5 applications de l’IA, gisement de croissance pour l’e-commerce français

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Big data, e-santé, neurosciences, objets connectés, voiture autonome… l’Intelligence Artificielle (IA) est de plus en plus présente dans notre vie quotidienne et ses domaines d’application ne cessent de se diversifier.

Autour d’une multitude de start-ups et de laboratoires universitaires, les principaux acteurs de ce domaine sont des mastodontes tels que Amazon, Apple, Facebook, Google, Microsoft, Samsung et Tesla.

 

Les usages privilégiés de l’IA en e-commerce

 

La FEVAD et KPMG ont pour la première fois publié une étude (Octobre 2018 – FEVAD) sur l’intégration des avancées de l’IA dans le e-Commerce. L’étude met en évidence cinq utilisations de l’IA privilégiées par les e-commerçants que nous passons au crible dans cet article.

 

1. Pour offrir une navigation personnalisée à son client

Pour personnaliser les parcours clients, l’ensemble des caractéristiques des clients, de ses comportements sont aujourd’hui analysés et les algorithmes d’IA proposent une navigation ciblée à chaque client. Les contenus proposés font donc naturellement écho aux appétences des clients, et la conversion se trouve donc optimisée.

Ces algorithmes d’IA permettent également de développer le marketing prédictif. Les campagnes marketing sont ciblées selon les propensions des clients à réagir à cette sollicitation.

 

2. Pour optimiser sa gestion de stocks et son approvisionnement

L’IA n’est pas uniquement orientée vers le client final. Les outils logistiques utilisant des algorithmes d’IA permettent d’optimiser l’ensemble des stocks, et donc de réduire la taille des entrepôts, mais aussi d’optimiser, dans un contexte d’omnicanalité croissante, le choix du mode d’expédition.

Les e-Commerçants bénéficient alors d’une réduction des coûts sur l’ensemble de la chaîne logistique, depuis le stockage jusqu’à la livraison.

 

3. Pour favoriser l’acte d’achat grâce à la recherche visuelle

La recherche visuelle, qui regroupe l’ensemble des dispositifs mis à disposition des utilisateurs, est quant à elle utile pour faciliter les actes d’achat :

  • De façon active : le client soumet une image qui est reconnue par le e-commerçant ; l’achat est donc simplifié. Cette fonctionnalité est disponible par exemple sur l’application mobile La Redoute.
  • De façon passive : le e-commerçant propose un dispositif de mise en situation de ses produits. Afflelou par exemple permet d’essayer les lunettes via la webcam tandis que L’Oréal intègre les lignes de maquillage de ses marques dans l’appli YouCam Makeup afin de tester virtuellement les produits.

 

4. Pour traiter les masses de données des marketplaces

Pour les marketplaces, l’IA intervient pour les aider à gérer les millions de données qu’elles récoltent afin de compléter/optimiser les descriptions des fiches produits, trier/catégoriser l’ensemble des produits proposés, vérifier la conformité à la législation locale.

Toutes les grandes marketplaces, telles que Amazon, Alibaba, JD, Rakuten ou CDiscount utilisent des briques d’IA pour traiter cette masse de data.

 

5. Pour accélérer ses ventes avec les assistants vocaux

Aujourd’hui, la reconnaissance vocale est utilisée principalement avec les chatbots soit en amont de la vente, pour répondre à des questions ou présenter des recommandations d’achats, soit comme service client, en aval de celle-ci.
Parallèlement, une étude menée notamment par ComsCore révèle que plus de 50% des recherches seront des recherches vocales d’ici 2020. Et si l’on en prend en compte les derniers volumes de ventes des terminaux assistants vocaux au niveau mondial, 19,7M fin 2018, on constate qu’un nouveau phénomène est en train d’émerger : le développement du v-commerce. Le Cabinet OCXC Strategy Consultants confirme cette tendance de fond : il estime que le commerce vocal, qui pèse aujourd’hui 2 milliards de dollars, représentera 40 milliards en 2022.

Oui.com a par exemple développé Vbot, qui permet de trouver et de réserver un billet pour un trajet en train à partir d’une simple discussion depuis Facebook Messenger.

Bien évidemment, avec Echo, Amazon est en position idéale pour accéder directement à la commande sur sa Marketplace. Selon la banque d’investissement japonaise Mizuho, Echo devrait permettre, d’ici à 2020, d’engendrer 7 milliards de dollars de transactions.

 

Comment le secteur du luxe intègre cette nouvelle tendance dans son commerce en ligne ? Quatre cas d’usages.

 

Le secteur du luxe qui se veut traditionnellement expert pour satisfaire ses clients, exemplaire quant à l’attention personnalisée qu’il leurs porte, peut-il rester en marge de la révolution de l’IA ? A l’instar du développement du e-Commerce devenu incontournable pour les marques du luxe avec l’arrivée des millennials et une nécessité de satisfaire les habitudes de consommation venue d’Asie notamment, quelles sont les perspectives pour l’IA dans le secteur du luxe ?

 

  • Cas d’usage 1 : Le chatbot « Dior Insider »

    Programme Dior Insider (longevitylive.com)

    Comme l’e-Commerce classique, l’usage de l’IA se porte principalement sur la personnalisation de l’expérience client. Dior avec l’outil Dior Insider est un pionnier en la matière. Lancé en 2017, ce chatbot interagit avec ses clients via l’application de Facebook. A partir de questions posées aux abonnés de la newsletter, Dior initie une relation personnalisée avec les fans de la marque. Ce chatbot permet d’établir également une passerelle vers le site e-Commerce au travers de liens (diaporamas, articles présentant les produits…).

     

  • Cas d’usage 2 : La recherche contextuelle pour « 8 by Yoox »
    Le portail italien de vente en ligne de vêtements de luxe Yoox a fait un usage original de l’IA. Yoox a en effet utilisé des outils d’intelligence artificielle (recherche contextuelle et reconnaissance d’image) pour lancer la première collection de sa propre marque « 8 by Yoox ». Cette collection répond donc au mieux aux attentes et préférences des clients du portail.

 

  • Cas d’usage 3 : L’analyse temps-réel de Farfetch
    Farfetch utilise quant à lui l’IA pour optimiser sa chaîne d’approvisionnement avec les 200 marques partenaires. L’IA analyse également en temps réel un ensemble de données qui permet aux marques d’avoir un positionnement prix compétitif.

 

  • Cas d’usage 4 : Heuritech la start-up parisienne
    Des start-ups se sont également positionnées sur le secteur du luxe. C’est le cas de Heuritech, start-up parisienne fondée par des experts de l’IA et du machine learning. Cette start-up apporte un ensemble de solutions de reconnaissance d’images et d’analyse de tendances sur la base de photos des sites, blogs et réseaux sociaux. L’analyse et le traitement de cette masse de data permet de détecter les tendances et d’orienter la création des collections. Son application au e-Commerce concerne l’optimisation des produits à présenter sur le site, l’anticipation des ventes et donc la gestion des stocks.

 

L’IA s’offre une place grandissante au sein des stratégies e-commerce

 

L’usage de l’IA fait donc dorénavant partie des stratégies de développement des sites e-Commerce. Pour le moment, et comparativement au potentiel d’innovation qu’autorise l’IA, son utilisation se « limite » soit à interpréter l’ensemble des données que les sites amassent à des fins de personnalisations, soit à apporter une expérience client immersive afin de faciliter les actes d’achat.

Une petite révolution semble cependant se dessiner avec le développement du v-commerce et l’intérêt des GAFA pour le développement de ces chatbots n’est en cela pas anodin. Ces chatbots vont permettre à terme d’imiter les facultés cognitives humaines puis d’établir des interactions naturelles avec les hommes dont les portées dépasseront largement les problématiques d’e-Commerce.

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