L’e-commerce est l’un des principaux adoptants de l’intelligence artificielle (IA), avec des cas d’utilisation allant des recommandations de produits personnalisées et du service client amélioré à l’optimisation des prix, la logistique intelligente et les prévisions de ventes/demandes. Les organisations qui adoptent des stratégies commerciales basées sur l’IA génèrent au moins 20 % de revenus supplémentaires et réduisent leurs coûts de 8 % en moyenne. Les rendements lucratifs offerts ont attiré d’importants investissements mondiaux, qui ont plus que quadruplé entre 2015 et 2021.
La pandémie a accéléré la tendance de l’e-commerce, et le passage aux achats en ligne est appelé à rester et à gagner en popularité. En 2021, 17,8 % des ventes provenaient d’achats en ligne. Deux ans plus tard, ce chiffre est passé à 20,8 % et, d’ici à 2025, on prévoit que près d’un quart (23 %) de tous les achats seront effectués en ligne.
Cependant, malgré l’importance de l’e-commerce pour l’économie mondiale, il place les retailers dans une situation difficile, car le produit seul ne suffit plus. Pour réussir à aller au devant des clients en ligne, les retailers doivent couper à travers le bruit.
C’est là que l’IA intervient.
Dans cet article, nous examinons comment l’IA permet aux retailers de faire évoluer leurs parcours clients et de créer des expériences personnalisées qui incitent les acheteurs à revenir. Nous examinerons également comment l’IA aide les opérations internes à améliorer la compétitivité globale, ainsi que ce à quoi ressemble l’avenir de l’e-commerce pour ceux qui adoptent l’IA avec succès.
Principaux types d’IA pour l’e-commerce
Avant de continuer, considérez ces trois statistiques incroyables liées à l’IA dans l’e-commerce :
- D’ici 2032, le marché de l’IA dans l’e-commerce devrait atteindre 45,72 milliards de dollars
- 84 % des entreprises e-commerce placent l’IA en tête de leurs priorités
- L’IA pour l’e-commerce apporte plus de 25 % d’amélioration de la satisfaction client, du chiffre d’affaires ou de la réduction des coûts.
Ces statistiques aident à démontrer l’importance croissante de l’IA dans l’industrie de l’e-commerce, et les avantages potentiels qu’elle peut offrir aux entreprises et aux consommateurs. L’IA peut aider les entreprises à avoir de meilleures interactions avec les clients et à fournir des recommandations personnalisées, tout en rationalisant les processus internes pour rendre les achats plus efficaces.
Pour en savoir plus.
Recommandations produits personnalisées
La façon dont les gens font leurs achats a changé, tout comme leurs attentes. Aujourd’hui, les clients veulent une expérience personnalisée lorsqu’ils font des achats en ligne, et lorsque les retailers offrent cette expérience, ils sont récompensés par une augmentation de 40 % de leur chiffre d’affaires. Avec seulement 1 retailer sur 10 qui admet avoir pleinement mis en œuvre la personnalisation sur tous les canaux, il s’agit d’une énorme opportunité inexploitée.
Comment l’IA peut-elle fournir des recommandations de produits personnalisées ?
L’IA distille des insights clients à partir de données de comportement passées – telles que les recherches, les clics et les achats – en les introduisant dans des outils de filtrage de données, qui utilisent des algorithmes pour recommander les articles les plus pertinents à un client particulier.
On le voit le plus souvent sur les sites web, où les retailers mettent en avant des sections « Inspirées par vos tendances d’achat », suggèrent des articles complémentaires connexes dans un panier ou partagent des contenus pertinents en fonction de l’endroit où se trouve le client.
Les recommandations de produits personnalisées améliorent l’expérience d’achat, car elles aident les clients à trouver rapidement ce qu’ils veulent, tout en leur suggérant des produits supplémentaires dont ils pourraient bénéficier.
Du point de vue du retailer, elles peuvent grandement stimuler la fidélisation client et offrir des opportunités de ventes croisées ou incitatives. Selon une étude de McKinsey, l’impact commercial de l’utilisation de l’IA pour la personnalisation se traduit à lui seul par :
- 10 à 30 % de marketing plus efficace et des économies de coûts.
- 3 à 5 % d’augmentation de l’acquisition de clients
- 5 à 10 % de satisfaction et d’engagement en plus
Des recherches plus intelligentes
Outre les recommandations de produits personnalisées, l’IA permet également aux retailers de comprendre l’intention qui se cache derrière la requête de recherche d’un acheteur. Lorsque le taux de rebond moyen de l’e-commerce se situe entre 20 et 45 %, il est démontré que des recherches plus intelligentes réduisent ce nombre en offrant des résultats plus pertinents.
Alors, comment la recherche d’IA pour l’e-commerce permet-elle des recherches personnalisées qui savent exactement ce qu’un client veut ?
À l’instar des recommandations produits personnalisées, l’IA identifie des schémas dans les données en ligne et hors ligne pour comprendre l’intention des clients. Les algorithmes d’apprentissage automatique poussent l’analyse plus loin pour rendre les données contextuelles. Par exemple, si un acheteur cherche « chapeaux » et que l’IA est capable de déterminer qu’il va bientôt se marier, elle pourrait lui proposer des fascinateurs plutôt que des chapeaux d’hiver en laine.
En outre, comme la technologie de l’IA « étudie » constamment l’utilisateur, elle apprend à connaître les préférences individuelles et peut faire des recommandations plus précises. Ainsi, pour une recherche telle que « meilleurs vêtements de vacances », les résultats afficheraient des vêtements de la ou des marques préférées de l’acheteur et appropriés pour un séjour en ville, qui vient d’être réservé.
Cet hyperciblage permet de s’attaquer au cauchemar de tous les retailers : les paniers abandonnés. À l’échelle mondiale, le taux moyen d’abandon des paniers d’achat est de 70,21 %. Grâce à des recherches plus intelligentes, qui comprennent l’intention de l’acheteur, les retailers peuvent montrer le bon produit, au bon endroit, au bon moment.
Logistique et prévisions
Si l’IA permet d’améliorer considérablement l’expérience client, elle peut aussi avoir un impact commercial important en coulisses. Alors que l’adoption de l’e-commerce continue de se répandre, les retailers peuvent utiliser l’IA pour gérer les complexités inhérentes à leurs opérations en optimisant les processus d’entrepôt et en révolutionnant la gestion de la chaîne d’approvisionnement.
Pour que l’IA prenne en charge la logistique et les prévisions, elle tirera des données de diverses sources, notamment des données transactionnelles, des données comportementales, des données démographiques et des données d’e-commerce (par exemple, la façon dont un client a réagi à un e-mail promotionnel). En appliquant des techniques telles que l’apprentissage automatique, l’exploration de données, les algorithmes d’optimisation et les réseaux neuronaux, les retailers peuvent analyser de grandes quantités de données en temps réel pour identifier des modèles et faire des prédictions. Ceci est particulièrement utile pour les cas d’utilisation de l’IA dans l’e-commerce comme :
- La gestion des stocks – analyser les données historiques des ventes, les tendances actuelles du marché et les insights de social listening pour générer des prévisions précises de la demande.
- Prédictions saisonnières – prédire avec précision la demande pour des événements ponctuels, annuels ou peu fréquents (comme le Black Friday, où les ventes en ligne ont augmenté de 2,3 % d’une année sur l’autre).
- Optimisation de la tarification – la création d’une tarification dynamique basée sur l’offre et la demande permet de calculer la remise minimale nécessaire pour sécuriser la vente.
En outre, l’IA permet aux retailers d’automatiser les tâches répétitives et de rationaliser les workflows, ce qui peut réduire considérablement le temps et les coûts associés aux opérations d’entrepôt. Cela est utile dans des domaines tels que
- Gestion de la chaîne d’approvisionnement – Une étude de McKinsey montre que les entreprises qui ont adopté l’IA ont amélioré leurs coûts logistiques de 15 %, leurs niveaux de stocks de 35 % et leurs niveaux de service de 65 %.
- Livraison – 99 % des consommateurs déclarent qu’une livraison rapide est importante lorsqu’ils effectuent des achats en ligne, ce qui explique pourquoi 42 % des retailers travaillent sur la manière d’offrir une livraison le jour même.
Assistants d’IA
Les chatbots alimentés par l’IA traitent actuellement 70 % des conversations en ligne avec les clients. Cependant, suite au lancement de l’IA générative, la valeur du secteur de l’e-commerce a explosé pour atteindre 5,92 billions de dollars, car les retailers s’empressent de mettre à niveau leurs chatbots actuels avec de nouvelles fonctionnalités. L’IA générative dans l’e-commerce peut désormais alimenter le commerce conversationnel en ligne, ce qui libère l’équipe chargée du commerce pour travailler sur des tâches moins subalternes.
Pour les acheteurs, les assistants IA répondront à des requêtes plus complexes à toute heure du jour ou de la nuit, partageront des recommandations de produits basées sur des campagnes de reciblage, et fourniront des mises à jour en temps réel pour un suivi précis des colis.
Pour les retailers, les assistants IA feront tomber les barrières linguistiques dans la chaîne d’approvisionnement afin d’éviter les erreurs coûteuses, d’identifier les produits contrefaits et d’optimiser les descriptions de produits en fonction de l’analyse des mots-clés et des tests A/B automatiques.
Mais comment fonctionnent exactement les chatbots alimentés par l’IA ?
Les algorithmes d’apprentissage en profondeur de l’IA peuvent déterminer les préférences individuelles afin de fournir des recommandations appropriées. Par exemple, en analysant les commentaires des clients, la technologie pourrait comprendre que les tailles de vêtements sont grandes et recommander à un acheteur d’acheter une taille en dessous lorsqu’il essaie d’ajouter un nouveau sweat-shirt à son panier.
De même, les chatbots formés au traitement du langage naturel (NLP) peuvent adapter leurs recommandations à un acheteur spécifique à un moment précis de son parcours d’achat. Imaginons qu’un parent réserve une fête pour l’anniversaire de son enfant. Le chatbot pourrait leur recommander de réserver un gâteau dès maintenant pour éviter toute déception, leur communiquer les coordonnées d’une boulangerie locale et même leur suggérer différents styles de bougies numérotées en fonction de l’âge de l’enfant.
La grande tendance à surveiller dans le domaine de l’e-commerce par l’IA
La plus grande tendance à l’horizon est le commerce conversationnel. Les assistants vocaux font déjà partie intégrante de notre vie quotidienne – pensez à Siri d’Apple, Google Assistant, Alexa d’Amazon et Cortana de Microsoft. La technologie qui sous-tend ces assistants vocaux IA ne fera que progresser et, à mesure qu’elle progressera, elle créera une expérience d’achat à commande vocale sans friction qui influencera le comportement d’achat de l’acheteur.
Grâce au traitement du langage naturel, le commerce conversationnel commence déjà à faciliter les expériences commerciales personnalisées à grande échelle. L’intelligence artificielle jouera un rôle de catalyseur en veillant à ce que les données des clients et l’historique de leurs achats soient mis à profit pour offrir aux acheteurs en ligne l’expérience la plus transparente possible.
En 2017, les achats à commande vocale représentaient 2 milliards de dollars. Cinq ans plus tard, le marché a connu une croissance exponentielle pour atteindre 40 milliards de dollars – et une grande partie de ce chiffre est attribuée à seulement 10 % des consommateurs qui utilisent des assistants vocaux pour acheter quotidiennement.
L’avenir de l’IA dans l’e-commerce
Afin d’adopter l’IA de manière significative pour votre entreprise, vous aurez besoin d’une solution tout-en-un comme Bloomreach. Que vous ayez besoin d’une recherche produits pilotée par l’IA ou d’un marketing omnicanal intelligent, notre technologie vous permet d’offrir des expériences clients si personnalisées qu’elles ressemblent à de la magie.
Voici quelques-uns des résultats impactants que les marques d’e-commerce ont pilotés avec Bloomreach :
- The Thinking Traveller a augmenté les demandes de réservation de 33 %.
- 4Home a atteint un ROAS (retour sur investissement publicitaire) de 800%.
- Bensons for Beds a augmenté ses ventes e-commerce de 41% par rapport à l’année précédente.
