Si vous êtes propriétaire d'une boutique en ligne et que vous n'exploitez pas les capacités de l'IA du commerce électronique, vous manquez des opportunités. L’utilisation de l’IA peut révolutionner la façon dont vous attirez des clients, optimisez vos opérations et augmentez vos ventes.
Des recommandations de produits personnalisées qui améliorent la valeur moyenne des commandes aux visuels qui impressionnent les acheteurs et les chatbots, l’IA change le paysage du commerce électronique. Il existe également des outils d’IA permettant de prévoir la demande, d’automatiser les tâches, de prévenir la fraude et d’adapter l’expérience de marque à grande échelle.
Dans ce guide, vous découvrirez les outils essentiels d'IA du commerce électronique pour promouvoir la fidélité à la marque et prendre l'avantage sur vos concurrents.
Table des matières
Tendances futures de l'IA pour le commerce électronique
Les essentiels de l'IA pour faire évoluer votre boutique en ligne
Étude de cas : Chovm Cloud pour l'IA générative
Résumé
Tendances futures de l'IA pour le commerce électronique
Sans aucun doute, l’IA du commerce électronique du futur s’annonce prometteuse, car plusieurs tendances innovantes sont sur le point de revitaliser le marché. Plongeons dans certaines des avancées les plus prometteuses à l’horizon.
Achats en réalité augmentée
Pensez à la possibilité d'enfiler des vêtements sans sortir pour les acheter, d'imaginer où les meubles seraient placés ou d'appliquer de nouvelles nuances de rouge à lèvres sans jamais avoir à quitter la maison.
Le shopping AR (réalité augmentée) est une application qui utilise l'appareil photo de votre smartphone ou de votre tablette pour superposer des images de produits dans l'environnement réel.
Il s'agit d'une technologie d'achat idéale qui donne aux acheteurs une idée réelle de ce qu'ils achètent et, par conséquent, réduit le taux de clients qui retournent votre marchandise parce qu'ils ne sont pas satisfaits de ce qu'ils ont acheté.
Assistants d'achat à commande vocale
Les assistants intelligents tels qu'Alexa d'Amazon ou Siri d'Apple ne se transforment pas seulement en plateformes d'achat vocal. Ils permettent aux clients de visualiser les produits, de les ajouter à leur panier, de les payer, de suivre leurs commandes et de recevoir des suggestions sur les produits qui pourraient potentiellement les intéresser, le tout à l'aide de commandes vocales.
Protection renforcée contre la fraude
À mesure que les transactions de commerce électronique augmentent, les stratagèmes utilisés par les fraudeurs augmentent également. Cependant, l’IA ne recule pas. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent analyser de grands ensembles de données pour identifier des modèles et des signes suspects et risqués qu’un humain ne serait pas en mesure de reconnaître.
Ce haut niveau de sécurité protège les boutiques en ligne et les acheteurs contre la fraude tout en maintenant une expérience de transaction fluide.
Analyse comportementale avancée
À l'avenir, l'IA ne sera plus un outil passif qui réagit aux actions du client : elle prédira plutôt les résultats en fonction de modèles.
En utilisant l'apprentissage profond, l'IA peut analyser la propension, l'historique d'achat et l'historique de navigation de chaque consommateur pour reproduire ses intentions et ses désirs futurs.
Cela permet un ciblage d'audience presque parfait et la possibilité de présenter des produits, du contenu et des offres particuliers de manière préventive.
Les essentiels de l'IA pour faire évoluer votre boutique en ligne
IA de recommandation de produits
Il est préférable pour les boutiques en ligne d’envisager d’utiliser des recommandations de produits personnalisées pour améliorer l’expérience client et les ventes.
Les techniques d'apprentissage automatique prédisent les préférences d'un client en fonction de son historique de navigation, de ses habitudes d'achat et d'autres données démographiques pour fournir des suggestions de produits ciblées.
Ceux-ci peuvent être placés sur les pages produits, sur la page de confirmation de commande ou via un marketing par e-mail ciblé.
Des outils comme Amazon Personnaliser or Algolia utilisez le filtrage collaboratif et l'apprentissage en profondeur pour améliorer la précision des recommandations proposées, ce qui entraîne des taux de conversion et une satisfaction client plus élevés.
Outils de tarification automatisés
Il existe de nombreux outils de tarification IA, tels que Prisync ainsi que Prix.ai, qui permettent aux détaillants en ligne de fixer le bon prix pour leurs produits en fonction de certains facteurs, tels que les prix de produits similaires sur le marché, la demande, le délai et le stock.
Ces outils utilisent des techniques d'apprentissage automatique pour analyser les records de ventes, les tendances du marché et les comportements des clients afin d'identifier les meilleures stratégies de prix.
Les fonctionnalités de prix dynamiques permettent des changements de prix en temps réel, garantissant ainsi que le magasin de détail reste pertinent tout en tirant le meilleur parti de ses bénéfices.
Il permet également aux techniques de tarification automatisées de déterminer les produits à promouvoir, à réduire ou même à inclure dans une offre groupée pour augmenter les ventes et réduire les stocks excédentaires.
Systèmes de gestion des stocks
Les systèmes de gestion des stocks mis en œuvre à l'aide de la technologie de l'IA peuvent aider à déterminer la bonne quantité de stock à commander ou à conserver en stock pour éviter les situations de stock excédentaire ou, au contraire, les situations de rupture de stock.
Des outils tels que Ecomdash or Ordoro utilisez le Big Data et l'analyse prédictive pour prédire la demande des clients, en tenant compte des fluctuations saisonnières, des tendances des ventes et d'autres influences telles que la météo ou les événements.
La prévision de la demande permet aux détaillants de prendre de meilleures décisions en matière d'approvisionnement en produits, de production et de distribution, ce qui minimise les coûts de stockage et de rupture de stock.
L’IA peut également détecter les stocks lents ou obsolètes, aidant ainsi les détaillants à prendre les mesures nécessaires, comme offrir des remises ou réduire les commandes du fabricant.
IA de prévision de la demande
Des outils précis de prévision de la demande comme Salesforce Einstein or Leafoi.ai sont cruciaux pour une gestion efficace des stocks et une planification de la chaîne d’approvisionnement.
Les algorithmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données, notamment l’historique des ventes, les tendances du marché, le comportement des clients et des facteurs externes, pour prédire la demande future de produits ou de services.
Des techniques avancées telles que l’analyse de séries chronologiques, l’apprentissage automatique et les modèles d’apprentissage profond peuvent capturer des modèles complexes et fournir des prévisions plus précises.
L'IA de prévision de la demande peut aider les détaillants à anticiper les pics ou les baisses de la demande, leur permettant d'ajuster la production, le personnel et la logistique en conséquence, garantissant ainsi qu'ils peuvent répondre aux besoins des clients tout en minimisant le gaspillage et les stocks excédentaires.
Chatbots et assistants virtuels
Les chatbots et les assistants virtuels sont également des solutions basées sur l'IA qui peuvent offrir une assistance aux clients à tout moment, répondre aux questions fréquemment posées, aider les clients à naviguer dans le processus d'achat et résoudre des problèmes clients simples.
Ces assistants IA peuvent être intégrés à la boutique en ligne, aux plateformes de réseaux sociaux ou même aux applications de messagerie, offrant ainsi une expérience d'achat transparente et personnalisée.
Les chatbots et les assistants virtuels sont utiles pour réduire le volume de demandes de base du service client qui nécessitent un traitement manuel.
Ces assistants IA sont capables de traiter efficacement les requêtes des clients grâce à l’application d’approches avancées de PNL et d’apprentissage automatique, qui améliorent la satisfaction et la fidélité des clients.
Systèmes de détection de fraude
Avec l’augmentation de l’utilisation d’Internet pour effectuer des achats, les cas de fraude par carte de crédit, d’usurpation d’identité et de piratage de compte sont plus susceptibles de se produire.
La détection des fraudes en temps réel peut être obtenue grâce à l'utilisation de systèmes d'intelligence artificielle qui aident à analyser les modèles de transactions, le comportement des utilisateurs et d'autres activités connexes.
L'utilisation d'algorithmes dans le processus d'apprentissage automatique permet au système d'apprendre de nouveaux modèles de fraude, ce qui se traduit par une précision accrue.
Il est donc important pour les détaillants en ligne d'identifier et de lutter contre les transactions frauduleuses susceptibles de compromettre leurs activités, leurs clients et leurs marques, ainsi que de réduire les pertes potentielles et les conséquences juridiques.
Étude de cas : Chovm Cloud pour l'IA générative
Chovm Cloud propose une gamme de services d'IA générative (GenAI) qui peuvent être utilisés pour développer, améliorer et mettre en œuvre des modèles fondamentaux (FM) et des solutions d'IA. Leur produit principal est Tongyi Qianwen (Qwen), qui est un grand modèle de langage avec plus de 90 XNUMX utilisations réussies dans divers domaines.
La dernière version, Qwen 2.5, a amélioré les capacités de raisonnement, de compréhension du code et de texte.
GenAI est une offre de services complet d'Chovm Cloud qui couvre la formation et le réglage FM, ainsi que le déploiement de services en ligne basés sur une infrastructure d'IA spécialement conçue pour des performances et une efficacité supérieures.
Chovm Cloud fournit aux utilisateurs diverses formes de services informatiques d'IA prêts à l'emploi, une large gamme d'options FM open source et une gestion opérationnelle efficace, permettant aux entreprises de créer des expériences client intelligentes et de promouvoir la transformation GenAI.
Résumé
L’utilisation de l’IA dans le commerce électronique révolutionne le fonctionnement des magasins et, plus important encore, la manière dont l’expérience client est gérée.
À mesure que l'espace du commerce électronique évolue, davantage de fonctionnalités d'IA, telles que le shopping via des moyens tels que la réalité augmentée et des assistants vocaux comme Alexa, sont quelques-unes des possibilités de ce à quoi nous sommes susceptibles de nous attendre à l'avenir.
