Apprentissage automatique dans le commerce électronique : avantages et exemples

De la personnalisation à l'analyse prédictive : à quoi sert l'apprentissage automatique RevolutE-commerce ionisant

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Maintenant que ChatGPT a été essayé par presque toutes les personnes dans le commerce électronique, l'apprentissage automatique est de plus en plus normalisé. Il est également beaucoup plus accessible aux propriétaires de petites et moyennes entreprises.

Vous voulez comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique et comment il peut être utilisé au profit de votre entreprise ? Voici une ventilation rapide.

Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?

L'apprentissage automatique est une branche de l'informatique appliquée qui traite de la formation intelligence artificielle effectuer certaines opérations sans avoir besoin d'instructions sous forme de code algorithmique. D'une certaine manière, il imite l'apprentissage humain dans un processus où l'IA apprend ce qu'elle doit faire par essais et erreurs avec l'aide d'un opérateur humain.

Heureusement, les entreprises n'ont pas besoin de procéder à un apprentissage automatique à partir de zéro, car il existe des dizaines de solutions prêtes à l'emploi sur le marché. Tout ce que vous avez à faire est d'ajouter des connaissances spécifiques à leur expérience déjà existante et de les utiliser pour vos besoins.

Avantages de l'utilisation de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique

L'apprentissage automatique peut être difficile à mettre en œuvre dans votre entreprise, mais lorsque vous le faites, il offre des avantages incroyables. Voici ce que les solutions d'apprentissage automatique peuvent faire pour votre entreprise de commerce électronique :

  • Fidélisation de la clientèle
  • Augmentation des revenus
  • Automatisation des tâches subalternes
  • Analyses améliorées

Les solutions ML peuvent assurer le support client et optimiser les ventes pour augmenter les résultats, mais le plus grand avantage de leur utilisation est qualitatif et non quantitatif.

Si vous utilisez l'apprentissage automatique dans l'analyse, il peut fournir des informations que vous ne trouverez peut-être pas dans les données par vous-même. Trouver des corrélations dans les données de vente et de marketing peut conduire à des améliorations de la qualité de votre approche de l'entreprise et générer plus de revenus qu'une simple optimisation ne le pourrait jamais.

Applications de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique

L'apprentissage automatique peut sembler intimidant pour les propriétaires de PME, car il y a à peine cinq ans, il n'était accessible qu'aux grandes entreprises. Ce n'est plus le cas, et vous pouvez l'utiliser efficacement dans ces domaines de votre entreprise.

Recommandations de produits

L'un des moyens les plus simples de mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique dans votre boutique en ligne consiste à recommander des produits. C'est un moyen facile de augmenter les revenus jusqu'à 30 % et sa mise en œuvre ne nécessite rien de plus que d'installer une application ou une intégration et d'apprendre à l'utiliser.

Les recommandations de produits sont une tactique assez intuitive - proposez des produits similaires ou des produits qui peuvent compléter l'actuel, et les clients sont susceptibles de dépenser plus. La boutique officielle Adidas, par exemple, comporte trois sections de recommandations sur les pages de produits, une pour les produits similaires et deux pour les produits complémentaires.

Source : Adidas

Source : Adidas

Le problème est que la recommandation doit être pertinente, sinon les ventes n'augmenteront pas. Il est possible d'ajouter manuellement des produits recommandés, mais si votre boutique en ligne contient des centaines de produits, ce sera pratiquement impossible.

Une application basée sur ML peut analyser les données de vente de votre magasin pour les articles qui sont fréquemment achetés ensemble et les ajouter dans la section recommandée. C'est plus précis que de simplement proposer des recommandations basées sur des catégories de produits et cela générera plus de ventes.

Chatbots et assistants virtuels

Les chatbots traditionnels sont une amélioration majeure du service client car ils éliminent les questions les plus fréquentes de votre support client et lui permettent de se concentrer sur les tâches difficiles. Mais un chatbot algorithmique n'est essentiellement rien de plus qu'une page FAQ pratique qui fonctionne dans un messager.

Source : Facebook/PH de Wendy

Un chatbot basé sur un algorithme peut répondre à certains de vos messages en les parcourant et en trouvant un mot-clé.

Source : Facebook/PH de Wendy

Mais quand il s'agit de comprendre le contenu de votre message, ça ne marche pas.

Un chatbot basé sur ML est un logiciel plus sophistiqué car il dispose d'un traitement du langage naturel qui lui permet de comprendre les commandes vocales humaines au lieu de parcourir les menus. Il a également un accès complet à toutes vos politiques et pages d'aide et peut faire gagner du temps aux utilisateurs lorsqu'ils les parcourent eux-mêmes.

Optimisation des prix

Une tarification correcte est l'une des parties les plus difficiles d'une entreprise de commerce électronique. Vous devez comprendre le marché pour des centaines de produits à la fois et apporter des changements dynamiques à mesure que le marché évolue pour maximiser les revenus.

L'apprentissage automatique est la solution idéale pour cette tâche car il peut fonctionner avec d'énormes quantités de données de marché et tirer des conclusions qui peuvent prendre des semaines à un humain.

Le résultat est un modèle de tarification qui accorde des remises si nécessaire et majore si possible pour obtenir le meilleur retour sur investissement pour votre magasin.

Gestion des fournisseurs

Les deux principaux avantages de la mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement sont l'automatisation et la prévision.

Une solution basée sur ML peut automatiser entièrement l'exécution en transmettant les détails de la commande au centre logistique. De plus, avec suffisamment de données historiques, il peut prédire la demande de certains produits ou des problèmes avec le système logistique.

Par exemple, il peut suggérer de commander un nombre spécifique de produits avant d'appliquer une remise en fonction des pics de demande précédents ou de commander une nouvelle offre de produits lorsque les stocks sont faibles en fonction du délai de livraison moyen du fournisseur.

Segmentation de la clientèle

Il existe des dizaines de variables dans la publicité payante et le marketing sur site. Il existe une combinaison spécifique de ces variables telles que l'âge, l'emplacement, le comportement des clients ou les intérêts qui reflètent le portrait d'un groupe de clients spécifique.

Mais trouver ce que c'est en regardant un tableau de bord des ventes ou en parcourant les fiches techniques vous-même est difficile. L'apprentissage automatique le rend plus rapide et plus facile car il est parfait pour attraper des modèles.

Avec une telle solution, vous pouvez déterminer les types de clients, les segmenter et personnaliser vos offres pour générer des conversions.

Détection de fraude

Parce que l'apprentissage automatique est si bon pour attraper des modèles, c'est un excellent outil pour prévention de la fraude dans le commerce électronique.

La prévention de la fraude repose sur la détection précoce des comportements suspects. Une solution basée sur le ML peut déterminer qu'un modèle d'achat ne convient pas au client ou que les détails de paiement ou d'expédition ne correspondent pas au comportement antérieur et vous avertir d'un abus potentiel.

Exemples d'apprentissage automatique dans le commerce électronique

Quels sont quelques exemples marquants d'apprentissage automatique dans le commerce électronique ? Le système de recommandation d'Amazon est celui dans lequel la plupart des gens ont de l'expérience. Il décide quels produits offrir aux clients non seulement en fonction de leur comportement, mais également en fonction du comportement des clients qui leur ressemblent, ce qui permet de gagner du temps sur la courbe d'apprentissage lorsqu'il s'agit de nouveaux clients.

Un autre que les gens dans le entreprise de dropshipping peut être familier avec est Alibabaest la logistique intelligente. Il s'agit d'un système logistique basé sur ML qui utilise le traitement du langage naturel pour confirmer les adresses d'expédition et automatise l'exécution avec dropshipping fournisseurs.

L'Intelligent Retail Lab (IRL) de Walmart est un système d'apprentissage automatique qui élève le Big Data à un autre niveau. C'est un système qui surveille le comportement des clients dans le magasin avec un système complexe de caméras et de capteurs pour en tirer des conclusions.

Ensuite, il y a les services de styliste personnel de Stitch Fix qui fonctionnent désormais sur l'IA. Il fonctionne avec une tonne de données historiques de stylistes humains faisant des recommandations aux clients et fait

L'avenir de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique

L'apprentissage automatique et la technologie de l'intelligence artificielle en sont encore à leurs balbutiements. Bien que ChatGPT ait gagné en popularité au cours des quelques mois qui ont été rendus publics, il est loin d'être parfait. Des technologies comme celles-ci sont susceptibles de progresser rapidement car elles sont utilisées par de plus en plus de personnes et peuvent changer notre façon de faire du commerce électronique.

L'apprentissage automatique dans le commerce électronique est susceptible de faire cela pour l'industrie :

  • Réduire la dépendance aux ressources humaines dans le service à la clientèle
  • Faire des chatbots un moyen populaire d'interagir avec les entreprises
  • Accroître le recours aux mégadonnées pour prendre des décisions commerciales, car leur traitement est plus facile
  • Introduire plus de potentiel de personnalisation et d'automatisation des flux de travail et des sites Web
  • Augmenter la demande de personnalisation dans tous les domaines d'activité

Beaucoup de ces tendances sont déjà présentes aujourd'hui.

Conclusion

L'apprentissage automatique dans le commerce électronique est un outil puissant qui peut aider n'importe quelle entreprise, quelle que soit sa taille et ses objectifs. Il est devenu facile à mettre en œuvre et peut alléger considérablement votre charge de travail et améliorer vos résultats.

Commencez dès maintenant à mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans le commerce électronique pour exploiter le potentiel de cette technologie dans un avenir proche.

Michel Doer

Michael Doer est un spécialiste indépendant du marketing de contenu qui écrit sur le marketing numérique, le commerce électronique et les conseils aux entreprises. Contactez-le sur LinkedIn demander quoi que ce soit.

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