Commerce électronique alimenté par l'IA : les 10 meilleures applications pour augmenter le retour sur investissement

La taille du marché du commerce électronique basé sur l'IA est estimée à 16,8 milliards de dollars d'ici 2030. De plus, l'analyse du service client est le cas d'utilisation le plus courant de l'IA dans le marketing et les ventes. 57 % de tous les répondants des économies émergentes déclarent avoir adopté l’IA.

Ces derniers temps, l’influence transformatrice de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) dans le commerce électronique est devenue indéniable. Les systèmes IA/ML permettent aux spécialistes du marketing d'analyser de grandes quantités de données, de faire des prédictions précises et d'automatiser les processus. En conséquence, l’IA/ML a trouvé de nombreuses applications dans le marketing du commerce électronique, de la personnalisation de l’expérience client à l’optimisation des chaînes d’approvisionnement.
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Aujourd’hui, nous assistons à une intégration rapide de l’IA/ML à mesure que les technologies continuent d’évoluer et que les clients deviennent plus familiers. Avec l’accès aux outils et leur facilité d’utilisation, l’adoption d’applications basées sur l’IA et le ML est désormais inévitable.

Types de technologies couramment utilisées

Nous sommes habitués à entendre et à considérer l’IA comme un élément technologique unique et homogène. C'est un nom commun utilisé pour désigner différents modèles. Cependant, ce n’est guère le cas. En ce qui concerne spécifiquement le commerce électronique, voici quatre principales technologies d’IA/ML les plus souvent utilisées :

• Traitement du langage naturel (NLP) : ce type d'IA permet aux ordinateurs de comprendre, de prendre en charge et de manipuler des mots parlés ou écrits comme le ferait un humain.
• Apprentissage automatique (ML) : l'apprentissage automatique est un terme générique désignant la résolution de problèmes par des ordinateurs qui imitent la façon dont les humains apprennent à « découvrir » leurs propres algorithmes.
• Vision par ordinateur (CV) : La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle qui aide les ordinateurs à acquérir, traiter, analyser et comprendre des images ou des vidéos numériques.
• Exploration de données : l'exploration de données extrait et détecte des modèles dans de grands ensembles de données pour éclairer les algorithmes et les systèmes d'IA.
• Apprentissage par renforcement profond : il s'agit d'un sous-domaine du ML qui combine l'apprentissage par renforcement (RL) et l'apprentissage profond. RL considère le problème d'un agent informatique apprenant à prendre des décisions par essais et erreurs.

Les 10 principales façons dont l'IA transforme le commerce électronique

L’utilisation de l’IA/ML dans le marketing du commerce électronique offre un large éventail d’avantages concurrentiels qui peuvent faire monter en flèche le succès et la productivité des entreprises de vente au détail en ligne.

À mesure que la technologie progresse, ces avantages deviendront encore plus évidents, faisant de l’IA/ML un outil essentiel pour les entreprises de commerce électronique cherchant à prospérer sur un marché concurrentiel.

Voici les dix meilleures façons d’exploiter l’IA/ML pour développer votre activité de commerce électronique.

#1. Recommandations de produits personnalisées

L'utilisation de l'IA/ML dans le commerce électronique que la plupart d'entre nous ont directement expérimentée consiste en des recommandations de produits personnalisées. Selon un rapport de Forbes Insights, la personnalisation a un impact direct sur la maximisation des ventes, la taille du panier (le nombre total de produits qu'un consommateur achète en une seule transaction) et les bénéfices dans les canaux de distribution D2C.

Des algorithmes d'IA/ML peuvent être utilisés pour analyser l'historique de navigation et d'achat d'un utilisateur, les données démographiques et son comportement en temps réel afin de suggérer les produits les plus pertinents pour lui. Cette approche individualisée améliore l'expérience d'achat et augmente considérablement les taux de conversion et les ventes.
Flipkart, par exemple, utilise l'IA/ML pour dynamiser de nombreux aspects de son activité, l'un d'eux étant l'utilisation d'algorithmes qui offrent des recommandations de produits personnalisées aux utilisateurs. Cela améliore l’engagement des utilisateurs et stimule les ventes.

De même, BigBasket utilise l'IA/ML pour créer des listes de courses personnalisées pour les utilisateurs, c'est-à-dire Smart Basket, qui fournit des suggestions basées sur les achats précédents et les préférences en matière de prix et de qualité.

Powerlook a utilisé le moteur de recommandation et de catalogue de WebEngage pour résoudre le manque de recommandations spécifiques aux utilisateurs sur son site Web. Sur la base de l'historique des achats de l'utilisateur, de ses tenues et autres préférences vestimentaires, des options pertinentes ont été recommandées aux utilisateurs 15 jours après leur dernier achat. Des produits et des choix ont également été recommandés en fonction de l'historique du panier des utilisateurs. Les résultats, une augmentation de 302 % des conversions uniques, parlent d'eux-mêmes.

Tout comme il a pu aider Powerlook, le moteur de recommandations et de catalogue WebEngage peut faire la différence pour votre entreprise en vous permettant de générer des recommandations personnalisées pour votre clientèle.

#2. Analyse prédictive pour la gestion des stocks

L'analyse prédictive basée sur l'IA/ML guide les entreprises de commerce électronique dans l'optimisation de leur gestion des stocks. Il peut analyser les données de ventes historiques, la saisonnalité, les tendances du marché et des facteurs externes tels que la météo. Ces analyses permettent aux algorithmes de prévoir la demande avec une précision remarquable. Cela aide les détaillants à réduire les problèmes de surstockage et de sous-stockage, ce qui se traduit par des économies de coûts et une meilleure satisfaction des clients.

Le secteur du commerce électronique de la mode, qui doit suivre les tendances pour prospérer, peut grandement bénéficier de l’analyse prédictive. Les systèmes IA/ML peuvent aider à fournir des informations précieuses aux marques de mode en identifiant les modèles et en fournissant des informations plus approfondies sur les tendances de la mode, le comportement d'achat et des conseils axés sur les stocks.

Myntra en est un bon exemple. En utilisant l'IA/ML pour analyser les données des portails de mode, des réseaux sociaux et de la base de données clients de Myntra, ils ont pu déterminer quels produits évoluent le plus rapidement et s'assurer qu'ils étaient disponibles sur leur application. En conséquence, Myntra a sorti des collections beaucoup plus rapidement que ses concurrents.

#3. Chatbots et assistants virtuels

Les chatbots et assistants virtuels basés sur l'IA/ML font de plus en plus partie intégrante du support client dans le commerce électronique. Ils répondent aux questions fréquemment posées, proposent des recommandations de produits et traitent même les commandes. Ces systèmes basés sur l'IA fonctionnent 24h/24 et 7j/7, améliorant le service client, réduisant les temps de réponse et augmentant l'engagement client.

Par exemple, le chatbot Decision Assistant de Flipkart utilise diverses techniques pour comprendre la « pensée humaine » derrière la requête d'un client et répond en conséquence. Le chatbot a contribué aux indicateurs commerciaux de Flipkart en réduisant le nombre de conversations transmises à un agent humain et en abaissant le taux d'abandon de panier.

De même, l'assistant virtuel de Nykaa, qui a été répertorié comme l'un des meilleurs chatbots IA d'Inde, aide les clients dans leurs achats en proposant des recommandations personnalisées basées sur les préférences exprimées par le client. Il leur offre la possibilité de discuter en vidéo avec un expert et est également capable d'aider le client à trouver lui-même le produit pertinent.

Plus récemment, le nouveau chatbot génératif d'IA de Myntra, MyFashionGPT, permet aux utilisateurs de rechercher, en langage naturel, des réponses à des requêtes telles que « Je pars à Goa pour des vacances. Montre-moi ce que je peux porter.

#4. Tarification dynamique

La tarification dynamique, également connue sous le nom de tarification à la hausse, tarification à la demande ou tarification basée sur le temps, est une stratégie dans laquelle les marques ajustent les prix de leurs produits/services de manière flexible en fonction des conditions actuelles du marché. L'exploitation d'un catalogue permet des mises à jour efficaces des prix en tenant compte de facteurs tels que la demande, la concurrence et le comportement des clients. Par exemple, si certains produits sont très recherchés ou si les conditions du marché changent, le catalogue adapte les prix à la volée. Cela garantit que les entreprises restent compétitives, maximisent leurs revenus et offrent une expérience d'achat fluide en alignant les prix sur la dynamique actuelle du marché et les préférences des clients.

MakeMyTrip, une marque de commerce électronique de voyages utilise l'IA/ML pour ajuster les prix en temps réel. Cela permet aux clients de recevoir des informations contextuelles et pertinentes sur les prix et contribue à l’engagement client. Ceci, à son tour, conduit à une plus grande rétention, moins de désabonnement et plus de conversions.

#5. Segmentation et ciblage des clients

Les systèmes AI/ML permettent aux spécialistes du marketing électronique de segmenter leur clientèle plus efficacement. Les solutions de segmentation basées sur l'IA/ML éliminent les préjugés humains, identifient les modèles cachés et augmentent la personnalisation, et elles sont grandement évolutives. En analysant les données clients, il peut identifier des segments de clientèle distincts en fonction de leur comportement, de leurs intérêts et de leurs données démographiques.

Vous pouvez tirer parti de la segmentation prédictive pour identifier un public de clients idéal parmi la foule. Cette fonctionnalité AI/ML vous permet de créer des segments en fonction de la propension de l'utilisateur à effectuer une action souhaitée.
Les segments prédictifs utilisent l'apprentissage automatique pour prédire quels utilisateurs sont susceptibles d'effectuer certaines actions, comme effectuer un achat ou partir. Cette méthode est plus puissante que la méthode habituelle de catégorisation des utilisateurs, car elle va au-delà des données et des attributs existants, permettant aux spécialistes du marketing de faire des prédictions plus précises sur le comportement des utilisateurs à mesure que le monde devient de plus en plus sans cookies.

Cela permet aux entreprises de concevoir des campagnes marketing ciblées. Ce type de lead nurturing est plus susceptible de conduire à des conversions que la segmentation générique basée sur l'âge ou la situation géographique.

Pour MyGlamm, la segmentation des clients sur la base des user personas (par exemple, un segment de tous les utilisateurs enregistrés qui avaient 150 GlammPOINTS dans leur compte et n'ont effectué aucun achat) à l'aide des outils de segmentation de WebEnage leur a permis de concevoir plusieurs parcours pour ces segments. Cibler leurs efforts marketing et leurs communications sur les utilisateurs, en fonction de l'étape de leur parcours, leur a permis d'attirer efficacement les clients.

Cela s'est traduit par une amélioration de l'expérience utilisateur, de l'engagement sur le Web et dans les applications, avec une augmentation de 13,5 % des conversions des utilisateurs ayant reçu un e-mail personnalisé concernant un article dans leur panier, et une croissance de 166 % des achats des utilisateurs ayant précédemment abandonné leur panier.

L'expertise de WebEngage en matière de segmentation client a aidé MyGlamm à atteindre ces résultats phénoménaux. WebEngage peut également vous aider à obtenir des informations plus approfondies sur votre entreprise grâce à la segmentation client.

#6. Recherche visuelle et reconnaissance d'images

Les applications de recherche visuelle et de reconnaissance d'images basées sur l'IA permettent aux utilisateurs de trouver des produits en regardant des images plutôt qu'en regardant du texte. Cette technologie peut identifier et faire correspondre les produits sur la base d'images. Cela simplifie le processus d'achat car cela permet aux utilisateurs de rechercher des produits dont ils ne connaissent peut-être pas le nom exact.

Lenskart, par exemple, comble le fossé dans l'achat de lunettes en permettant aux utilisateurs d'essayer virtuellement les montures pour voir laquelle leur convient le mieux. Cela supprime la nécessité pour le client de se rendre physiquement dans un magasin. Leur réalité virtuelle et augmentée utilise l'IA pour détecter les traits du visage d'un client et produit une liste personnalisée de lunettes pour le client en moins de 10 secondes. Cela leur permet d'essayer virtuellement les styles et même de les partager avec leurs amis pour un deuxième avis.

De même, Pepperfry permet aux utilisateurs de rechercher des meubles et des articles de décoration intérieure et de proposer des démonstrations virtuelles de produits. Il permet aux utilisateurs de prévisualiser virtuellement les meubles de leur maison afin de pouvoir prendre des décisions d'achat éclairées.

#7. Détection et prévention de la fraude

Les entreprises de commerce électronique sont vulnérables à diverses formes de fraude, telles que la fraude aux paiements et les piratages de comptes. Les algorithmes d’IA peuvent analyser les modèles de transactions et détecter les anomalies qui sont des signaux d’alarme pour des activités frauduleuses. En marquant automatiquement ces transactions suspectes, l’IA contribue à réduire les pertes et à protéger à la fois les entreprises et les clients. Une telle utilisation de l’IA renforce également la confiance entre les marques et les clients, conduisant à de meilleures expériences et à un plus grand engagement client.

Flipkart est un exemple d'entreprise qui utilise l'IA pour la détection et la prévention des fraudes. Si, par exemple, un vendeur décide d’escroquer la plateforme ou d’utiliser des images manipulées dans les annonces, les algorithmes d’IA peuvent le détecter et le signaler. Cela garantit que les clients obtiennent une image précise de ce qu’ils recherchent.

#8. Optimisation du marketing par e-mail

Les outils d'automatisation du marketing par e-mail basés sur l'IA/ML changent la donne pour les campagnes par e-mail. Ces outils analysent le comportement et les préférences des clients et personnalisent le contenu des e-mails et les délais de livraison. L'analyse prédictive basée sur l'IA/ML peut également suggérer des produits susceptibles d'intéresser les clients, augmentant ainsi l'efficacité des efforts de marketing par e-mail.

La fonctionnalité Generative AI de WebEngage vous permet de créer des e-mails personnalisés en un rien de temps ! L'IA générative vous aide à créer des modèles de messages personnalisés, en tenant compte des préférences, des données démographiques et des données comportementales de votre public. Cela garantit que vos e-mails trouvent un écho auprès de chaque destinataire, générant ainsi un engagement et des conversions plus élevés.

WebEngage a pu aider HNAK, la principale marque de commerce électronique d'Arabie Saoudite, à atteindre un taux d'ouverture de 67 % pour les e-mails d'abandon de panier. L'utilisation de fonctionnalités telles que le générateur d'e-mails par glisser-déposer a aidé HNAK à créer des e-mails esthétiques optimisés pour les mobiles. Ils ont également pu réduire les efforts manuels nécessaires à la personnalisation des e-mails.

Un autre excellent exemple de la façon dont l'IA/ML peut être exploitée pour optimiser le marketing par e-mail vient de l'histoire d'impact de Juicy Chemistry, une marque de soins de la peau biologiques D2C. Le partenariat avec WebEngage a permis à Juicy Chemistry d'expérimenter des canaux, des segments, des horaires et des messages. Cela a conduit à un meilleur engagement et à une plus grande réception des dossiers non promotionnels. Dans l'ensemble, Juicy Chemistry a réussi à atteindre une croissance de 4,5 fois des conversions par e-mail et une amélioration de 2 fois des taux d'ouverture des e-mails .

#9. Recherche vocale et commerce vocal

Suite à la popularité des appareils à commande vocale comme Amazon Echo et Google Dot Echo, l'IA permet également le commerce vocal. Grâce aux commandes vocales, les acheteurs peuvent rechercher des produits, passer des commandes ou vérifier l'état de leur commande.

Flipkart a exploité le commerce vocal de manière unique en introduisant le « Hagglebot », un chatbot qui permettait aux clients de marchander pour obtenir une meilleure offre lors de sa promotion Big Billion Days Sale. La campagne a été un énorme succès puisque le chiffre d'affaires total de Flipkart grâce aux produits proposés sur Hagglebot a atteint 1,23 million de dollars. Le temps d'engagement moyen de l'expérience était de 6 minutes 5 secondes, ce qui en faisait l'expérience la plus engageante de Google Assistant à l'époque.

MakeMyTrip vise également à rendre la planification des voyages plus inclusive et accessible en permettant la réservation par assistance vocale dans les langues indiennes.

#dix. Gestion de la chaîne d'approvisionnement et logistique

L'IA/ML améliore radicalement l'efficacité de la gestion de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique pour les entreprises de commerce électronique. L'IA peut aider à la planification des itinéraires, à la gestion des stocks et à la prévision de la demande. Cela se traduit par des livraisons plus rapides, des coûts opérationnels réduits, une meilleure gestion des stocks et une meilleure satisfaction client.

Les robots basés sur l'IA de Flipkart, appelés AGV (Automated Guided Vehicles), par exemple, permettent aux opérateurs humains de traiter 4 500 expéditions par heure à une vitesse deux fois plus rapide et avec une précision de 99,9 %. Les robots ont également permis d’augmenter la capacité et le débit des entrepôts.

Conclusion

Comme nous l'avons vu dans tous les exemples ci-dessus, l'IA a révolutionné le terrain du commerce électronique en fournissant des solutions innovantes et centrées sur le client. Ils permettent aux entreprises de rationaliser leurs opérations et, à terme, d'augmenter leur retour sur investissement. Des recommandations de produits personnalisées à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, les dix principales applications d'IA/ML abordées dans cet article sont devenues des outils indispensables pour les entreprises de commerce électronique qui cherchent à garder une longueur d'avance sur la concurrence.

WebEngage est à la pointe de cette technologie révolutionnaire et a exploité la puissance de sa suite d'automatisation du marketing pour aider les entreprises de commerce électronique comme la vôtre à obtenir des résultats phénoménaux. Demandez une démo dès aujourd'hui pour découvrir comment WebEngage peut vous aider à tirer parti de l'impact révolutionnaire de l'IA dans le marketing du commerce électronique.