L’intelligence artificielle (IA) est l’un des mots les plus à la mode dans le monde du commerce électronique, et ce pour de bonnes raisons.
L’IA a joué un rôle déterminant dans l’évolution du fonctionnement des entreprises et de l’expérience client. Mais il peut être difficile de faire la part des choses entre ce qui relève du battage médiatique et ce qui est réellement utile. Partout, les entreprises s’interrogent : Comment pouvons-nous utiliser l’IA de manière pratique ?
Bien avant que le buzz autour de l’IA – et plus particulièrement de l’IA générative – ne prenne de l’ampleur, Bloomreach a aidé des entreprises de commerce électronique à mettre leur IA au service de leur chiffre d’affaires et à offrir à leurs clients des expériences de commerce connecté. Avec plus de 30 brevets liés à l’IA, Bloomreach est un leader et un visionnaire dans l’utilisation de l’IA dans le commerce électronique depuis 2009.
Dans cette optique, examinons sept exemples concrets de la manière dont votre entreprise peut mettre l’IA en pratique avec succès. Ces cas d’utilisation démontreront les différentes façons dont l’IA peut être utilisée pour améliorer l’efficacité, réduire les coûts et améliorer les expériences des clients.
À travers ces exemples concrets, nous espérons illustrer le potentiel de l’IA à transformer un large éventail d’industries et de fonctions commerciales. Que vous cherchiez à améliorer l’expérience client, à réduire les coûts opérationnels ou à accélérer l’innovation, l’IA peut fournir un ensemble d’outils puissants pour atteindre vos objectifs.
Jenson USA utilise l’IA pour personnaliser les résultats de recherche
À l’ère du numérique, les clients attendent des expériences en ligne personnalisées dans tous les domaines.
Jenson USA, l’un des principaux détaillants de vélos en ligne, savait qu’il devait créer des expériences d’achat plus personnalisées pour fidéliser ses clients.
L’entreprise avait du mal à personnaliser l’expérience de ses clients en ligne – elle s’appuyait fortement sur des résultats de recherche manuels et n’avait pas la capacité d’offrir des résultats personnalisés basés sur le comportement des clients. Après un partenariat avec Bloomreach et l’utilisation de notre technologie basée sur l’IA, Jenson USA a été en mesure de segmenter automatiquement les clients en fonction de leur comportement et de leurs achats en cours de session.
À partir de là, l’entreprise pourrait proposer des recommandations de produits personnalisées et améliorer la pertinence des résultats de recherche – par exemple, un cycliste de montagne verrait un ensemble de produits différent de celui d’un cycliste de route lors de sa recherche. Cette personnalisation de la recherche a permis d’augmenter la valeur ajoutée globale de 8,5 %.
La puissance de l’IA de Bloomreach – et en particulier notre capacité de segmentation en temps réel – a aidé Jenson USA à garder une longueur d’avance sur la concurrence en offrant des expériences personnalisées qui répondent aux besoins individuels des clients.
bimago remporte un franc succès avec la personnalisation contextuelle des tests
Les tests A/B sont un moyen classique de trouver la meilleure variante pour la majorité de votre public, mais c’est aussi le principal inconvénient de cette méthode : C’est la meilleure version pour la plupart des gens, pas pour tous.
C’est pourquoi la personnalisation contextuelle, un moyen de tester et d’expérimenter alimenté par l’IA, a le potentiel de révolutionner les magasins de commerce numérique. En utilisant l’IA et l’apprentissage automatique pour analyser les données des clients, la personnalisation contextuelle peut offrir la meilleure variante à chaque client individuel au lieu de montrer un message unique à tout le monde.
bimago, un détaillant d’art en ligne, a dû relever le défi de fournir des expériences personnalisées et des recommandations de produits pertinentes. Avec une vaste collection de plus de 10 000 produits, bimago avait du mal à catégoriser et à présenter son inventaire de manière efficace et adaptée à ses clients.
Afin de relever ce défi, bimago a utilisé la personnalisation contextuelle de Bloomreach Engagement pour proposer aux clients la meilleure variante d’une bannière en fonction de ce qui les convertirait. Le résultat était clair : la personnalisation contextuelle a donné de bien meilleurs résultats (une augmentation de 44 % du taux de conversion des abonnements) que les tests A/B.
MKM gagne avec l’IA et le commerce composable
MKM Building Supplies, le plus grand marchand de matériaux de construction indépendant du Royaume-Uni, a reconnu la nécessité de moderniser son expérience numérique et d’adopter une approche B2C du commerce. Cependant, l’entreprise a dû faire face à plusieurs défis, notamment une pile technologique obsolète, des temps de chargement de site web lents et une expérience numérique inférieure à celle qu’elle offre en personne.
À mesure que le secteur évoluait et que les attentes des consommateurs augmentaient, en particulier chez les jeunes acheteurs, MKM devait répondre à la demande croissante d’expériences numériques transparentes. Le site web existant ne générait qu’un revenu limité, et l’entreprise souhaitait améliorer son premier point de contact dans le parcours de l’acheteur. Cependant, le site Web précédent ne disposait pas de capacités cohésives de reporting, de CRM et de personnalisation, ce qui empêchait MKM d’évaluer les tactiques de marketing ou d’assurer la valeur à vie des clients.
L’entreprise avait également besoin d’une hyperpersonnalisation, compte tenu de ses succursales uniques, des besoins des clients et de la localisation. Pour résoudre ces problèmes, MKM a exploité les capacités d’IA de l’ensemble du Bloomreach Commerce Experience Cloud.
Cela a donné lieu à un nouveau site web amélioré qui offre des expériences numériques connectées et personnalisées. La combinaison de Bloomreach, BraveBison, Vue Storefront et BigCommerce a créé l’architecture MACH (Microservices-based, API-first, Cloud-native SaaS, Headless) parfaite pour le commerce composable personnalisé.
boohooMAN utilise l’IA pour prédire l’heure et le canal d’envoi optimaux
Avec Bloomreach Engagement, vous pouvez utiliser l’IA pour vous assurer que vos e-mails trouvent un écho auprès de vos clients et que vous n’êtes pas intrusif.
Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction d’heure d’envoi optimale pour les campagnes par courriel et par SMS, ou utiliser un modèle de prédiction. L’heure d’envoi optimale est un modèle de prédiction qui prend en compte le comportement passé de vos clients pour déterminer la meilleure heure de la journée pour envoyer votre campagne.
Cela permet de s’assurer que votre message atteint les clients individuels au moment où ils sont le plus susceptibles de s’y intéresser, ce qui se traduit par des taux de clics et des taux d’ouverture plus élevés. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez automatiser vos campagnes en ayant l’assurance qu’elles sont ciblées en fonction des préférences et du comportement de chaque client. En outre, Bloomreach Engagement peut également déterminer le canal le plus efficace – par exemple, si un client est abonné à la fois à l’email et au SMS mais qu’il n’effectue ses achats que par SMS, Bloomreach peut identifier le SMS comme étant le meilleur canal pour pousser les clients à l’action.
Le détaillant en ligne boohooMAN a utilisé cette méthode à bon escient dans ses campagnes SMS. Parce que la segmentation et la personnalisation s’appuient sur les données des clients, boohooMAN peut créer des campagnes SMS hautement ciblées et personnalisées (au lieu de les traiter comme des messages uniques). La marque utilise les prédictions de Bloomreach Engagement pour déterminer quand le SMS est la meilleure action pour encourager les clients à passer à l’étape suivante, et quand envoyer les messages. En conséquence, boohooMAN a constaté un retour sur investissement de 5 fois sur les campagnes SMS et un retour encore plus important sur une campagne de flux d’anniversaire qu’elle a menée.
Boden améliore son merchandising numérique grâce à l’IA
Boden, un détaillant de vêtements basé au Royaume-Uni, a réalisé que la personnalisation du parcours client était essentielle à son succès futur. Cependant, les outils existants prenaient du temps et nécessitaient beaucoup de travail manuel.
En mettant en œuvre Bloomreach Discovery, Boden a pu créer une expérience personnalisée pour chacun de ses visiteurs. La solution est alimentée par l’IA et offre des capacités de test A/B, de merchandising par créneaux, de personnalisation 1:1, de segmentation, d’analyse, et plus encore. Ces fonctionnalités ont permis à Boden de mettre en œuvre des expériences personnalisées de manière nouvelle et innovante, par exemple en proposant aux clients une collection de vêtements qui vont ensemble.
Boden a également été en mesure de proposer aux acheteurs des produits adaptés au climat en créant des audiences basées sur la localisation et en ciblant des produits pertinents. Cela a permis à la marque d’améliorer ses performances commerciales dans des domaines clés.
En outre, le site de Boden est plus frais que jamais, grâce à la possibilité de mettre à jour l’ordre de tri des produits toutes les 15 minutes en fonction des données de performance fournies par les clients et des priorités de l’entreprise.
Boden est plus que jamais centré sur le client et innovant. L’entreprise peut prendre des décisions basées sur le comportement des clients et exploiter les capacités de test et de personnalisation basées sur les données afin d’accroître l’engagement.
Utilisez l’IA de Bloomreach pour atteindre vos objectifs en matière de commerce électronique
Alimenté par un moteur de données clients, Bloomreach est le seul fournisseur de technologie qui vous permet de combiner la puissance de vos données clients et produits pour parvenir à une véritable personnalisation sur tous les canaux – en temps réel.
Pour en savoir plus sur la façon dont vous pouvez générer plus de revenus et augmenter la fidélisation des clients grâce aux cas d’utilisation alimentés par l’IA de Bloomreach, consultez notre bibliothèque de cas d’utilisation pour vous inspirer.
