Les récentes avancées en matière d’intelligence artificielle générative (IA) offrent des opportunités intéressantes aux entreprises e-commerce qui cherchent à rationaliser leurs opérations, à améliorer la personnalisation et à créer du contenu engageant pour leurs clients.
L’IA générative consiste à utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour créer des résultats réalistes et cohérents à partir de données brutes et de données d’apprentissage. Les modèles d’IA générative peuvent inclure des réseaux adversaires génératifs (GAN), des modèles de diffusion et des réseaux neuronaux récurrents, entre autres. Ces modèles utilisent de grands modèles de langage (LLM) et le traitement du langage naturel pour générer des résultats uniques, avec des applications allant de la synthèse d’images et de vidéos à la génération de textes et de discours.
L’utilisation de modèles génératifs et de modèles d’apprentissage automatique dans l’e-commerce devient de plus en plus populaire, de nombreuses entreprises utilisant des outils d’IA génératifs pour automatiser les fonctions commerciales telles que le traitement des commandes, les recommandations de produits, les chatbots, et plus encore. Ces technologies d’IA contribuent à rationaliser les processus commerciaux en réduisant le travail manuel, en améliorant l’efficacité et en améliorant l’expérience client par la personnalisation du contenu et des recommandations. L’application de la technologie d’IA générative comprend l’amélioration des capacités de recherche sur les plateformes e-commerce, l’utilisation d’assistants vocaux et la création de chatbots capables d’imiter le langage naturel.
Les systèmes d’IA générative peuvent être formés sur un large éventail de données d’entraînement, telles que les descriptions de produits, les avis d’utilisateurs et les flux de médias sociaux. Cela permet aux entreprises d’analyser et d’utiliser de grandes quantités de données brutes, en générant des contenus, des recommandations et des publicités hautement personnalisés et pertinents. Le modèle d’IA générative permet aux entreprises de s’engager avec leurs clients à un niveau beaucoup plus profond et de créer un lien significatif entre la marque et le public.
L’IA générative devient rapidement le fondement de nombreux systèmes d’IA, car les entreprises utilisent de plus en plus cette technologie pour rationaliser les opérations, automatiser les workflows et créer des expériences personnalisées pour leurs clients. À mesure que l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux continuent de progresser, les entreprises seront en mesure d’utiliser l’IA générative pour créer des expériences encore plus engageantes et personnalisées.
L’IA générative devient cette base toujours importante car dans le monde du commerce digital, vous devez être en mesure d’offrir aux clients le meilleur de votre marque à tout moment si vous espérez réussir.
En personnalisant les expériences qui répondent aux besoins et aux préférences spécifiques des clients, les entreprises peuvent stimuler les ventes et renforcer la fidélisation à la marque pour ne pas se laisser distancer sur le marché extrêmement compétitif d’aujourd’hui. L’approche traditionnelle du marketing à taille unique n’est plus efficace, et de plus en plus, les entreprises qui ne peuvent pas utiliser la personnalisation e-commerce pour adapter les expériences des clients se laissent distancer par leurs concurrents qui le peuvent.
Besoin d’une preuve ? Considérez ces statistiques de McKinsey.
- 76 % des consommateurs sont plus susceptibles d’envisager d’acheter auprès d’entreprises qui utilisent des stratégies de personnalisation e-commerce.
- 78 % des consommateurs sont plus enclins à renouveler leur achat auprès d’une marque qui a personnalisé leur expérience d’achat en ligne.
- 76 % des consommateurs se sentent frustrés lorsqu’ils ne bénéficient pas d’une expérience personnalisée.
Avec de tels chiffres à l’esprit, les entreprises se sont précipitées pour adopter des technologies marketing qui leur permettront de créer les expériences en ligne sur mesure que les clients souhaitent si manifestement. Les avantages de l’IA générative permettront aux entreprises de plonger encore plus profondément dans la personnalisation e-commerce et d’automatiser une plus grande partie de l’expérience client.
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’IA générative est définie comme un type de système d’intelligence artificielle capable de générer du texte, des images ou d’autres médias en réponse à des invites.
Le plus souvent, les utilisateurs demandent à une plateforme ou à un outil d’IA générative de répondre à une commande ou à une question, puis reçoivent une réponse pertinente très rapidement, ce qui donne à l’IA générative un aspect conversationnel. Cela incite même les entreprises à commencer à étudier des solutions de commerce conversationnel pour aider à faire passer la personnalisation en ligne au niveau supérieur (nous y reviendrons plus tard).
À la base, l’IA générative est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui cherche à imiter la créativité et la productivité des êtres humains. Plutôt que de recevoir des instructions précises à chaque étape du processus, l’IA générative est conçue pour créer et innover par elle-même, avec une intervention humaine minimale. Les algorithmes utilisés dans l’IA générative sont formés sur des ensembles de données massifs et peuvent créer des résultats nouveaux et uniques sur la base des informations qui leur ont été fournies.
Plus l’invite est bonne, meilleur est le résultat. Par exemple, une invite telle que “dites-moi le temps qu’il fait aujourd’hui” peut nécessiter une conversation supplémentaire pour parvenir à la réponse souhaitée. En revanche, l’invite “Dites-moi quel temps il fait aujourd’hui à New York, j’ai besoin de savoir si j’ai besoin de mon imperméable pour me rendre au métro” vous donnera probablement la réponse que vous cherchez.
*Source: Jasper.AI
Alors que le domaine de l’intelligence artificielle continue d’évoluer, l’IA générative est de plus en plus utilisée par les entreprises, les chercheurs et les créateurs pour stimuler l’innovation dans une variété de domaines. De l’e-commerce au divertissement, les possibilités de l’IA générative sont apparemment infinies.
En utilisant cette technologie pour analyser les données et créer de nouveaux contenus, les entreprises peuvent obtenir de précieux insights sur les préférences et les comportements de leurs clients, ce qui se traduit par un engagement et une fidélisation accrus au fil du temps. En explorant plus avant l’IA générative, vous découvrirez comment elle peut vous aider à mieux vous connecter avec votre public et à obtenir des résultats concrets pour votre entreprise e-commerce.
Explorer les différents types de modèles d’IA générative
Plongeons dans le monde des modèles d’IA générative et explorons les différents types qui façonnent l’avenir de la technologie.
Les modèles d’IA générative offrent un large éventail de possibilités, ouvrant la voie à des applications innovantes dans divers secteurs. En comprenant les différents types d’IA générative, nous pouvons apprécier leurs capacités uniques et exploiter leur potentiel pour créer des solutions révolutionnaires.
Réseaux adversaires génératifs (GAN)
Les réseaux adversaires génératifs (GAN) se composent de deux réseaux neuronaux : un générateur et un discriminateur. Le générateur crée des échantillons de données réalistes, tandis que le discriminateur évalue l’authenticité des échantillons générés. Grâce à une concurrence permanente, ces réseaux s’améliorent, ce qui permet d’obtenir des résultats très réalistes tels que des images, des vidéos et même des modèles en 3D.
Autoencodeurs variationnels (VAE)
Les autoencodeurs variationnels sont un autre type important d’IA générative. Ils utilisent un encodeur pour identifier les caractéristiques essentielles des données d’entrée et les comprimer dans un espace de dimension inférieure. Ensuite, le décodeur reconstruit les données originales à partir de la représentation compressée, en créant de nouveaux échantillons qui partagent des caractéristiques similaires à celles des données originales. Les VAE sont largement utilisés pour générer des images, du texte et de la musique.
Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
Les réseaux neuronaux récurrents sont particulièrement aptes à traiter des données séquentielles, ce qui les rend idéaux pour les tâches impliquant des séries temporelles, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale. Les RNN possèdent une capacité unique à mémoriser les entrées passées, ce qui leur permet de générer des sorties basées sur le contexte et les dépendances temporelles.
Modèles transformateurs
Les modèles de transformateurs ont récemment fait l’objet d’une attention particulière, principalement en raison de leur succès dans les tâches de traitement du langage naturel. Ces modèles s’appuient sur des mécanismes d’auto-attention, ce qui leur permet de capturer des relations complexes au sein des données d’entrée. Les modèles transformateurs, tels que le GPT-3, sont incroyablement puissants pour générer du texte de haute qualité et ont de nombreuses applications dans les chatbots, la génération de contenu et la traduction.
Outils d’IA générative populaires
Alors que d’autres modèles d’IA générative sont développés et entraînés, plusieurs outils d’IA générative deviennent de plus en plus populaires pour leur capacité à créer des résultats réalistes et cohérents dans diverses applications. En particulier, ChatGPT, Bard et Dall-E ont eu un impact significatif sur les premiers utilisateurs curieux du monde entier.
ChatGPT
ChatGPT est un outil d’IA impressionnant développé par OpenAI, conçu pour générer des réponses textuelles de haute qualité, semblables à celles d’un être humain, sous la forme d’une conversation.
Grâce à sa fiabilité et à sa facilité d’utilisation, ChatGPT s’est taillé une place de choix dans les professions de l’assistance à la clientèle et de la création de contenu. Ses capacités intelligentes et puissantes de traitement du langage naturel en ont fait un choix de premier ordre pour les entreprises qui cherchent à automatiser et à rationaliser leurs opérations, tout en maintenant un niveau élevé d’engagement avec leurs clients.
Bard
Bard est un autre outil d’IA générative intéressant qui vise à aider les utilisateurs à générer du contenu écrit créatif et attrayant.
Grâce à son approche confiante et intelligente, Bard peut aider les rédacteurs à surmonter le syndrome de la page blanche, à trouver des idées et même à rédiger des articles complets, des récits ou des articles de blog. Sa capacité à comprendre le contexte et à générer un texte qui coule de source en fait un outil précieux pour les écrivains professionnels et amateurs.
Dall-E
Dall-E, également développé par OpenAI, est un outil d’IA révolutionnaire spécialisé dans la génération d’images à partir de descriptions textuelles.
En s’appuyant sur des algorithmes avancés d’apprentissage profond et des réseaux neuronaux, Dall-E peut créer des images très détaillées à partir de simples phrases d’entrée. Cet outil innovant a ouvert de nouvelles possibilités pour les artistes, les concepteurs et les créateurs de contenu qui sont à la recherche d’éléments visuels uniques pour améliorer leur travail.
L’IA générative dans le monde de l’e-commerce
Dans l’ensemble, l’IA générative est le plus récent des nombreux outils qui aident à compléter l’expérience client dans le monde de l’e-commerce.
En utilisant des algorithmes d’IA générative pour créer un contenu web dynamique en temps réel qui engage les clients dans une expérience d’achat unique et personnalisée, les entreprises d’e-commerce verront un plus grand engagement, une augmentation des conversions et une meilleure fidélisation à la marque. C’est une victoire pour toutes les entreprises d’e-commerce, quelle que soit leur taille ou leur verticalité.
L’IA générative permet également aux entreprises d’analyser les données des clients telles que les habitudes de navigation, l’historique des achats et d’autres informations démographiques clés afin de créer des recommandations personnalisées et des offres ciblées à la volée. Cela signifie que les clients se voient présenter un contenu pertinent pour eux et leurs intérêts, ce qui rend l’expérience d’achat beaucoup plus attrayante et satisfaisante.
Dans de nombreux cas, les entreprises n’ont même pas besoin de demander spécifiquement à leurs clients leurs préférences ou des informations démographiques. En analysant les interactions avec les clients et les ensembles de données générés par chaque interaction individuelle, l’IA générative peut repérer de petits indices qui indiquent ce qui intéresse un client ou ce qu’il recherche.
Fondamentalement, l’IA générative représente une avancée considérable en termes de commodité, d’efficacité et de satisfaction du client.
L’impact de l’IA sur les achats en ligne
La montée en popularité de toutes les différentes formes d’IA a transformé l’industrie du retail en ligne d’innombrables façons, en particulier lorsqu’il s’agit d’achats en ligne. Aujourd’hui, les consommateurs s’attendent à une expérience d’achat transparente, adaptée à leurs besoins et préférences uniques, et l’IA a permis aux retailers de répondre à ces demandes de manière plus efficace et efficiente.
Outre la possibilité de créer des expériences hautement personnalisées (comme mentionné plus haut), un autre impact important de l’IA sur les achats en ligne est la capacité d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Les solutions alimentées par l’IA peuvent optimiser la gestion des stocks, automatiser la chaîne d’approvisionnement et rationaliser les processus d’exécution.
Cela peut conduire à une réduction des coûts et à une amélioration de la productivité. En outre, l’IA peut aider les retailers à prendre des décisions commerciales plus éclairées en analysant de grandes quantités de données et en fournissant des insights sur les préférences des clients et les tendances du marché.
L’IA a également transformé l’expérience client en ligne à bien des égards. L’IA conversationnelle, telle que les chatbots, peut fournir aux acheteurs des réponses rapides et utiles à leurs questions, tandis que les assistants virtuels peuvent les guider tout au long du processus d’achat. Ces technologies améliorent non seulement l’expérience d’achat, mais fournissent également des données précieuses aux retailers sur les préférences et les comportements d’achat des clients.
Comment l’IA générative fonctionne-t-elle réellement dans l’e-commerce ?
Comment l’IA générative rend-elle la personnalisation et d’autres réussites e-commerce si accessibles ? Grâce à la puissance de l’analyse algorithmique. En utilisant des outils d’analyse de données avancés, l’IA générative peut identifier les modèles de comportement et les préférences des clients, ce qui permet aux entreprises de créer des recommandations de produits et des offres dynamiques qui s’adressent directement à chaque client.
L’IA générative utilise une variété d’algorithmes et de logiciels spécialisés pour collecter, analyser et interpréter les données recueillies à partir des interactions avec les clients et de leurs comportements d’achat. À partir de ces données, des algorithmes sont ensuite développés pour identifier des modèles et des tendances similaires, ce qui permet de créer des recommandations très précises et personnalisées à l’intention des consommateurs.
L’une des principales caractéristiques de l’IA générative est sa capacité à apprendre et à s’améliorer au fil du temps. Plus les algorithmes collectent de données, plus les recommandations s’affinent. En effet, l’IA utilise constamment les données pour améliorer ses prédictions et formuler des recommandations plus précises pour chaque client.
Un autre facteur important à prendre en compte est la vitesse et l’évolutivité des algorithmes d’IA générative. Ces algorithmes peuvent analyser de grandes quantités de données en temps réel, ce qui permet aux entreprises de réagir rapidement à l’évolution des tendances de consommation et des conditions du marché. Cela est particulièrement important dans le secteur de l’e-commerce, où les entreprises doivent être en mesure de réagir rapidement aux demandes des clients et aux évolutions du marché.
L’IA générative et le commerce conversationnel
La capacité de l’IA générative à automatiser les interactions avec les clients, à créer des recommandations de produits personnalisées et à répondre aux demandes spécifiques des clients en imitant le langage naturel peut désormais alimenter la nouvelle tendance de l’e-commerce – le commerce conversationnel.
Le commerce conversationnel représente l’avenir de l’e-commerce, car les marques font la course pour offrir les expériences les plus personnalisées aux clients sans faire porter tout le poids du travail à leurs propres marketeurs et merchandisers internes. Les entreprises peuvent également utiliser l’IA générative pour analyser le comportement des clients et utiliser cette analyse en interne pour développer des domaines potentiels d’amélioration de leurs propres pratiques commerciales.
Le commerce conversationnel était auparavant très limité dans les types d’interactions qu’il pouvait offrir aux clients. L’IA était peut-être capable de trouver certains mots-clés, mais cela ne garantissait pas toujours une réponse pertinente ou utile aux clients, car la technologie n’était pas encore tout à fait au point. Pensez par exemple à vos interactions frictionnelles avec un chatbot d’IA il y a quelques années.
Aujourd’hui, grâce à l’IA générative, ces problèmes sont beaucoup moins fréquents. De nombreux modèles d’IA générative facilitent les conversations réelles dans le cadre du commerce conversationnel et aident les marques à tenir la promesse réelle d’être conversationnelles dans leurs stratégies. Dans de nombreux cas, ces modèles remplacent plus qu’adéquatement l’intelligence humaine.
L’utilisation de grands modèles de langage pour alimenter les conversations est un énorme coup de pouce aux capacités d’IA d’une marque sur le marché de l’e-commerce ultra-concurrentiel d’aujourd’hui.
Exploiter la puissance de l’IA générative dans le Marketing Automation
La technologie de l’IA générative offre également une multitude d’opportunités pour le Marketing Automation. En automatisant le processus de création, de test et d’optimisation des campagnes, les entreprises peuvent rationaliser leurs workflows et libérer un temps précieux pour d’autres tâches.
L’IA générative peut être utilisée pour automatiser un large éventail de tâches, de la création de campagnes d’e-mails personnalisées à l’optimisation des recommandations de produits. Les algorithmes peuvent analyser des données provenant de sources multiples, identifier des modèles et des préférences, et créer un contenu sur mesure plus susceptible de trouver un écho auprès des clients.
L’IA a révolutionné le monde du marketing e-commerce en fournissant aux entreprises les outils nécessaires pour créer des campagnes plus efficaces. En analysant les données des utilisateurs, les algorithmes d’IA peuvent découvrir des insights clients sur leurs comportements, leurs préférences et leurs habitudes d’achat. Cela permet aux entreprises de créer des campagnes très ciblées qui ont plus de chances de trouver un écho auprès de leur public cible.
L’IA peut également aider les entreprises à optimiser leurs dépenses publicitaires en identifiant les canaux et les messages qui génèrent les meilleurs retours. En s’appuyant sur des algorithmes d’apprentissage automatique, les entreprises peuvent analyser des données provenant de diverses sources afin d’identifier les campagnes publicitaires qui génèrent des ventes et celles qui n’en génèrent pas. Cela leur permet de réaffecter les ressources et d’optimiser leurs stratégies publicitaires pour un impact maximal.
Un autre domaine où l’IA a eu un impact significatif est celui du soutien à la clientèle. Les chatbots alimentés par l’IA sont désormais largement utilisés par les entreprises e-commerce pour fournir un support instantané et personnalisé aux clients. Ces chatbots peuvent traiter un large éventail de questions des clients, du suivi des commandes à la réponse aux FAQ, sans nécessiter d’intervention humaine. Cela permet aux entreprises d’économiser du temps et des ressources tout en fournissant une assistance rapide et efficace aux clients.
Les avantages du Marketing Automation alimenté par l’IA
L’un des principaux avantages de l’automatisation par l’IA est sa capacité à améliorer l’efficacité et à réduire le travail manuel. Par exemple, grâce aux algorithmes d’IA, les entreprises peuvent automatiser les tâches répétitives telles que la saisie de données ou l’assistance à la clientèle, libérant ainsi un temps précieux que le personnel peut consacrer à des tâches plus importantes. En outre, cette automatisation réduit la probabilité d’erreurs et d’incohérences, qui peuvent conduire à des erreurs coûteuses et avoir un impact négatif sur l’expérience du client.
Un autre avantage important de l’automatisation par l’IA est sa capacité à traiter de grandes quantités de données rapidement et avec précision. Les méthodes traditionnelles d’analyse des données peuvent être longues, sujettes aux erreurs et insuffisantes pour traiter les grandes quantités de données collectées par les entreprises. Les algorithmes alimentés par l’IA, en revanche, peuvent rapidement passer au crible des quantités massives de données, identifier des modèles et générer des informations exploitables. Les marchés peuvent ainsi prendre des décisions éclairées en temps réel, ce qui se traduit par des campagnes marketing plus efficaces et une meilleure expérience client.
En outre, le Marketing Automation alimenté par l’IA peut améliorer l’expérience client en fournissant des contenus et des recommandations personnalisés. Avec l’aide des algorithmes d’IA, les entreprises peuvent analyser les données des clients et fournir des recommandations de produits, des contenus et des messages sur mesure. Cela permet de créer une expérience plus personnalisée pour le client, ce qui peut se traduire par un engagement plus important et une meilleure satisfaction du client.
Comment l’IA générative améliore les campagnes marketing et les stratégies de ciblage.
Les outils de Marketing Automation alimentés par l’IA peuvent également aider les entreprises à améliorer leurs capacités de ciblage. En analysant les données sur le comportement, les préférences et les données démographiques des clients, les algorithmes d’IA peuvent identifier des segments spécifiques de clients qui sont plus susceptibles de répondre à certains types de messages marketing. Cela permet aux entreprises de créer des campagnes très ciblées qui sont plus susceptibles de générer des ventes et d’accroître l’engagement des clients.
L’IA générative change la donne en matière de campagnes marketing et de stratégies de ciblage. En analysant les données des utilisateurs, ces algorithmes peuvent désormais créer des campagnes personnalisées qui sont plus susceptibles de trouver un écho auprès des clients et de conduire à des taux de conversion plus élevés.
Grâce à la technologie d’IA générative, les entreprises peuvent prendre des données provenant de plusieurs points de contact, notamment les médias sociaux, les campagnes d’e-mail et les interactions sur le site Web, afin de créer une image holistique du parcours client et de générer des campagnes plus pertinentes. En conséquence, les entreprises peuvent améliorer les taux de conversion et susciter un engagement accru de la part de leur public cible.
Rationaliser les workflows et améliorer l’efficacité grâce à l’automatisation
En plus d’automatiser le marketing, l’automatisation alimentée par l’IA peut être utilisée pour rationaliser les processus dans l’ensemble de l’entreprise e-commerce. Par exemple, en automatisant la gestion des stocks ou l’expédition et l’exécution, les entreprises peuvent réduire les erreurs manuelles et améliorer l’efficacité. Cela permet non seulement d’améliorer l’expérience client, mais aussi d’aider les entreprises à réduire leurs coûts et à augmenter leur rentabilité.
Dans l’ensemble, la technologie de l’IA transforme l’industrie de l’e-commerce en permettant aux entreprises de créer des expériences plus ciblées et personnalisées tout en optimisant leurs opérations. Comme l’IA continue d’évoluer et de s’améliorer, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus passionnantes de cette technologie dans l’espace de l’e-commerce.
Comment le traitement du langage naturel alimente les grands modèles de langage et l’IA générative
L’IA générative est comparable à un artiste travaillant sur une toile vierge ou à un chef cuisinant un repas à partir de zéro. Elle crée un nouveau contenu à partir de rien, en utilisant ses connaissances pour produire quelque chose d’entièrement original. Qu’il s’agisse d’écrire un poème, de composer une mélodie ou de concevoir un chef-d’œuvre visuel, l’IA générative a le potentiel de donner vie à ces créations.
Les grands modèles de langage, quant à eux, révolutionnent les méthodes de communication et ont à leur tour un impact sur les résultats de ces modèles génératifs profonds. Grâce à leur capacité à comprendre, générer et traduire du texte, ils s’avèrent incroyablement utiles dans diverses applications. Des robots d’assistance à la clientèle aux assistants virtuels, ces modèles améliorent l’efficacité de la communication.
Le traitement du langage naturel est un élément clé des grands modèles de langage et de l’IA générative. En permettant aux machines de comprendre le langage humain et d’y répondre de manière significative, le traitement du langage naturel est la force centrale qui donne vie à ces modèles d’IA.
Ensemble, l’IA générative, les grands modèles de langage et le traitement du langage naturel ouvrent la voie à un avenir où l’IA pourra égaler la créativité et la communication humaines. Elles transforment les industries et la vie quotidienne, rendant la technologie plus accessible et plus conviviale. Ces technologies évoluant en permanence, les possibilités pour l’avenir sont sans limites.
Il est clair que l’avenir de l’e-commerce est là, et il est alimenté par l’intelligence artificielle.
L’IA générative et l’avenir de l’e-commerce
L’IA générative a déjà un impact significatif sur l’industrie de l’e-commerce, transformant la façon dont les entreprises interagissent avec les clients et personnalisent leurs expériences. Avec l’aide d’outils analytiques et d’algorithmes avancés, les entreprises peuvent utiliser les données pour créer des campagnes marketing ciblées et des recommandations de produits optimisées.
L’IA générative aide également les entreprises e-commerce à automatiser divers aspects de leurs opérations, tels que l’optimisation des prix et les recommandations de produits. En analysant les données en temps réel, les algorithmes d’IA générative peuvent ajuster les prix à la volée et recommander les produits les plus susceptibles de plaire à chaque client.
Dans l’ensemble, l’impact de l’IA générative sur l’e-commerce a été important, fournissant aux entreprises de nouveaux outils et stratégies pour se développer et réussir dans un secteur très concurrentiel. À mesure que les entreprises continuent d’investir dans cette technologie, elles sont susceptibles de voir des avantages continus en termes d’augmentation de l’engagement des clients, de la fidélisation et des ventes.
Qu’est-ce que cela signifie pour l’avenir de l’e-commerce ? Personne ne le sait vraiment. Mais l’adoption précoce d’outils et de processus d’IA générative au sein de votre organisation, spécifiquement votre technologie de marketing e-commerce, ne pourra que permettre à votre entreprise d’offrir des expériences plus personnalisées à vos clients et vous permettre de mettre à l’échelle ces expériences que vous êtes en mesure d’offrir.
La technologie d’IA générative présente un potentiel énorme pour les entreprises e-commerce. Grâce à sa capacité à automatiser les processus manuels, à créer des contenus et des recommandations personnalisés et à améliorer l’expérience globale des clients, l’IA générative peut aider les entreprises à garder une longueur d’avance sur la concurrence et à créer des expériences de marque plus attrayantes pour leurs clients. Alors que les algorithmes d’IA et les modèles génératifs continuent de progresser, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus passionnantes de cette technologie dans l’espace de l’e-commerce.
Alors que le baromètre de l’e-commerce se déplace vers les marques qui peuvent offrir la meilleure expérience en ligne possible, il est maintenant temps de commencer à utiliser l’IA générative pour optimiser les processus internes et les offres externes de votre entreprise.
Bloomreach est à la pointe de la technologie alimentée par l’IA depuis plus de 13 ans. Notre dernier produit – Bloomreach Clarity – est un produit d’achat conversationnel alimenté par les dernières avancées en matière d’IA générative. Formé à partir de données clients en temps réel, de vos catalogues de produits et de plus de 13 ans de données sur la façon dont les clients achètent et recherchent, Clarity permet à chaque client de demander conseil à l’expert le plus fiable de votre marque : vous.
Regardez la vidéo ci-dessous pour en savoir plus sur Clarity et rejoignez la liste d’attente du produit dès aujourd’hui.
