Les applications de l’intelligence artificielle dans le e-commerce

La crise sanitaire a modifié les comportements des consommateurs. Un nombre croissant d’utilisateurs effectue désormais leurs courses ou leurs achats en ligne. Conséquence : les e-commerçants doivent redoubler d’inventivité pour continuer à accroître leur chiffre d’affaires et fidéliser leur clientèle. L’intelligence artificelle, ou l’IA, et ses applications, apparaissent comme de précieux alliés dans cette quête d’innovation du e-commerce. Quelles sont les difficultés auxquelles les e-commerçants doivent faire face quant à leur mise en œuvre ? 

Le marché de l’intelligence artificielle, un marché en pleine croissance mais une technologie méconnue ! 

Le marché de l’intelligence artificielle est en pleine croissance d’après les prévisions réalisées par l’institut de statistiques Statista.

Il représentait dans le monde 11,3 milliards de dollars en 2019, 17,3 milliards en 2020 et devrait être multiplié par 5 d’ici 2025. Il n’en demeure pas moins que l’IA semble, pour bon nombre d’entre nous, difficile à saisir, abstraite et éloignée de notre quotidien. Pourtant, contrairement aux idées reçues, l’intelligence artificielle a bien souvent des applications concrètes dans notre vie courante. À commencer par le e-commerce ! 

Un nombre croissant d’acheteurs effectue désormais son shopping en ligne. Les e-commerçants doivent donc redoubler d’inventivité pour trouver de nouvelles fonctionnalités et pour améliorer l’expérience offerte à leurs clients. L’IA répond à cette exigence en offrant au e-commerce un vaste champ d’application. A savoir : personnaliser l’expérience client, améliorer la recherche, optimiser la gestion des stocks ou encore répondre aux demandes et aux interrogations des consommateurs. Quelles sont les grandes applications de l’intelligence artificielle dans le e-commerce ? 

 1. Première application de l’IA dans le e-commerce : la personnalisation et l’amélioration de l’expérience client, grâce au marketing personnalisé

Concrètement comment ça marche ? Les données des utilisateurs (profil, historique d’achats) sont conservées puis réutilisées grâce à des algorithmes qui vont effectuer des recommandations de produits susceptibles d’intéresser les consommateurs. Il s’agit non seulement de mieux cibler les potentiels acheteurs en fonction de leurs goûts et de leurs intérêts et simplifier leur expérience d’achat. Le but est également d’accroître les ventes suggestives (upselling). Cette stratégie se révèle payante et de nombreuses entreprises l’ont déjà adoptée. Amazon et Netflix ont été pionniers en la matière. Amazon a vu ses ventes croître de 29% lorsque l’entreprise a commencé à utiliser l’IA pour faire des recommandations (Foqus).

2. Deuxième application de l’IA dans le e-commerce : la recherche visuelle et l’essayage virtuel

Auparavant, lorsqu’un internaute était désireux de faire l’acquisition d’un produit, il faisait une recherche textuelle pour trouver l’objet remplissant ses critères. C’est une époque qui sera bientôt révolue. Désormais, un nombre croissant d’entreprises utilisent la recherche visuelle. L’objectif ? Toujours satisfaire le consommateur. Comment ? Leur permettre d’effectuer leur recherche à partir de photos ou d’images et de tester le produit à distance. L’opticien Alain Afflelou propose ainsi à ses clients d’essayer virtuellement les lunettes de leur choix grâce à une webcam. Surfant sur la vague du confinement, L’Oréal Paris a lancé, au mois de novembre dernier, une application gratuite de cosmétiques virtuelle baptisée « Signature Faces ». L’application propose une dizaine de filtres et permet, le temps d’une connexion professionnelle ou d’un apéro visio, d’arborer son meilleur profil. Tout en assurant, par la même occasion, la promotion de la marque.

3. Troisième application de l’IA dans le e-commerce : la gestion des stocks

En effet l’IA permet de mieux gérer l’écoulement des stocks en effectuant des prévisions pour le futur, réalisées à partir de l’étude du comportement des clients. 

Autrement dit, avec l’IA, la gestion des stocks et de la logistique est perfectionnée. Comment ? Grâce à des algorithmes de machine learning, c’est-à-dire d’apprentissage automatique ! Le machine learning est une technique d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir d’une base de données, sans toutefois avoir été programmé à cet effet ! Ces algorithmes repèrent des futures tendances difficilement identifiables avec les méthodes statistiques ou analytiques traditionnelles. Ils anticipent les produits susceptibles de bien se vendre. Ils contribuent à améliorer la précision des inventaires et par conséquent à réduire les pénuries ou les excédents de marchandises.

Ces prévisions aident les entreprises de e-commerce à améliorer l’expérience offerte aux consommateurs. Elles augmentent la satisfaction client en diminuant de façon significative les délais de livraison et les risques de rupture de stock pour certains produits. La gestion de la Supply Chain tire profit des usages du machine learning pour la maintenance des équipements ou encore la gestion des problèmes imprévus lors du trajet de livraison. Comme les conditions météorologiques par exemple. Ainsi l’algorithme aide à :

• identifier le meilleur itinéraire d’expédition
• optimiser la tournée d’un livreur
• affecter les marchandises vers l’entrepôt le plus approprié. 

4. Quatrième application de l’IA dans le e-commerce : les chatbots de gestion de demandes clients

Leur utilisation est multiple : aider à trouver un produit, suivre un colis, donner un renseignement ou encore effectuer une commande.

Ils ont vocation à remplacer les conseils et l’expertise du personnel en point de vente et garantir ainsi une expérience client optimale.  Cette technologie est fortement appréciée par la population jeune, forte consommatrice de messageries instantanées. La SNCF a, par exemple, développé un chatbot sur son site « Voyages-sncf.com », qui aide à choisir un trajet, renseigne sur les horaires ou permet de poser une option sur un billet.

Certains chatbots vont encore plus loin. Le secteur de la beauté et des cosmétiques rivalise à cet égard d’imagination. La start up « Sommelier du Parfum » permet, grâce à son système de messagerie en ligne et de questions, de trouver la fragrance qui correspond le mieux à sa personnalité. L’entreprise récupère, par la même occasion, des données utiles pour comprendre la pertinence et l’adéquation entre l’offre et les goûts des consommateurs. La marque L’Occitane a, quant à elle, développé le chatbot « My hand expert » pour permettre aux clientes de découvrir leur routine beauté. Ils bénéficient d’un code promotionnel en échange du partage de leur données. Résultat ? Un temps moyen d’interaction d’1 minute 35, 69% des inscrits ont partagé leurs données, et 35% des répondants ont généré des ventes en utilisant le code promotionnel (Numberly). 

Des difficultés de mise en œuvre pour les e-commerçants

Toutefois, malgré le vaste champ d’applications et de possibilités que nous venons d’énoncer et d’étudier, l’intelligence artificielle demeure relativement peu utilisée à l’heure actuelle dans le e-commerce.

L’étude KPMG / FEVAD : L’Intelligence Artificielle au service du e-commerce, publiée le 22 octobre 2018 estime une faible exploitation de l’IA dans le e-commerce.  « Aujourd’hui, l’IA utilisée dans l’e-commerce reste basique et on estime qu’il faudra plusieurs dizaines d’années pour voir des applications de l’IA sophistiquées dans l’e-commerce. L’IA ne s’achète pas, elle se construit : le passage de l’IA simple à l’IA avancée se fera par des techniques de Deep Learning qui permettent à l’IA d’apprendre et de se renforcer au fil du temps ».  Cette faible exploitation s’explique par les nombreux défis qui se posent aux e-commerçants.

Tout d’abord, l’intégration de ce nouveau type d’applications sur une architecture existante n’est pas chose aisée.

D’autre part, les e-commerçants doivent également réussir à former leurs collaborateurs à ces nouvelles méthodes, et à recruter des talents possédant des compétences en IA. Une reconsidération de la répartition du travail entre humain et machine est un autre défi qui se pose à eux.

Enfin, le partage de l’innovation entre entreprises concurrentes est crucial.  « Les géants globaux de l’e-commerce ont plusieurs milliers d’ingénieurs travaillant sur le sujet dans le monde. De nombreux e-commerçants français n’ont pas de moyens similaires et ne peuvent souvent pas offrir un champ d’application des solutions aussi large. Partager les investissements, les risques et étendre les opportunités pour les start-ups est la voie à suivre », préconise l’étude KPMG (L’Intelligence Artificielle au service du e-commerce, 22 octobre 2018).

Le chemin est encore semé d’embûches avant que l’e-commerce puisse pleinement profiter des fruits de l’intelligence artificielle. 

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Article écrit par Camille PIEROG, Associate Consultant, membre de la BCOM E-commerce chez HeadMind Partners Digital

Sources

• https://www.blogdumoderateur.com/intelligence-artificielle-e-commerce/
• https://www.lebigdata.fr/lia-au-service-de-la-vente-en-ligne-le-futur-du-commerce
• https://foqus.ai/lintelligence-artificielle-au-service-de-le-commerce/
• https://www.oxatis.com/blog/intelligence-artificielle-et-e-commerce-un-duo-gagnant/
• https://fr.statista.com/infographie/13385/lintelligence-artificielle-un-marche-qui-vaut-des-milliards/
• https://numberly.com/fr/successstory/le-chatbot-my-hand-expert-occitane/