Voici comment appliquer certains aspects de la révolution de l’IA à votre entreprise de commerce électronique.
Le ChatGPT d’Open AI a créé un buzz autour de la « révolution de l’IA » actuelle, mais ce n’est pas une révolution pour tout le monde. Nous sommes à une époque où les innovateurs transmettent lentement les applications de l’IA aux premiers utilisateurs. La majorité des utilisateurs précoces est encore sur la touche, attendant que la révolution de l’IA atteigne leur secteur ou leur marché.
Elle commence à peine à pénétrer le commerce électronique, où nous voyons des entreprises utiliser l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour rationaliser les opérations, personnaliser le marketing et améliorer l’expérience d’achat.
Alors que ces premiers adoptants commencent à les intégrer dans leurs systèmes, voici comment vous pouvez les appliquer à votre commerce électronique.
ChatGPT et le contenu généré par l'IA
L’application la plus évidente de l’IA est l’utilisation d’outils tels que ChatGPT pour générer des textes et des contenus stratégiques. ChatGPT est particulièrement surprenant car il répond d’une manière que nous comprenons tous, sans qu’aucun code ou connaissance en programmation ne soit nécessaire. En tant que modèle linguistique, sa compétence consiste à naviguer dans le langage humain, à puiser dans de vastes bibliothèques d’informations et à vous donner exactement ce que vous avez demandé.
Cela signifie que vous n’avez pas besoin de faire appel à des rédacteurs humains pour effectuer des recherches afin de créer des descriptions de produits optimisées pour les moteurs de recherche. Les entreprises utilisent déjà ChatGPT pour identifier ces mots-clés et les utiliser pour optimiser leur rédaction. Shopify propose même désormais des descriptions générées par l’IA à partir des mots-clés saisis par les marchands.
Bien que ces modèles d’IA soient impressionnants, ils ne sont pas infaillibles. Ils commettent toujours des erreurs : des hallucinations – ou des lacunes dans l’information qui ont été comblées de manière créative par l’IA pour donner une réponse complète. Ces confabulations peuvent se manifester par des mensonges ou des informations erronées, en citant des sources qui n’existent pas.
Les sources de données que l’IA utilise sont limitées en termes de portée et de variété… et légèrement controversées. Les droits d’auteur sont un sujet de préoccupation lorsque l’IA génère des données à partir d’autres sources, et de plus en plus d’entreprises, telles que Reddit, veulent gagner plus d’argent avec les données qu’elles fournissent.
Mais le texte ne représente que la moitié de la bataille. Sur Amazon, le titre et l’image sont la priorité numéro un. La première image d’un produit sur fond blanc est essentielle. Ensuite, il faut des photos de style de vie, des superpositions de puces et un exemple de l’échelle du produit. Lors d’une séance photo, il manque toujours quelques images dont on a besoin. Les séances de photos sont coûteuses, et l’IA pourrait combler cette lacune. En quelque sorte.
La génération d’images n’est pas encore tout à fait au point. Levi’s, l’entreprise de denim, a récemment mené une campagne utilisant l’IA de Lalaland.ai pour porter ses vêtements. Les mannequins ont un aspect légèrement « décalé », comme la plupart des images générées par l’IA, mais les vêtements sont mis en valeur sans qu’il soit nécessaire d’engager un vrai mannequin pour les porter. Cette technologie fonctionne bien avec les vêtements, mais nous n’avons pas encore vu d’outil utilisant des modèles interagissant avec des objets 3D plus complexes.
Les chatbots et les interactions avec les clients
De plus en plus de clients interagissent avec des chatbots et apprécient le processus. Ils sont disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 et conversent généralement de manière naturelle, ce qui personnalise l’expérience. Ils peuvent également faire des ventes incitatives au moment de l’interaction.
Les chatbots accélèrent également le processus d’assistance à la clientèle. Une enquête menée auprès de dirigeants d’entreprises utilisant des chatbots a révélé que 90 % d’entre eux avaient constaté des « améliorations mesurables de la vitesse de résolution des plaintes ». Moins les gens attendent au téléphone un agent du service clientèle, plus ils sont heureux.
Les chatbots ont toutefois des limites. La société Tidio, spécialisée dans les chatbots, a constaté que les gens préfèrent un assistant humain lorsqu’il s’agit de renvoyer un produit, de résoudre des problèmes ou de se plaindre d’un service ou d’un produit. D’autres entreprises proposent l’intégration de chatbots pour les entreprises en ligne, car il devient de plus en plus courant d’interagir avec ces chatbots au cours d’un parcours client en ligne. Il est possible d’en faire construire un sur mesure pour votre entreprise, mais c’est aussi plus cher.
Le ciblage et la personnalisation de la publicité
Il est de plus en plus facile d’attirer les clients potentiels dans la phase de réflexion, car les publicités ciblées par l’IA les interceptent au cours de leur processus d’achat. Les acheteurs en ligne recherchent le produit qui correspond le mieux à leurs besoins et, lorsqu’ils affinent leurs recherches, une publicité peut apparaître, leur donnant exactement ce dont ils ont besoin.
Le détaillant de meubles en ligne Wayfair est un exemple d’entreprise qui utilise l’IA pour déterminer quels clients sont les plus susceptibles d’être influencés par les publicités et, grâce à leur historique de navigation, choisir les produits qu’ils sont susceptibles d’acheter.
Les algorithmes d’IA analysent de grandes quantités de données sur le comportement des clients, leurs caractéristiques démographiques, leur historique d’achat et leurs centres d’intérêt. De plus en plus d’entreprises utilisent spécifiquement l’IA pour distiller ces informations afin de cibler et de segmenter l’audience, évitant ainsi de bombarder les consommateurs avec un contenu non pertinent. Des taux d’engagement plus élevés se traduisent par un plus grand nombre de conversions.
Un autre aspect important de la création d’annonces ciblées est la collecte de mots-clés, c’est-à-dire la recherche de la meilleure correspondance de mots-clés pour votre produit. Des campagnes automatiques peuvent être mises en place pour exploiter les mots-clés, transférer les mots-clés entre les campagnes et augmenter les enchères en fonction des heures de pointe et des heures creuses. Il s’agit d’un processus continu optimisé que vous ou un employé devriez autrement effectuer en permanence.
La personnalisation du marketing est encore plus poussée grâce aux personas clients générés par l’IA. Des entreprises comme Delve.ai utilisent des millions de points de données provenant de sources internes et externes pour créer des personas de clients idéaux, des personas de concurrents et des personas sociaux. Certains outils d’IA utilisent des données psychographiques collectées et des facteurs psychologiques qualitatifs pour créer des personas plus précis que ceux créés à partir de données démographiques et comportementales.
L'analyse des sentiments et la prévention de la fraude
L’analyse des sentiments est un outil récent qui permet d’exploiter les données d’opinion provenant d’avis, d’enquêtes, d’articles en ligne et de médias sociaux. Des modèles de langage sont utilisés pour passer au crible le buzz en ligne et extraire ce que les clients disent de vos produits.
Vous obtenez ainsi des informations exploitables sur ce que les consommateurs pensent de votre marque, de vos produits et de leur parcours client. Les opinions sont mesurées par les adjectifs utilisés en relation avec le produit ou le service évalué. Ces adjectifs sont notés et un score est révélé pour classer les avis. Ces avis sont parfois faussés par des évaluateurs rémunérés qui créent de faux avis positifs ou négatifs, ce qui induit les clients en erreur. L’analyse des sentiments s’est avérée utile pour prévenir la fraude en utilisant des modèles de langage pour repérer les avis non sollicités.
La planification de la chaîne d'approvisionnement
En analysant le comportement des clients et les données relatives à la demande, les outils alimentés par l’IA peuvent aider les entreprises à optimiser leurs niveaux de stocks, à réduire le gaspillage et à améliorer l’efficacité de leur chaîne d’approvisionnement.
La prévision de la demande des clients et des contraintes de capacité est nécessaire à la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Les outils d’IA peuvent garantir que les entrepôts disposent d’un flux correct d’entrées et de sorties de stocks afin d’éviter les sous-stocks ou les surstocks. Amazon propose une gestion des stocks assistée par l’IA grâce à Intellify, qui établit des prévisions de la demande permettant à vos équipes d’agir sur les recommandations d’achat de stocks.
Ces solutions d’IA pour la chaîne d’approvisionnement ne prendront toutefois pas les décisions ou ne feront pas les achats à votre place. L’IA n’est pas encore assez avancée pour que l’on puisse lui faire confiance et proposer des solutions indépendantes. Des systèmes en boucle compliqués sont développés pour réduire les interactions humaines, donnant à l’IA comme ChatGPT la capacité de prendre des décisions itératives basées sur la tâche qui leur est confiée.
La révolution de l’IA est à nos portes, mais ne vous attendez pas à une apocalypse imminente de type Terminator. Les outils de commerce électronique proposés par de nombreux services d’IA peuvent vous aider à rationaliser votre activité, mais ne vous excluront pas encore de l’équation.
