de la moitié (49 %) disent faire autant confiance aux avis en ligne qu’aux recommandations faites par leurs proches. Le problème, c’est que près d’un tiers (30,9 %) de ces commentaires en ligne seraient faux.

L’IA est capable d’analyser les indicateurs textuels, les styles de rédaction et les éléments de formatage pour identifier les avis suspects. Seront considérés suspicieux notamment les avis qui se ressemblent, qui vantent excessivement les points positifs ou négatifs du produit, ou qui évoquent des points positifs alors que la majorité des avis sont négatifs. Une fois identifiés, l’IA peut écarter automatiquement les faux avis et mettre en avant les avis vérifiés ou marqués comme utiles par d’autres utilisateurs.

Tarification dynamique

Les stratégies de tarification sont complexes en ce qu’elles tiennent compte d’une multitude de facteurs : prix des concurrents, coûts de production, demande des clients, etc.

L’IA accompagne les commerçants en automatisant les processus de tarification en temps réel. Par exemple, elle augmentera les prix lorsque le stock côté concurrents est faible et, à l’inverse, les diminuera en cas de saturation du marché. Cela permet aux enseignes de pratiquer des prix optimaux et de protéger leurs marges.

Une équipe de commerciaux analysant des données

Cette pratique n’est pas une nouveauté dans le secteur de l’ecommerce, puisque près d’un tiers (29 %) des entreprises adoptent déjà ou prévoient d’adopter la tarification dynamique. Amazon y a notamment eu recours, amplifiant ses recettes de 25 %. Le rôle de l’IA dans ce contexte consiste simplement à optimiser ce processus.

Intégration du social commerce

Les réseaux sociaux constituent un canal de plus en plus influent pour les marques en ligne, d’autant que 43 % des consommateurs à l’échelle mondiale parcourent des produits via ces plateformes et 29 % effectuent un achat par le biais du social commerce au moins une fois par semaine. Toutefois, ce point de contact détient également le record du taux d’abandon de paniers (91 %), car les consommateurs craignent que leur paiement ne soit pas sécurisé ou qu’ils ne pourront prétendre à aucun remboursement. Le manque d’informations sur les produits est aussi un facteur.

Recourir à l’IA pour intégrer aux boutiques en ligne les opportunités de commerce via les réseaux sociaux permet de saisir les consommateurs dans l’instant. En adoptant cette stratégie, Rapha Racing a vu ses évènements d’achats provenant d’annonces Facebook augmenter de 31 %.

Les enseignes peuvent aussi suivre les tendances saisonnières. Par exemple, pendant les fêtes de fin d’année, 76 % des consommateurs déclarent acheter des produits via les réseaux sociaux. Les marques peuvent également essayer de prendre de l’avance vis-à-vis des tendances émergentes, dont le « live commerce » (achats en direct). En effet, 72 % des utilisateurs de TikTok dans le monde qui suivent du contenu de marque expriment un intérêt pour la vente de produits.

Un potentiel d’IA infini avec Bloomreach

L’IA est amenée à jouer un rôle essentiel pour aider les détaillants à proposer des expériences hautement personnalisées, en temps réel et à grande échelle. Mais toutes les solutions d’IA ne se valent pas. Pour garantir l’efficacité des technologies d’IA pour les processus d’achat en ligne, il vous faudra une solution tout-en-un comme Bloomreach. La puissante association de notre module d’automatisation de marketing omnicanal Bloomreach Engagement avec le module de découverte produits Bloomreach Discovery vous garantit les outils nécessaires pour créer une expérience connectée et personnalisée pour chacun de vos clients.

Ce n’est pas tout ! Toutes nos solutions sont propulsées par Loomi, notre IA ecommerce leader du secteur. Entraînée sur des données commerciales recueillies sur plus de 13 années auprès de marques leaders dans le monde, Loomi traduit l’ensemble de vos données clients en expériences transparentes : de campagnes de marketing omnicanal en temps réel, au merchandising intelligent, en passant par des algorithmes de découverte produits. Pour en savoir plus sur le potentiel de l’IA avec Bloomreach, explorez nos cas d’utilisation.

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