eCommerce, un terrain de jeu idéal pour l’IA

Les boutiques en ligne se sont développées de manière importante ces dernières années. L’exemple le plus marquant est celui d’Amazon avec son développement internationale sans fin. Mais des autres acteurs ont emboité le pas en Suisse comme Digitec Galaxus, Microspot, Brack, LeShop…

Ces sites eCommerce ont des catalogues qui peuvent aller jusqu’à des centaines de millions d’articles (le cas d’Amazon par exemple), ce qui leur permets d’exploiter au mieux la largeur (gamme de produits) et la profondeur (marques, modelés) de leur catalogue auprès des clients.

Dans cette stratégie, l’utilisation par les boutiques en ligne du Big Data et de l’Intelligence Artificielle (IA), est une démarche très répandue. Un grand nombre de visites sur le site, souvent combiné à un vaste catalogue, permet de collecter de larges quantités de donnés et donc d’alimenter l’IA qui amène plus de finesse dans le ciblage de la clientèle. Elle propose des expériences personnalisées pour chaque visiteur du site. Grace à leurs algorithmes, des acteurs comme Zalando ou Amazon proposent les articles plus pertinents aux clients lors d’une recherche ou des recommandations des produits personnalisés lors de la navigation sur leur site.

Les avantages et opportunités donnés par le Big Data et l’IA sont donc multiples

Recommandations et recherche des produits : l’IA permet de faire des recommandations en temps réel au client sur la base des données à disposition (inclus des données tiers) et de lui faciliter la recherche des produits dans le site. L’IA peut gérer de façon automatique des stratégies de vente comme l’upselling, le cross-selling et le down-selling, en proposant au marketeurs des fonctionnalités comme la personnalisation dynamique de l’expérience client visant à changer les étapes dans le parcours client afin d’augmenter les chances de générer une vente.

Analyse du comportement client avec des modèles prédictifs : les algorithmes permettent aux boutiques en ligne de mieux analyser le comportement du client et générer des modèles qui sont actionnables par les marketeurs ou les solutions d’activation marketing. La forme des pages du site web, les emails et les autres aspects de l’expérience client sont personnalisés selon les comportements de chaque client. La génération de l’intelligence à partir du Big Data peut aussi proposer des informations utiles pour créer un plan de campagne créatif et pertinent, suivre son déroulement et analyser ses résultats (ex : affinité de contenu sur des cibles, ou moment clés sur des produits …)

Nouvelle relation client : l’utilisation de l’IA par les chabots pour répondre aux questions des clients, ou tout simplement les approcher de façon proactive comme nous ferions dans une boutique physique. Ce sont certainement un atout de différentiation en garantissant une relation client interactive et 24/7 ou en permettant de réduire les couts et améliorer la performance de la relation client.

Dans le futur de l’e-commerce, les boutiques en ligne et la relation client seront donc gérées uniquement par des algorithmes ?

S’il est vrai que l’IA peut traiter sans égale des très larges volumes de données, l’apport humain reste incontournable afin d’insuffler de la créativité et de la sensibilité dans toute boutique en ligne.

L’animation des boutiques online avec du contenu de qualité et les campagnes promotionnelles à mettre en place lors de certaines périodes (rentrée des classes, Black Friday, fêtes de fin d’année, etc.) demandent la mise en place des contenus et stratégies spécifiques que les algorithmes ne peuvent pas faire.

Il faut aussi se rappeler que la technologie est encore très perfectible. L’exemple phare est celui des chatbots. La technologie n’est pas encore mature et le spectre de situations que le chatbot peut gérer est encore limité. Il faut toujours un « filet de sécurité » humain prêt à intervenir lors de demandes moyennes à très complexes, ou un besoin de calibrage plus important pour mieux gérer les cas complexes.

Un dernier élément à considérer, c’est l’effet « filtre » que les algorithmes créent. En effet, l’AI tend à proposer à se concentrer sur un nombre limité de propositions, pour maximiser l’attention et la conversion. S’il est vrai que l’affichage personnalisé d’un nombre réduit de produits peut être intéressant pour un client, il y certains moments ou le client aimerait «se balader » librement dans la boutique en ligne (comme on pourrait faire dans une boutique physique) pour découvrir des produits, ou avoir des inspirations qui ne sont pas alignées avec son profilage fait par l’IA.

Autrement dit, l’IA devrait être capable de proposer plusieurs pistes, entre du ciblage produit orienté conversion, et l’ouverture vers de nouveaux univers, orienté vers la découverte. Mais il s’agit d’un changement radical de façon d’envisager les algorithmes, qui ne favorisent pas cette diversité. Serait-ce cela le vrai futur de l’IA et du eCommerce ?