L’IA en e-commerce : applications, bénéfices et défis (2024)

Autrefois cantonnée aux récits de science-fiction, la technologie de l'intelligence artificielle (IA) fait désormais partie intégrante de notre quotidien. Nous l'utilisons pour rédiger des e-mails, vérifier la météo, et même diagnostiquer des maladies. L’impact de l’IA est particulièrement important dans le domaine de l'e-commerce.

Les entreprises considéraient autrefois les technologies avancées telles que l'IA comme un bonus, et les utilisaient pour enthousiasmer leur clientèle et encourager la fidélité. Aujourd'hui, les entreprises d'e-commerce s'appuient sur l'IA pour développer leur activité, maintenir des opérations à l'échelle mondiale et répondre aux exigences des clients sur plusieurs canaux.

Les entreprises d'e-commerce ont intégré l'IA dans diverses fonctions commerciales et continueront à découvrir de nouvelles applications innovantes à mesure que cette technologie gagnera du terrain. Voici ce que vous devez savoir à ce sujet.

Types de technologies IA utilisées dans l'e-commerce

L'IA n'est pas une simple technologie, elle comprend divers modèles. Voici quatre technologies IA fréquemment utilisées dans l'e-commerce :

Traitement automatique du langage naturel (NLP) : le traitement automatique du langage naturel vise à permettre aux ordinateurs d'interpréter et de générer un langage humain naturel.

Apprentissage automatique (ML) : l'apprentissage automatique est basé sur des techniques statistiques, notamment des algorithmes, qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir de données mais aussi de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés. Les modèles d'apprentissage profond — comme les transformeurs et les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT d'OpenAI — superposent des algorithmes pour mieux comprendre les données.

Vision par ordinateur (CV) : la vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'interpréter des informations à partir d'images et de vidéos.

Exploration de données : l'exploration de données est le processus de découverte de données qui alimente les algorithmes et systèmes d'IA.

7 applications de l'IA en e-commerce

Recommandations personnalisées
Chatbots et assistants virtuels
Détection et prévention de la fraude
Gestion des stocks
Tarification dynamique
Prédiction du taux de désistement des clients
IA générative

Aide à l’achat de produits adéquats, alignement des prix… vous pouvez utiliser l'IA pour toutes vos opérations et processus d'e-commerce. Voici les sept principales applications :

1. Recommandations personnalisées

Les recommandations personnalisées s’appuient sur les données relatives au comportement passé des clients, sur l'historique de navigation et sur l'historique d'achat pour suggérer des produits.

Par exemple, une IA basée sur le NLP est en mesure de comprendre le langage et les images des acheteurs en ligne pour les associer à des produits souhaités. Des fonctionnalités alimentées par l'IA, telles que « Nos clients ont aussi acheté » ou « Également consulté par nos clients », peuvent suggérer des produits complémentaires en fonction de la taille, de la couleur, de la forme, du tissu et de la marque.

2. Chatbots et assistants virtuels

Les chatbots et assistants virtuels font office de représentants du service client pour votre entreprise d'e-commerce : ils répondent aux questions des clients et facilitent les achats en ligne en fournissant des conseils. Ils utilisent l'IA, le NLP et, plus récemment, l'IA générative pour comprendre les demandes des clients et y répondre.

Vous pouvez utiliser des chatbots et des assistants virtuels pour :

améliorer l’efficacité des interactions avec les clients. Les chatbots et assistants virtuels peuvent gérer des transactions simples, traiter des commandes et fournir des offres personnalisées aux clients, ce qui facilite le traitement d'un grand volume de demandes sur divers canaux de point de vente (PDV) — que ce soit dans un magasin physique, en ligne ou via une application mobile.

collecter des données sur les clients. Les chatbots et assistants virtuels peuvent recueillir des données sur les clients, telles que les tailles et les motifs, ce qui peut faciliter le développement de produits et améliorer le service client.

améliorer le processus de paiement. Les entreprises en ligne peuvent également intégrer un chatbot sur la page de paiement afin que les clients puissent facilement poser des questions sur les détails des produits, les quantités des articles très demandés et les informations d'expédition, sans quitter leur panier.

fournir un service client 24/7. Les chatbots et assistants virtuels peuvent offrir des réponses rapides en continu, permettant à votre personnel d’assistance directe de traiter des problèmes relatifs au service client plus complexes. L'IA peut vous aider à réduire les coûts du service client en résolvant automatiquement les litiges et en traitant les remboursements.

3. Détection et prévention de la fraude

L'IA peut aider à la détection et à la prévention de la fraude en analysant des données, en détectant des anomalies et en surveillant les transactions en temps réel. La technologie permet de repérer des transactions inhabituelles, telles que des transferts de haute valeur, plusieurs transactions dans un court laps de temps ou en provenance de lieux inconnus, et les signaler pour un examen approfondi.

Vous pouvez également utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour générer des profils d'utilisateur basés sur des données comportementales telles que les habitudes de navigation, l'historique des transactions et l'historique des appareils, puis comparer les comportements actuels des consommateurs avec des données historiques pour identifier un comportement frauduleux. Par exemple, si un utilisateur effectue soudainement un achat important depuis un lieu inconnu, le modèle d'apprentissage automatique peut le signaler comme un comportement suspect si celui-ci ne correspond pas à son profil de données.

4. Gestion des stocks

L'IA peut vous aider à gérer les stocks en analysant les historiques de ventes et en prédisant la demande future. Par exemple, des données collectées en temps réel via des capteurs et des étiquettes RFID — technologie d'identification sans fil par radiofréquence — peuvent vous donner une idée des produits populaires, de leur destination, et s'ils proviennent d'un magasin physique ou d'un centre de distribution.

La gestion des stocks par IA permet d’automatiser les processus de réapprovisionnement dans le cadre d’une intégration au système des fournisseurs, qui garantit un réapprovisionnement en temps voulu. Vous pouvez également utiliser l'IA pour prévoir les délais de transit et de livraison et communiquer ces mises à jour aux parties prenantes, y compris aux clients.

5. Tarification dynamique

La tarification dynamique vous permet d'ajuster vos prix et vos offres en fonction du comportement des utilisateurs en temps réel, de l'offre et de la demande mondiales, ainsi que de la concurrence. Grâce à l'IA, vous pouvez anticiper les opportunités de réduction optimales et déterminer de façon dynamique la réduction minimale requise pour réussir une vente.

L'IA offre aux détaillants multicanaux plus de flexibilité dans la structuration des prix. En tirant parti de l'IA, les détaillants peuvent varier les prix sur différents canaux de PDV en fonction de la demande observée. Par exemple, si vous vendez des produits sur votre site et sur Amazon, vous pouvez intelligemment réduire le prix de vos articles sur Amazon en cas de volume d’achat important sur ce canal particulier.

L'IA facilite également l’optimisation d’assortiment—optimisation de la variété et de la sélection des produits grâce aux données. L'optimisation d'assortiment fournit des informations sur vos produits et ceux de vos concurrents, rendant plus facile l'ajustement de votre sélection et de vos prix. Vous pouvez également utiliser l'IA pour vous aligner sur les prix de vos concurrents afin de garantir que vos clients bénéficient toujours de la meilleure offre.

6. Prédiction du taux de désistement des clients

L'IA permet aux entreprises d'e-commerce de mieux comprendre les clients et d'identifier de nouvelles tendances. Elle permet d’analyser l’engagement des clients à travers les canaux de PDV et offre des perspectives d’optimisation face à l'augmentation du nombre de données sur les consommateurs.

L'apprentissage automatique vous permet d’identifier et de réduire le taux de désistement des clients en prédisant le moment où vos clients sont sur le point de quitter votre plateforme. L’IA peut d’abord extraire des données sur les indicateurs de désistement des clients tels que les paniers abandonnés, l'abandon de navigation ou le taux de rebond du site. Vous pouvez ensuite automatiser les e-mails de finalisation d'achat, les remises de fidélité et les suivis des paniers abandonnés, pour mieux encourager les clients à finaliser leur processus d'achat.

7. IA générative

L'IA générative est un système d'intelligence artificielle qui crée du texte, des images ou d'autres médias à partir de requêtes. ChatGPT et DALL-E comptent parmi les outils génératifs populaires. Les entreprises d'e-commerce utilisent l'IA générative pour accélérer la création de leur contenu marketing et l'adapter à différents publics.

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Par exemple, un rédacteur web peut rédiger un e-mail marketing et le faire personnaliser par une IA générative en fonction des segments de clientèle. Les spécialistes du marketing peuvent également lui demander des retours sur leur message de marque et leur positionnement pour s'assurer qu'ils correspondent aux personas cibles.

Avantages de l'utilisation de l'IA en e-commerce

L'IA offre plusieurs avantages aux entreprises d'e-commerce :

Augmentation des ventes. L'IA peut vous aider à créer un processus de vente plus efficace en collectant et en analysant des données clients pour personnaliser votre entonnoir de vente. Avec plus de données, vous pouvez interagir avec les bons prospects en leur transmettant le bon message au bon moment. Le service de livraison français Chronopost a constaté une augmentation de 85 % de son chiffre d'affaires après avoir créé des campagnes optimisées par l'IA lors de sa saison des fêtes 2022.

Un service client optimisé et personnalisé. L'IA permet d’analyser les retours clients et les métadonnées provenant de plusieurs points de contact pour mesurer les interactions avec les clients. Les sites d'e-commerce peuvent utiliser ces données pour fluidifier l’expérience client omnicanale. La collecte de données clients vous aide à identifier les préférences des consommateurs afin de créer des offres personnalisées qui les incitent à acheter. Certaines marques comme L’Oréal ont mis en place des conseillers de vente virtuels. L’objectif : une augmentation du taux de conversion et de la valeur moyenne des commandes.

Réallocation du temps et des ressources. L'IA peut vous aider à automatiser des tâches et des processus tels que l'envoi d'e-mails, le traitement des commandes, le service client et le traitement des paiements. Ces automatisations vous permettent de réduire les coûts de main-d'œuvre et d’améliorer l'efficacité opérationnelle, vous permettant de passer moins de temps sur la maintenance et plus de temps à innover. Les prévisions alimentées par l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement peuvent réduire les erreurs jusqu'à 50 %, diminuant ainsi les pertes de bénéfices et les problèmes de disponibilité des produits jusqu'à 65 % (site en anglais).

Défis de l'utilisation de l'IA en e-commerce

Bien que l'IA présente plusieurs avantages en e-commerce, elle peut également présenter des défis :

Confidentialité des données. Les algorithmes des IA s’appuient sur les données des consommateurs pour faire des recommandations et des prédictions personnalisées. La collecte de ces données soulève des inquiétudes quant au respect de la vie privée et à la protection des données. Susceptible d’entraîner des fuites et des violations accidentelles, l'IA présente également un risque pour la sécurité des entreprises en matière de propriété intellectuelle (site en anglais).

Investissement initial élevé. La mise en œuvre de l'IA peut être coûteuse. Elle nécessite un investissement dans l'infrastructure, le personnel spécialisé et la maintenance. De plus, les solutions d'IA ne garantissent pas toujours un retour sur investissement (ROI) positif.

Risque de service client de mauvaise qualité. Avec l’IA, le service client repose sur des chatbots qui n’offrent pas forcément le même soutien ni la même empathie qu'un représentant humain. S’il est de mauvaise qualité, le service client par IA peut créer des frictions et de l'insatisfaction chez les clients, nuisant ainsi à la réputation.

FAQ sur l'IA en e-commerce

Comment l'IA transforme-t-elle l'industrie de l'e-commerce ?

Les outils basés sur l’IA offrent aux entreprises de vente au détail les analyses et les données nécessaires pour comprendre leurs clients, prendre des décisions commerciales plus éclairées, offrir une meilleure expérience client et optimiser leurs opérations. En conséquence, l'intelligence artificielle en e-commerce permet aux boutiques d’optimiser leurs offres, d’augmenter les taux de conversion et d’accroître les ventes.

Comment l'apprentissage automatique est-il utilisé dans en e-commerce ?

Les détaillants s'appuient sur des algorithmes d'apprentissage automatique pour collecter, analyser et utiliser des données afin d'offrir une expérience d'achat personnalisée, d'optimiser les prix et d’obtenir des informations sur les clients. Les entreprises d'e-commerce utilisent également l'apprentissage automatique pour gérer l'offre et la demande, prédire le désistement, détecter les fraudes, alimenter les chatbots et créer une tarification dynamique. Elles peuvent également l'utiliser pour mettre en place des automatisations afin de rationaliser les opérations.

Comment l'IA est-elle utilisée dans le marketing d'e-commerce ?

En marketing d'e-commerce, l’IA aide les entreprises à comprendre leurs clients et à identifier de nouveaux comportements d'achat et de nouvelles tendances. Elle permet également aux entreprises de créer des publicités, des campagnes marketing et des offres plus ciblées. Les spécialistes du marketing utilisent des outils d'IA générative pour multiplier leurs contenus et s'assurer que leur message est en adéquation avec le public cible de l'entreprise. Enfin, les spécialistes du marketing utilisent l'IA pour cibler des clients potentiels avec une stratégie omnicanale afin de les encourager à acheter des biens et services.