L’intelligence artificielle s’empare du e-commerce

Chatbot, machine learning, data... IA is the new e-commerce. La plupart des nouvelles tendances du e-commerce sont en effet issues de la technologie intelligence artificielle et devraient prendre une importance sans précédent dans les années à venir. Préparez-vous !

2018 sera une année charnière dans l’adoption de l’intelligence artificielle, avec plus de 40% des entreprises qui auraient l’intention de franchir le pas dans les deux prochaines années (Salesforce, IDC) et 75% des développeurs et éditeurs qui intègreront des capacités d’autoapprentissage à au moins une de leurs applications. Quelles sont les tendances à ne pas rater ?

L’avenir est au marketing personnalisé, opposé au marketing de masse de plus en plus obsolète. Grâce à un datalake ou une DMP (data management platform), un e-commerçant s’assure de centraliser et piloter les données issues de tous ses canaux. En analysant ces données, il peut mieux percevoir le comportement de ses clients ou prospects et les réengager de manière personnalisée et donc pertinente, via des outils de marketing digital. Par exemple, des données comme les coordonnées clients, les produits commandés, les wishlists ou les paniers abandonnés permettront d’enclencher des actions e-mailing pour inciter un consommateur ciblé à acheter des produits susceptibles de lui plaire.

Sur un site de e-commerce comme dans une boutique physique, un visiteur livré à lui-même a moins de chance d’aller jusqu’à l’achat. iAdvize rappelle que 60% des achats ont lieu le soir et le week-end, les marques en ligne manqueraient ainsi jusqu’à 70% d’opportunités de vente, soit environ 10% de chiffre d’affaires en moins. Pour améliorer son taux de conversion, le e-commerçant doit donc assurer un service client à tout moment et sur tous les supports : grâce au chatbot notamment, mais d’autres solutions, comme les applis faisant intervenir des communautés de clients, permettent de prendre le relais des conseillers ou de l’agent conversationnel. Le chatbot est aussi un moyen d’agréger de la donnée, venant consolider les autres sources et assurant toujours plus de personnalisation. Par ailleurs, il diminue les coûts de service et peut être décliné en une infinité de services, de l’assistance shopping jusqu’au paiement.

La recommandation se développe à grande vitesse grâce à l’intelligence artificielle. En utilisant l’historique des ventes et du trafic vers son site, il est possible de créer des modèles de machine learning pour comparer le comportement des internautes en fonction de différents scénarios (pousser des recommandations ou non). Cela permet de dégager des tendances de fond dans les comportements, par exemple une hausse de revenu sur un groupe à qui était poussée une recommandation, pouvant aller jusqu’à la prédiction de la probabilité qu’un visiteur achète ou non un produit.

Salesforce Commerce Cloud comprend désormais la fonctionnalité « Product Recommandations », qui pousse les offres les plus adaptées aux internautes en fonction de leur comportement de navigation. « Predictive Sort », déployée à partir de juillet, emploie le machine learning pour personnaliser l’ordre dans lequel les produits apparaissent dans le résultat de recherche. Un modèle prédictif est créé pour chaque acheteur à partir de son historique d’achat et de son comportement de navigation.

4. L’omnicanalité dans la totalité de la supply chain

L’offre doit être identique sur tous les canaux, c’est un prérequis désormais bien établi de l’omnicanalité. Pour cela, un système d’ordonnancement de commandes comme un OMS (order management system), intégré au SI, offre la possibilité à une entreprise multicanale de coordonner ses commandes sur l’ensemble de son réseau logistique, en reliant le stock internet et le stock magasin. En offrant une visibilité des stocks sur l’ensemble de la chaîne logistique, l’OMS garantit une bonne orchestration des flux, en choisissant par exemple le site de préparation le plus rentable par rapport à la commande et au lieu de livraison. Il affiche aussi en temps réel la disponibilité des produits.

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