L’IA générative est la forme la plus récente d’intelligence artificielle appliquée. Elle permet aux entreprises et aux consommateurs d’automatiser, de simplifier et, plus généralement, d’améliorer diverses opérations de leur quotidien. Le secteur de la vente au détail en ligne ne fait pas exception : les cas d’usage de l’IA générative dans le e-commerce vont des chatbots de vente et de service client à la génération de contenu pour le marketing produit, en passant notamment par l’analyse des données de vente. Les fournisseurs mettent en œuvre des solutions d’IA générative pour accompagner les employés dans leur travail quotidien et offrir aux clients des expériences d’achat nouvelles et améliorées. Voici ce qu’il faut savoir sur l’IA et le e-commerce, notamment leurs avantages et leurs défis, ainsi que quelques outils recommandés.
À RETENIR
L’IA générative est utilisée pour améliorer l’expérience client globale, optimiser la gestion des stocks, personnaliser l’expérience d’achat et contribuer à accroître les ventes et les revenus. (Aller à la section)
L’IA générative ne sert pas uniquement à l’automatisation : elle est également utilisée pour l’analyse, pour communiquer sur un ton conversationnel proche de celui d’un humain grâce aux chatbots, ainsi que pour créer des descriptions de produits et d’autres textes utilisés dans les campagnes marketing. (Aller à la section)
Les outils d’IA générative comme OptiMonk, Octane AI et ManyChat sont populaires auprès des entreprises de e-commerce, car ils peuvent contribuer à optimiser la communication et à améliorer l’engagement client global. (Aller à la section)
5 impacts de l’IA générative sur le e-commerce
L’IA générative transforme le secteur du e-commerce en améliorant l’expérience client, en optimisant la gestion des stocks et en personnalisant les expériences d’achat, ce qui peut contribuer à accroître les ventes et les revenus. L’IA ne se limite pas à l’automatisation des processus : elle permet également aux entreprises de e-commerce de proposer des expériences d’achat plus attrayantes, personnalisées et efficaces, qui renforcent l’engagement des clients et les ventes.
Une expérience client améliorée
L’IA générative peut améliorer l’expérience client grâce à l’hyperpersonnalisation, à l’analyse prédictive, à l’intégration de l’intelligence émotionnelle et à l’amélioration des interactions vocales et visuelles. L’hyperpersonnalisation consiste à utiliser l’IA pour analyser de grandes quantités de données et proposer des expériences d’achat hautement personnalisées, en adaptant les choix de produits, les informations et les offres aux goûts et aux interactions de chaque personne, à l’image du célèbre moteur de recommandation de Netflix. Cela inclut le marketing par e-mail et les suggestions de produits sur la page d’accueil, qui améliorent l’engagement des consommateurs et les taux de conversion.
L’intelligence émotionnelle permet aux systèmes d’IA de comprendre les émotions des clients et d’y répondre, en recourant à l’analyse des sentiments pour évaluer leur état d’esprit à partir de textes, de la voix et des expressions faciales. Il en résulte des interactions empathiques et un marketing ciblé. L’analyse prédictive s’appuie sur l’intelligence artificielle pour évaluer les données passées, prévoir les besoins et les comportements des clients, et permettre aux entreprises d’adapter leurs services et de recommander des articles pertinents. En outre, l’IA améliore l’analyse des retours des consommateurs et prend en charge des interactions vocales et visuelles avancées, affinant ainsi davantage l’expérience client.
Une meilleure gestion des stocks
L’IA générative automatise la gestion des stocks, les systèmes de gestion de la relation client (CRM), les suggestions de produits personnalisées, l’essayage virtuel et la visualisation, la gestion intelligente des stocks, ainsi que la tarification et les promotions dynamiques. Les CRM alimentés par l’IA offrent une analyse précise des données tout en automatisant la saisie des données et la segmentation des clients. Les recommandations de produits personnalisées exploitent les données des utilisateurs pour promouvoir certains articles, ce qui stimule les ventes et la satisfaction.
La technologie d’essayage virtuel permet aux acheteurs de voir à quoi ressemblent les articles sur eux, ce qui améliore l’expérience d’achat et réduit les retours. La gestion intelligente des stocks prévoit la demande, optimise les niveaux de stock et automatise le réapprovisionnement. La tarification dynamique utilise les facteurs du marché et le comportement des consommateurs pour modifier les prix et les promotions en temps réel, ce qui accroît la rentabilité et la compétitivité. Ces fonctionnalités aident les organisations de e-commerce à améliorer leur productivité, la satisfaction client et leur rentabilité.
Des expériences d’achat personnalisées
L’IA générative améliore le e-commerce en personnalisant les achats, en intégrant la réalité augmentée et en permettant une distribution omnicanale. Les expériences d’achat personnalisées sont créées en évaluant les données des consommateurs et en adaptant les suggestions de produits et les campagnes marketing à leurs goûts spécifiques, ce qui améliore l’engagement et les taux de conversion. La réalité augmentée permet aux acheteurs de visualiser des articles dans leur environnement, par exemple de voir comment un meuble s’intègre dans une pièce ou à quoi ressemblent des vêtements une fois portés, ce qui favorise la prise de décision et réduit les retours.
La distribution omnicanale permet de proposer une expérience d’achat cohérente sur de nombreuses plateformes, notamment en ligne, en magasin et sur mobile, en offrant aux clients davantage de possibilités pour acheter des articles. Cette interface permet de mettre à jour les stocks en temps réel et d’assurer un service client cohérent sur tous les canaux, ce qui aide les chatbots alimentés par l’IA et les assistants virtuels à améliorer le service client en apportant des réponses rapides aux demandes et en personnalisant davantage l’expérience d’achat. Ensemble, ces technologies offrent aux clients une expérience d’achat plus attrayante, pratique et satisfaisante, favorisant la fidélité et la croissance des ventes des entreprises de e-commerce.
Un service client efficace
L’IA générative offre un support client rapide, favorisant des expériences client proactives grâce au déploiement de chatbots et d’assistants virtuels (AV), ainsi qu’à l’utilisation de la réalité augmentée pour le service client. Les solutions fondées sur l’IA fournissent un service client efficace en résolvant rapidement les demandes, en réduisant les temps d’attente et en augmentant la satisfaction. Anticiper les besoins des clients et résoudre les problèmes avant qu’ils ne surviennent fait partie du service client proactif, qui consiste à utiliser l’IA pour évaluer le comportement des consommateurs et prévoir les difficultés potentielles.
Les chatbots et les assistants virtuels fournissent des réponses rapides et exactes aux questions des consommateurs et sont disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Ils améliorent l’assistance et libèrent les agents humains, qui peuvent ainsi se consacrer à des tâches plus complexes. La réalité augmentée appliquée au service client permet aux clients de visualiser des articles dans leur contexte, par exemple d’essayer virtuellement des vêtements ou de voir comment un meuble s’intègre dans leur espace. Cela conduit à des décisions d’achat mieux éclairées et à une réduction des retours. Ces technologies agissent de concert pour créer une expérience client fluide, réactive et attrayante.
Une hausse des ventes et des revenus
L’IA générative augmente considérablement les ventes et les revenus du e-commerce en surveillant l’efficacité des publicités et en repérant les tendances pour les annonceurs. En comparant plusieurs campagnes publicitaires, l’IA identifie les techniques les plus efficaces, ce qui permet aux entreprises d’optimiser leurs dépenses marketing et de se concentrer sur les annonces les plus performantes. L’IA générative surveille également l’évolution des tendances et les habitudes des clients, fournissant aux spécialistes du marketing du e-commerce des données importantes pour adapter leurs efforts marketing et leurs offres produits. Il peut notamment s’agir de recommander les meilleurs moments pour lancer des campagnes, les caractéristiques des produits les plus attrayantes à mettre en avant et les stratégies tarifaires les plus efficaces pour attirer les clients.
L’IA peut également adapter les communications marketing aux préférences de chaque client, ce qui stimule l’engagement et les conversions. En apprenant en permanence des interactions et des commentaires des clients, l’IA générative garantit la pertinence et l’efficacité des campagnes marketing dans la durée. Cette stratégie fondée sur les données améliore non seulement le succès des initiatives marketing, mais garantit également que les organisations restent à l’avant-garde des tendances du secteur.
Cas d’usage de l’IA générative dans le e-commerce
L’IA générative peut compléter, voire remplacer, différentes composantes du flux de travail e-commerce d’une entreprise. Dans l’ensemble du secteur du e-commerce, l’intelligence artificielle profite aussi bien au fournisseur et à ses employés qu’aux clients et aux acheteurs potentiels.
Analyse pilotée par l’IA
Comme le e-commerce implique moins d’interactions en face à face avec les clients que le commerce traditionnel, il peut être particulièrement difficile d’évaluer la satisfaction client selon différents paramètres et points de données. Les entreprises en ligne utilisent depuis de nombreuses années des outils d’analyse des données pour mieux comprendre la manière dont les clients interagissent avec leurs marques. Toutefois, ces outils sont limités par la quantité et la qualité des données qu’ils recueillent, ainsi que par la vitesse à laquelle ces données sont mises à jour.
En revanche, les outils d’analyse des données pilotée par l’IA générative fournissent aux dirigeants et aux spécialistes des données des informations clients plus contextualisées, mises à jour en temps réel et couvrant différents points de données liés aux achats, aux canaux et aux caractéristiques démographiques. Ces outils d’IA générative peuvent recueillir des données dans divers formats non structurés, notamment les demandes adressées au service client, les publications et commentaires sur les réseaux sociaux, les clics et interactions avec les publicités, ainsi que d’autres données historiquement difficiles à capter.
En outre, ces outils vont souvent au-delà de l’analyse prédictive : ils fournissent des informations sur ce qui se passe actuellement et formulent des recommandations prescriptives sur les actions que les fournisseurs peuvent entreprendre pour obtenir de meilleurs résultats, produits et services à l’avenir.
Les utilisateurs peuvent également combiner l’IA générative et l’analyse des données pour améliorer les résultats du e-commerce, notamment en évaluant rapidement les produits, les sites web et les autres éléments destinés aux clients afin de déterminer s’ils répondent aux exigences de qualité ; en établissant des prévisions plus précises et plus rapides sur la chaîne d’approvisionnement ; et en gérant plus efficacement les stocks et les besoins en matière de prévision de la demande.
Chatbots, agents et coachs du service client
Les entreprises peuvent gérer les conversations par chat 24 heures sur 24 grâce à des chatbots d’IA générative et à des agents virtuels conçus pour donner l’impression qu’un humain échange avec le client. Les chatbots opérationnels ne sont pas nouveaux, mais les capacités de génération de contenu et de prédiction de l’IA générative améliorent les chatbots qui reposent fortement sur des flux de travail conçus par des humains et des réponses prédéfinies, lesquelles ne répondent pas toujours aux besoins des clients.
Lorsqu’un problème de service client doit être transmis à un niveau supérieur, les agents d’IA générative peuvent également trier les communications plus complexes à destination des représentants humains du service client et leur fournir toutes les informations contextuelles nécessaires pour assurer efficacement le suivi avec le client. En outre, ces IA peuvent coacher les représentants humains du service client afin de les aider à avoir de meilleures interactions, adaptées au ton et aux besoins de chaque personne.
Recherche par IA pour les clients
Les outils d’IA générative ont permis aux entreprises de développer rapidement des bases de connaissances en ligne capables de répondre à une grande variété de questions clients qui n’avaient peut-être pas été envisagées auparavant ou qui n’étaient pas correctement couvertes dans les premières versions des ressources en ligne. Ces bases de données peuvent ensuite être intégrées aux sites web et aux applications des marques et, dans certains cas, être connectées à Internet pour permettre des recherches en temps réel et des publicités plus ciblées.
La recherche pilotée par l’IA fournit non seulement aux clients les meilleurs résultats pour leurs requêtes, mais propose aussi souvent des informations contextuelles, des suggestions de recherches suivantes et d’autres éléments susceptibles de les aider dans leur expérience d’achat.
Descriptions de produits et rédaction de contenu
Les entreprises expérimentent l’IA générative pour la création de contenu, et le monde du e-commerce regorge de possibilités pour combler les lacunes grâce à l’IA. Par exemple, les outils d’IA générative peuvent servir à rédiger rapidement des descriptions de produits, des guides produits et des livres blancs, des articles de blog marketing et commerciaux, des e-mails et des campagnes marketing, des réponses de chatbot et du contenu publicitaire ciblé.
Grâce à la vitesse et à l’échelle auxquelles les outils de rédaction fondés sur l’IA générative peuvent fonctionner, les entreprises peuvent créer et remanier rapidement du contenu, tout en les utilisant pour détecter le sentiment des clients dans leurs demandes et y répondre en conséquence. En particulier dans les campagnes marketing et de communication, nombre de ces outils de génération de contenu peuvent également être entraînés et configurés pour répondre automatiquement aux clients et assurer leur suivi lorsque cela est pertinent.
Assistance opérationnelle en back-office
De plus en plus d’outils d’IA se concentrent sur la création d’une solution tout-en-un pour les tâches opérationnelles de back-office du e-commerce, notamment la génération de contenu, la gestion des tâches, la gestion de la boutique en ligne et la gestion des publicités. Shopify Magic en est un exemple : il s’agit d’un ensemble de fonctionnalités d’IA générative intégrées directement à la plateforme de commerce Shopify. Sa fonctionnalité la plus récente est Sidekick, un assistant Shopify qui aide les fournisseurs à gérer leurs listes de tâches tout en répondant à des questions précises sur tous les sujets, des interactions avec les clients aux préparatifs nécessaires pour une prochaine vente.
Expériences client virtuelles
Bien que ce domaine en soit encore à ses débuts, les expériences client virtuelles, comme l’essayage virtuel pour les vendeurs de vêtements en ligne, se développent rapidement et gagnent une clientèle fidèle. Les distributeurs de vêtements sont les premiers à bénéficier de cette innovation, mais d’autres expériences de réalité augmentée ou de réalité virtuelle sont également en préparation. Elles permettront aux utilisateurs de vivre des expériences d’achat à distance qui « semblent » réelles. Par ailleurs, un nombre croissant d’applications destinées aux clients combinent désormais différents éléments d’IA générative, comme des assistants IA, des chatbots, une recherche guidée et des recommandations de produits personnalisées, afin de créer une expérience d’achat plus fluide.
Technologies de l’IA dans le e-commerce
Ces technologies et solutions d’IA redéfinissent le e-commerce en fournissant des informations plus approfondies, en automatisant les processus et en améliorant les interactions avec les consommateurs, ce qui se traduit par une productivité accrue, une plus grande satisfaction client et une réussite globale renforcée pour l’entreprise.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique (ML) repose sur des algorithmes complexes qui apprennent à partir des données pour produire des prévisions ou prendre des décisions, et qui s’améliorent continuellement à mesure qu’ils traitent davantage d’informations. Dans le e-commerce, le ML est utilisé pour les suggestions personnalisées, la tarification dynamique et la gestion intelligente des stocks. Les recommandations personnalisées s’appuient sur le comportement des utilisateurs, leur historique d’achat et leurs habitudes de navigation pour proposer des produits pertinents, ce qui améliore l’engagement des clients et les taux de conversion. La tarification dynamique modifie les prix en temps réel selon les variations de la demande, les prix des concurrents et les conditions du marché, permettant aux entreprises de maximiser leurs revenus. Pour la gestion des stocks, le ML prévoit la demande future à partir des données de ventes antérieures, des tendances saisonnières et de l’évolution du marché, afin de maintenir des niveaux de stock appropriés tout en réduisant les surstocks et les ruptures.
Traitement automatique du langage naturel
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) permet aux machines d’interpréter, de comprendre et de traiter le langage humain, faisant le lien entre la communication humaine et les interactions numériques. Dans le e-commerce, le NLP est utilisé pour l’analyse des sentiments, l’automatisation du service client et la création de contenu. Cette analyse des sentiments aide les organisations à évaluer les caractéristiques et opinions des clients à partir des avis, des réseaux sociaux et des retours, afin d’apporter des ajustements éclairés aux produits et aux services. Elle automatise également le service client grâce aux chatbots et aux AV, qui traitent les questions courantes, prennent les commandes et fournissent des réponses personnalisées, ce qui peut améliorer l’efficacité des équipes et la satisfaction des clients. En outre, le NLP contribue à créer des descriptions de produits, des blogs, des articles et d’autres contenus marketing afin de maintenir une voix de marque cohérente pour une entreprise de e-commerce.
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur permet aux machines de comprendre et d’analyser les informations visuelles, ce qui se traduit par des processus automatisés de reconnaissance visuelle et de prise de décision. Dans le e-commerce, elle est utilisée pour la recherche visuelle, l’étiquetage des produits et le contrôle qualité. Elle permet aux utilisateurs de trouver des articles en envoyant des photos, ce qui améliore l’expérience d’achat et l’engagement. Le marquage des produits s’appuie sur la vision par ordinateur pour catégoriser et identifier automatiquement les articles, simplifiant ainsi la gestion des stocks et les fonctionnalités de recherche. Le contrôle qualité utilise l’inspection visuelle pour repérer les erreurs ou les irrégularités des articles avant leur expédition, ce qui garantit des standards élevés de qualité des produits et réduit les taux de retour.
Chatbots et assistants virtuels
Les chatbots et les assistants virtuels utilisent l’IA pour communiquer avec les clients, en fournissant une aide en temps réel et des expériences personnalisées. Ces technologies gèrent diverses activités, comme répondre aux demandes, traiter les commandes et formuler des suggestions, tout en fonctionnant 24 heures sur 24. Les chatbots sont conçus pour reconnaître les demandes fréquentes des clients et y répondre, réduisant la pression exercée sur les agents humains tout en améliorant l’efficacité du service client. Les assistants virtuels vont plus loin en proposant des interactions plus complexes et une assistance personnalisée, grâce à des données qui leur permettent d’adapter leurs réponses et leurs recommandations aux profils des consommateurs.
Analyse prédictive
L’analyse prédictive utilise des algorithmes statistiques et des méthodes d’apprentissage automatique pour examiner les données passées et estimer les résultats futurs. Dans le e-commerce, elle contribue à la prévision de la demande, à la segmentation des consommateurs et à l’optimisation marketing. La prévision de la demande permet aux entreprises d’estimer leurs ventes futures et de gérer efficacement leurs stocks, réduisant ainsi le risque de surstock ou de rupture. La segmentation des clients les catégorise selon leur comportement, leurs goûts et leurs caractéristiques démographiques, ce qui permet de mener des initiatives marketing plus pertinentes et plus efficaces. L’optimisation marketing utilise l’analyse prédictive pour déterminer les moyens les plus efficaces d’atteindre les clients et de susciter leur engagement, ainsi que pour optimiser l’efficacité des campagnes et le retour sur investissement (ROI).
3 outils d’IA à envisager pour le e-commerce
En matière de technologies d’IA pour le e-commerce, certaines solutions se distinguent. Même si le marché regorge d’outils fiables, nous en recommandons trois en particulier pour l’étendue de leurs fonctionnalités, comme l’optimisation du taux de conversion, les tunnels de quiz pour filtrer les prospects qualifiés et les chatbots destinés à améliorer l’engagement client.
OptiMonk
OptiMonk est spécialisé dans l’optimisation du taux de conversion (CRO), qui consiste à envoyer des messages personnalisés et des fenêtres contextuelles ciblées en fonction du comportement des visiteurs. Il aide les entreprises de e-commerce à retenir les clients sur le point d’abandonner leur parcours grâce aux technologies de détection de l’intention de sortie et aux tests A/B, afin d’affiner les communications. Il s’intègre également à Shopify et WooCommerce, ce qui accroît l’engagement des utilisateurs, réduit les taux de rebond et stimule les ventes globales grâce à des interactions personnalisées sur le site.
OptiMonk propose une formule gratuite donnant accès à toutes ses fonctionnalités pour un domaine, avec un nombre illimité de campagnes et de sièges utilisateurs. Les formules payantes commencent à 39 $ pour l’analyse de 30 000 pages vues par mois.
Octane AI
Octane AI améliore l’expérience e-commerce en générant des tunnels de quiz divertissants qui suggèrent des produits en fonction des préférences des utilisateurs. Ces quiz personnalisables recueillent des informations utiles sur les clients et se connectent aux applications d’e-mail marketing et de CRM afin d’améliorer le ciblage et la segmentation. Ils personnalisent l’expérience d’achat, stimulent les ventes et fournissent des statistiques précises pour optimiser les performances des quiz.
Octane propose trois options tarifaires : 50 $ par mois pour 200 interactions avec son parcours de collecte de données zero-party comprenant des quiz et des fenêtres contextuelles ; 200 $ par mois pour 1 500 interactions, l’accès à des fonctionnalités exclusives et des quiz personnalisés ; et 500 $ par mois pour des interactions personnalisées, des services gérés et l’accès à toutes les fonctionnalités.
Manychat
Manychat est une plateforme de chatbot qui automatise les interactions avec les clients sur les réseaux sociaux tels que Facebook Messenger, Instagram et WhatsApp. Elle automatise les échanges liés au support client, au marketing et aux ventes, tout en proposant un générateur de chatbots par glisser-déposer pour créer des flux de conversation personnalisés. Elle améliore l’expérience client en fournissant des réponses rapides, fait gagner du temps grâce à l’automatisation et augmente les ventes en échangeant avec les clients au moyen de communications personnalisées et opportunes.
Manychat propose une formule gratuite avec des flux de travail illimités pour 1 000 clients, l’accès aux outils de base et 10 étiquettes de segmentation client. Sa formule payante coûte 15 $ par mois et donne accès à des fonctionnalités avancées exclusives, à une portée client illimitée et aux outils d’analyse. Manychat propose également des formules personnalisées donnant accès à l’ensemble des fonctionnalités, ainsi qu’à l’accompagnement à la prise en main et à un support client premium, à une assistance par tickets 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, à un accès prioritaire à des experts en automatisation et à des formations illimitées.
En conclusion : les avantages de l’IA générative dans le e-commerce
Le marché de l’IA générative et du e-commerce regorge de nouveaux outils et de nouvelles fonctionnalités qui apparaissent presque quotidiennement pour répondre aux attentes et aux besoins variés des fournisseurs, des employés et des clients. Même si tout le monde n’est pas favorable à ce que l’intelligence artificielle prenne en charge des tâches qui relevaient traditionnellement d’un service client assuré par des humains, de plus en plus d’entreprises intègrent cette technologie pour offrir de nouvelles commodités et expériences aux clients et pallier les pénuries de main-d’œuvre. En jouant un rôle de soutien, l’IA générative permet aux entreprises de e-commerce d’avancer et de développer leur activité avec confiance, d’une manière qui se veut durable et innovante.
Découvrez comment Gemini de Google se compare à ChatGPT dans notre confrontation entre deux des solutions d’IA générative les plus populaires actuellement disponibles.