Apprentissage automatique dans le commerce électronique : quand les algorithmes apprennent à partir des données

Le machine learning n'est pas seulement un mot à la mode, c'est déjà une réalité dans de nombreuses entreprises. Ceux qui connaissent ses avantages ne sont pas surpris : les algorithmes d'auto-apprentissage offrent un grand potentiel pour l'optimisation des processus, qui sont particulièrement décisifs pour le succès du commerce en ligne. Découvrez ici ce qu'est cette technologie et comment elle fonctionne. Nous vous présentons également des cas d'application intéressants du machine learning dans le commerce électronique et vous montrons ses atouts.

Gestion de l'offre et de la demande

Les algorithmes peuvent identifier les phases et les groupes cibles pour lesquels la demande est particulièrement élevée. Cela permet aux entreprises d'optimiser leurs prix ou de gérer efficacement leurs stocks, par exemple. Un exemple très classique est la tarification des billets d'avion, où des algorithmes trouvent en temps réel l'équilibre parfait entre le taux d'occupation et le prix.

Gestion du taux de désabonnement

Les entreprises qui concluent des contrats à long terme avec leurs clients tirent particulièrement profit de l'IA dans le domaine de la gestion du taux de désabonnement. La gestion du taux de désabonnement vise à éviter la perte de clients. Aujourd'hui, les algorithmes permettent par exemple aux fournisseurs d'énergie ou aux entreprises de télécommunications de prédire les probabilités de résiliation et de conclusion de contrats et d'aider le service client à proposer des offres adaptées à chaque client, et ce au moment le plus opportun.

Détection des fraudes

Les tentatives de fraude se ressemblent. Les algorithmes peuvent traiter les données beaucoup plus rapidement et reconnaître ces schémas dans les processus actuels. Lorsqu'une transaction semble suspecte, ils émettent un message d'alerte et bloquent la tentative à temps.

Amélioration du service client

Le machine learning enrichit également le commerce électronique dans le domaine du service client. En effet, les entreprises connaissent mieux leurs clients individuels lorsqu'ils présentent des similitudes avec d'autres et que celles-ci sont identifiées. Elles savent ainsi quand il est prometteur et orienté vers le service de les aborder de manière proactive avec des offres. De plus, l'IA ouvre de nouvelles voies en matière d'assistance et aide les clients à se servir eux-mêmes grâce à des chatbots ou des assistants virtuels.

Recherche sur le site Web et recherche de produits

Les termes de recherche utilisés par les clients et les données des produits correspondants ne correspondent pas toujours. L'apprentissage automatique aide les boutiques en ligne à optimiser leur fonction de recherche afin que les clients puissent tout de même trouver les articles qu'ils recherchent. Une telle fonction de recherche intelligente guide rapidement et facilement les clients vers le produit souhaité, réduisant ainsi le taux de rebond. Les moteurs de recherche tels que Google utilisent également cette technologie et la développent en permanence afin d'afficher de meilleurs résultats de recherche.

Une recherche intelligente tient compte, par exemple, du vocabulaire utilisé par les clients (par exemple « Weckglas » au lieu de « Einmachglas ») et affiche des suggestions pertinentes dès que vous commencez à taper.
(Source : capture d'écran de fackelmann.de)

Personnalisation

Grâce à un logiciel d'IA basé sur l'apprentissage automatique pour les boutiques en ligne, les entreprises peuvent beaucoup mieux comprendre leurs clients et même les nouveaux visiteurs. Cela leur permet de proposer des produits et des contenus spécialement adaptés à chaque utilisateur. Cette personnalisation entraîne à son tour un taux de conversion plus élevé et donc une augmentation du chiffre d'affaires.

La personnalisation peut par exemple être utilisée pour les recommandations de produits et garantit la pertinence et l'inspiration dans la boutique en ligne.
(Source : capture d'écran de gepps.de)

Des décisions plus intelligentes basées sur des volumes de données plus importants

Celui qui en sait beaucoup trouve de meilleures solutions. C'est pourquoi le Big Data est devenu si important dans le commerce électronique. Mais personne ne peut traiter une base de données aussi vaste aussi bien qu'un algorithme auto-apprenant. Une telle performance est impossible pour le cerveau humain.

De plus, une intelligence artificielle soigneusement conçue ne commet pas les mêmes erreurs de raisonnement que les humains. La raison : comme elle ne pondère pas les données de manière erronée sur la base de connaissances préalables, elle ne connaît pas de distorsion cognitive. Une conception minutieuse est ici déterminante.

Des campagnes marketing plus efficaces

Ce n'est pas un hasard si bon nombre des nouvelles méthodes marketing efficaces s'appuient sur des données et sont donc nettement plus performantes que les mesures publicitaires traditionnelles. En effet, les possibilités d'une approche client précise sont limitées si elles ne sont pas soutenues par l'apprentissage automatique. Il est presque impossible d'aborder les prospects et les clients existants au bon moment avec des arguments convaincants. Grâce à l'hyperciblage, les spécialistes du marketing peuvent en revanche personnaliser leurs campagnes pour presque chaque client sans y consacrer énormément de temps.

Exemple : une campagne de marque doit être mise en œuvre via la recherche, c'est-à-dire qu'une marque spécifique (par exemple Tommy Jeans) doit être mise en avant dans les résultats de recherche. Outre la mise en avant de la marque, la personnalisation permet ici de prendre en compte les préférences de la cliente qui effectue la recherche (couleur préférée, articles en promotion, taille appropriée). La cliente ne reçoit ainsi que des articles pertinents, tout en restant en phase avec la campagne marketing en cours.

La personnalisation permet de proposer aux clients des campagnes marketing sur mesure.

Taux de conversion plus élevés

Le processus qui mène un prospect à devenir acheteur est long et sujet à des perturbations. Grâce au machine learning, les boutiques en ligne peuvent rendre ce processus plus ciblé en aidant le client à trouver plus facilement les produits qu'il recherche. Des contenus adaptés le fidélisent également à l'entreprise et même le prix peut être personnalisé en fonction de lui. En mettant en œuvre les connaissances acquises grâce à l'IA, une boutique en ligne fournit de nombreux arguments de vente et évite les erreurs qui empêchent un achat.

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Un retour sur investissement plus élevé grâce à une efficacité accrue

L'apprentissage automatique aide les entreprises en automatisant les tâches routinières et en établissant des prévisions précises. Cela permet d'accroître l'efficacité dans de nombreux domaines. Les IA soulagent le service clientèle et les ventes, fournissent des données factuelles à la logistique pour sa planification et améliorent le rendement des campagnes marketing.

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