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Des données au profit : L'impact de l'apprentissage automatique sur le commerce électronique

IA ET ML

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Tendances

Dans un monde où il est devenu essentiel de prévoir la prochaine action du client, l'apprentissage automatique espère être une pilule magique pour les entreprises. L'apprentissage automatique étudie de grandes quantités de données pour prédire les comportements des clients et optimiser tous les aspects, de la personnalisation à la gestion des stocks.

Dans cet article, nous voulons vous montrer comment l'apprentissage automatique et la eCommerce et comment l'apprentissage automatique peut être utilisé dans le commerce électronique pour améliorer vos résultats.

Le rôle de la ML dans le commerce électronique

Le marché mondial des ML représentait $19,20 milliards d'euros en 2022 et devrait passer à $19,20 milliards d'euros en 2022 et à $19,20 milliards d'euros en 2022. $225,91 milliards d'euros d'ici à 2030.

Cela semble énorme, n'est-ce pas ?

Tout cela est dû à quelques tendances clés qui modifient la façon dont les entreprises et les clients interagissent dans le monde des achats en ligne.

Personnalisation

Aujourd'hui, les acheteurs s'attendent à recevoir des recommandations basées sur leur comportement passé, et lorsque les marques y parviennent, les conversions augmentent. Il s'agit de faire en sorte que chaque expérience d'achat donne l'impression d'avoir été conçue sur mesure pour vous.

Expérience omnicanale

Les acheteurs s'attendent de plus en plus à pouvoir acheter en ligne et retirer leur commande en magasin, ou même à pouvoir naviguer en magasin et acheter en ligne, ce qui rend de plus en plus floue la frontière entre les achats numériques et physiques.

Commerce social

Des plateformes comme Instagram et TikTok se transforment en marchés en ligne où l'on peut acheter des produits. Ce mélange de divertissement et de commerce électronique rend les achats plus faciles que jamais.

Durabilité

De plus en plus d'acheteurs se soucient de la planète et choisissent des marques qui partagent leurs valeurs. Qu'il s'agisse d'emballages durables ou de matériaux d'origine éthique, le vert est la nouvelle couleur noire dans le monde du commerce électronique.

Types d'apprentissage automatique pour le commerce électronique

L'apprentissage automatique modifie fondamentalement le fonctionnement du commerce électronique en amont, permettant aux entreprises d'analyser les données et de prendre de meilleures décisions dans des processus nettement plus complexes.

Vous découvrirez ensuite les principaux types de technologies d'apprentissage automatique dans le domaine du commerce électronique.

Apprentissage supervisé

Ce type d'apprentissage utilise des données qui contiennent à la fois des entrées et des sorties. Par exemple, si vous essayez de prédire si un client va partir ou rester, les données d'entrée peuvent être des éléments tels que son comportement d'achat, et les données de sortie sont celles qui indiquent s'il est resté ou parti.

Pour faire des prédictions, un modèle étudie des modèles dans les données passées, comme la façon dont les clients se sont comportés avant de se désabonner, et utilise ces modèles pour prédire le comportement futur. Les algorithmes typiques à cette fin comprennent les réseaux neuronaux, la régression logistique, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support.

Apprentissage non supervisé

Au lieu de disposer de données étiquetées (dont nous connaissons le résultat), la machine reçoit des données brutes, non étiquetées, et doit trouver des modèles ou des structures par elle-même. C'est ainsi que fonctionne l'apprentissage non supervisé.

Les algorithmes couramment utilisés dans l'apprentissage non supervisé sont le regroupement K-means, qui regroupe les éléments similaires, et l'analyse en composantes principales (ACP), qui simplifie les données complexes en se concentrant sur les caractéristiques les plus importantes. Ces outils aident la machine à trouver des modèles cachés sans avoir besoin d'étiquettes prédéfinies.

Apprentissage par renforcement

Ce type d'apprentissage revient à enseigner à la machine par essais et erreurs, de la même manière que les humains apprennent de leurs erreurs. La machine interagit avec son environnement, entreprend des actions et reçoit un retour d'information sous forme de récompenses ou de pénalités. Au fil du temps, elle apprend quelles actions mènent aux meilleurs résultats.

Un algorithme fréquemment utilisé dans l'apprentissage par renforcement est l'apprentissage Q, qui aide la machine à décider de la meilleure action à entreprendre dans chaque situation sur la base des expériences passées.

AI générative

Ce type d'apprentissage automatique implique que le système est entraîné à créer de nouvelles données qui ressemblent étroitement aux données sur lesquelles il a été entraîné. Contrairement à d'autres types d'apprentissage qui se concentrent sur la classification ou la prédiction, l'IA générative se concentre sur la création de quelque chose de nouveau.

Un modèle populaire utilisé à cette fin est le GAN (generative adversarial networks), qui se compose de deux parties : l'une génère de nouvelles données et l'autre les évalue pour déterminer si elles sont suffisamment réalistes. Les deux parties sont en concurrence, ce qui permet au modèle de s'améliorer et de créer des résultats plus convaincants au fil du temps. Cette approche est souvent utilisée dans la création d'images.

Quel que soit le type de ML, nous pouvons vous aider à le faire fonctionner pour votre entreprise de commerce électronique.

Comment utiliser l'apprentissage automatique dans le commerce électronique

L'apprentissage automatique dans le commerce électronique se concentre principalement sur deux domaines clés : l'amélioration des opérations commerciales internes et l'amélioration de l'expérience client. Cependant, si nous creusons un peu, nous verrons que le nombre de solutions d'apprentissage automatique pour le commerce électronique va bien au-delà.

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples d'apprentissage automatique dans le commerce électronique qui favorisent l'innovation et l'efficacité.

Expériences personnalisées pour les clients

La personnalisation de stratégies marketing obsolètes implique l'envoi de courriels en masse à une base de clients avec des remises prédéfinies. Toutefois, avec l'aide de la ML, les stratégies de réduction peuvent varier d'un individu à l'autre en fonction de leur comportement d'achat antérieur.

L'envoi d'offres pertinentes permet d'accroître la fidélité des clients, grâce aux chances élevées de conversion. Les clients apprécient de recevoir des offres adaptées à leurs centres d'intérêt, ce qui les satisfait et en fait des clients fidèles.

Sur des plateformes telles que H&M, des fonctions telles que la page d'accueil personnalisée, Styleboard et Visual Search s'appuient sur la ML pour recommander des styles et des articles correspondants en fonction des données de l'utilisateur, notamment l'historique de navigation, les tendances et les images partagées par d'autres clients. Les algorithmes de ML optimisent également les expériences de paiement en proposant des options de paiement et de promotion personnalisées en fonction des préférences régionales et du comportement antérieur des clients.

Principaux avantages de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique

Les expériences personnalisées favorisent la fidélisation, ce qui permet aux clients de rester engagés et de revenir faire leurs achats.
Les ventes croisées et incitatives basées sur le comportement individuel incitent les clients à ajouter des articles supplémentaires à leur panier.
Des incitations pertinentes et opportunes, telles que des rappels ou des remises, permettent de finaliser les achats.
Les préférences des clients permettent d'améliorer la planification des stocks et la distribution.

Prix dynamique

Supposons que vous vendiez une gamme de produits allant de l'électronique à l'habillement. Au fil du temps, vous commencez à voir les haut-parleurs portables devenir un succès de vente. Au lieu d'attendre une intervention humaine, des algorithmes de ML apparaissent. Ils surveillent la demande en quelques microsecondes pour déterminer le nombre de demandes pour le produit en question et suggèrent d'augmenter le prix en cas de pic. Dans le même temps, les algorithmes de veille technologique suivent les prix de vos concurrents et adaptent les vôtres en conséquence.

Pour éviter de vous submerger de faits qui ne sont pas dûment prouvés, prenez plutôt un exemple concret. Outil de tarification d'AdspertCréé avec des services AWS tels qu'Amazon SageMaker, cet outil utilise un modèle d'apprentissage automatique pour réévaluer dynamiquement le prix des produits en fonction de facteurs tels que la visibilité, les marges bénéficiaires et la concurrence. Cet outil aide les vendeurs à maintenir la visibilité de leurs produits, ce qui stimule les ventes.

Dans un autre scénario, imaginons que vous ayez une clientèle fidèle. ML récompense cette fidélité en offrant une valeur ajoutée à vos clients. Il analyse la tendance des clients à acheter le même produit au cours d'une période donnée et fixe un prix personnalisé pour cette période ou propose des remises alléchantes.

Principaux avantages de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique

Les ajustements de prix en temps réel permettent de tirer parti des hausses de la demande et de maximiser la rentabilité.
La tarification automatisée réduit les ajustements manuels.
La ML détecte les produits sensibles au prix et ajuste la tarification pour augmenter les taux de conversion.
Les prix personnalisés et les remises encouragent les clients à revenir.

Gestion des inventaires

Les vendeurs utilisent des modèles d'apprentissage automatique pour l'eСommerce afin de mieux comprendre les ventes et les tendances saisonnières. Le modèle leur permet de prévoir avec précision la demande, ce qui, à son tour, permet d'éviter les ruptures de stock des produits les plus vendus (et de contrarier les clients) ou le surstockage des articles peu vendus, ce qui entraîne des stocks excessifs et des coûts de stockage plus élevés.

La suppression du suivi manuel des stocks permet au ML de mettre en place des politiques automatisées de réapprovisionnement ou de redistribution des stocks.

Supposons qu'un produit proposé à un endroit particulier se vende rapidement, le système peut commander à nouveau le produit auprès des fournisseurs ou transférer automatiquement le stock d'un autre endroit. En outre, le ML peut anticiper les perturbations de la chaîne d'approvisionnement et même rechercher des solutions de rechange, comme le changement de fournisseur ou d'itinéraire d'expédition.

Voici un autre exemple qui devrait vous aider à orienter votre perspective. Walmart utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour optimiser la gestion des stocks et offrir une saison d'achat exceptionnelle pour les fêtes de fin d'année. Grâce aux données historiques, à l'analyse prédictive et aux systèmes de chaîne d'approvisionnement avancés, Walmart permet aux clients de trouver les produits dont ils ont besoin au bon moment et au bon endroit, tout en maintenant les coûts à un niveau bas.

Principaux avantages de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique

Le réapprovisionnement ajuste les stocks en temps réel, évitant ainsi les ruptures.
La distribution des stocks est optimisée pour une livraison plus rapide entre les entrepôts.
Les ruptures de stock potentielles ou les excédents de stock sont détectés à temps.
Les produits à faible rotation sont identifiés pour faire l'objet d'une promotion ou d'un déstockage en temps voulu.
L'agencement de l'entrepôt et les processus de préparation des commandes sont optimisés.

Recherche de sites plus intelligente

Lorsque les acheteurs recherchent des produits sur votre plateforme de commerce électronique, l'apprentissage automatique intervient comme un acheteur personnel avisé. Il suit les produits sur lesquels ils ont cliqué, qu'ils ont achetés et sur lesquels ils ont navigué auparavant, puis utilise ces données pour adapter les résultats de recherche.

Ainsi, si un client a un faible pour une marque particulière de baskets, un site alimenté par ML affichera ces chaussures en premier, même si la requête de recherche est un peu erronée ou contient une faute de frappe. Il n'y a plus de fenêtres contextuelles "Vous vouliez dire... ?", mais des résultats qui se comprennent instantanément. Si les internautes se mettent soudainement à rechercher des chaussures de randonnée ou une nouvelle couleur, l'apprentissage automatique changera de vitesse et donnera la priorité à ces articles dans les résultats de la recherche. Au fil du temps, la fonction de recherche d'un site commence à prédire ce que les clients veulent et à les aider à le trouver plus rapidement.

Un autre exemple du monde réel pour inspirer et illustrer le propos. Les innovations d'Alibaba en matière d'IA, telles que Taobao Wenwen, améliorent les résultats de recherche en proposant des recommandations de produits personnalisées, en résumant les avantages et les inconvénients et en fournissant des contenus multimédias tels que des vidéos et des livestreams directement liés aux requêtes de recherche.

Principaux avantages de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique

Grâce à des résultats de recherche précis et personnalisés, les clients sont plus enclins à effectuer des achats.
Les expériences de recherche sur mesure créent un sentiment de personnalisation, ce qui favorise la confiance et la fidélité.
La réduction des demandes d'assistance à la clientèle concernant la recherche de produits libère des ressources pour d'autres priorités de l'entreprise.
L'apprentissage automatique s'adapte à la croissance des catalogues de produits et des bases de clients sans sacrifier l'efficacité.

Prévention de la fraude et sécurité

L'apprentissage automatique dans le commerce électronique analyse le comportement des clients pour établir des modèles normaux et détecter rapidement toute déviation ou anomalie. Par exemple, il peut signaler des transactions provenant d'un lieu inattendu ou un pic soudain d'achats de grande valeur.

Lorsque ML détecte quelque chose de suspect, le système peut prendre des mesures immédiates, comme bloquer la transaction ou demander une vérification supplémentaire, tout en laissant les clients légitimes faire leurs achats librement. Au fur et à mesure que les fraudeurs élaborent de nouvelles tactiques, le système devient plus intelligent en se mettant à jour avec de nouvelles données.

Cela signifie que l'apprentissage automatique du commerce électronique peut réduire la fraude, maintenir la confiance des clients et se concentrer sur la croissance sans surveiller constamment les menaces. L'exemple parfait est Solutions de ML pour la détection des fraudes d'Amazon qui évaluent le risque instantanément, ce qui permet aux entreprises d'agir immédiatement. Les activités suspectes peuvent être bloquées ou refusées sur-le-champ, tandis que les transactions fiables se déroulent sans problème.

Examinons de plus près eBay. L'entreprise investit chaque année des millions dans des technologies, des partenariats et des ressources humaines pour lutter contre les inscriptions illégales. La plateforme utilise une combinaison de filtres automatisés, de reconnaissance d'images, d'outils d'apprentissage automatique et d'examens manuels par des agents pour détecter de manière proactive et supprimer les inscriptions problématiques avant qu'elles n'apparaissent sur le site.

Principaux avantages de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique

La prévention des transactions frauduleuses en temps réel permet aux entreprises d'éviter les rétrofacturations et les pertes financières.
Les clients se sentent plus en sécurité lorsqu'ils achètent sur une plateforme qui les protège contre la fraude, ce qui renforce leur confiance et les incite à réitérer leurs achats.
Avec moins de faux positifs, les clients légitimes subissent moins de perturbations lors du passage en caisse, ce qui augmente les chances de finalisation des achats.
Un environnement d'achat sécurisé améliore la réputation d'une entreprise, ce qui peut attirer de nouveaux clients.

Stratégie de marketing

Une stratégie marketing de boutique en ligne performante peut être encore plus efficace lorsque le marketing e-сommerce par apprentissage automatique est impliqué. Par exemple, les algorithmes de ML peuvent segmenter les clients en fonction de leurs habitudes d'achat, de leur historique de navigation et de leurs préférences, ce qui permet aux entreprises d'envoyer des offres ou des recommandations personnalisées. Ils peuvent également identifier les clients susceptibles de se désabonner en analysant leur activité, ce qui permet aux entreprises de prendre des mesures proactives, comme l'envoi d'offres de fidélisation ciblées.

Il convient de noter que des entreprises comme Starbucks utilisent l'IA pour analyser le comportement des clients et proposer des promotions ou des recommandations personnalisées dans le cadre de leur programme Deep Brew. L'IA permet une segmentation plus efficace afin d'adresser le bon message au bon public au bon moment.

Principaux avantages de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique

La ML personnalise les messages marketing, ce qui permet d'accroître l'engagement des clients grâce à un contenu et à des offres pertinents.
L'analyse prédictive permet de cibler les bons clients avec des offres sur mesure, ce qui se traduit par une amélioration des taux de conversion.
Les modèles de prédiction de désabonnement basés sur le ML identifient les clients à risque, ce qui permet de mettre en place des stratégies de fidélisation proactives qui réduisent le désabonnement.
ML optimise le ciblage des annonces et l'allocation des budgets, ce qui se traduit par des campagnes marketing plus rentables et à plus fort retour sur investissement.

Tests A/B avec l'IA

Les tests A/B traditionnels consistent à créer plusieurs versions d'une page web afin de déterminer laquelle est la plus performante. C'est lent, fastidieux et, franchement, un peu démodé. En revanche, l'apprentissage automatique accélère le processus. Il teste et optimise dynamiquement chaque petit élément d'une page - le bouton CTA, la palette de couleurs ou la mise en page - en fonction de diverses mesures telles que les taux de conversion et les clics.

Et le meilleur ? Elle peut analyser et s'adapter en permanence, en identifiant la meilleure configuration plus rapidement que n'importe quel humain. Ainsi, au lieu de mener des expériences pendant des jours ou des semaines, l'IA peut affiner les pages en quelques minutes.

Principaux avantages de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique

Les ajustements dynamiques permettent d'obtenir des pages qui convertissent plus efficacement les visiteurs en clients.
La ML optimise les éléments en fonction du comportement de l'utilisateur, créant ainsi une expérience plus personnalisée.
En améliorant continuellement les éléments de la page, ML maximise la valeur de chaque visite sur le site web.
ML peut gérer des tests complexes sur plusieurs pages ou plates-formes, en s'adaptant sans effort supplémentaire.

Logistique et efficacité opérationnelle

Imaginez que vous passiez une commande en ligne et que vous la receviez à votre porte presque instantanément. Cette rapidité est due à l'apprentissage automatique qui prend en compte de grandes quantités de données - vos habitudes d'achat, le niveau des stocks, voire l'état des routes - et les utilise pour prendre des décisions rapides qui optimisent les délais de livraison et la logistique.

Prenons l'exemple de Walmart. L'IA est utilisée pour élaborer des catalogues de produits, analyser les tendances des clients et des achats, et accélérer la logistique pour les vendeurs tiers utilisant Walmart Fulfillment Services. Parallèlement, Amazon utilise l'IA générative pour aller plus loin. Elle optimise les itinéraires de livraison, améliore la robotique des entrepôts et prédit l'emplacement des stocks pour faire de l'expédition le jour même une réalité.

Principaux avantages de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique

Les itinéraires de livraison pilotés par les données et le placement prédictif des stocks permettent d'accélérer l'exécution des commandes.
Une robotique plus intelligente et des systèmes pilotés par la ML accélèrent les opérations, en réduisant le travail manuel et en améliorant la précision.
L'efficacité de l'acheminement et de la gestion des stocks permet de réduire les frais de transport et d'exploitation.
Une logistique affinée réduit les distances de transport, minimisant ainsi l'empreinte carbone.

Innovations visuelles et vocales

Lorsque les clients téléchargent des images ou prennent des photos, les algorithmes de ML analysent les visuels, les comparent aux catalogues de produits et suggèrent des articles similaires. Les recommandations visuelles personnalisent également l'expérience d'achat en fonction du comportement antérieur de l'utilisateur. Les séances d'essayage virtuelles, qui s'appuient sur la réalité augmentée (AR), permettent aux clients de voir à quoi ressembleraient des produits tels que des vêtements ou des accessoires avant de les acheter.

Un bon exemple est le célèbre L'Oréal Paris. La marque s'est associée au leader de la technologie de la beauté ModiFace pour créer un simulateur de maquillage virtuel immersif. La fonction d'essai virtuel est alimentée par la réalité augmentée pour offrir des simulations de maquillage réalistes, aidant les utilisateurs à personnaliser leur expérience de la beauté.

La recherche vocale permet aux clients de trouver des produits à l'aide de commandes en langage naturel. Les assistants vocaux pilotés par le langage naturel fournissent également une assistance à la clientèle en temps réel, en répondant aux questions ou en aidant au suivi des commandes. Utilisation des technologies d'IA Azure, ASOS a intégré des modèles linguistiques et des données sur les tendances pour créer instantanément des sélections de mode, en mettant l'accent sur les préférences des clients et les dernières tendances de la mode.

Principaux avantages de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique

Les technologies visuelles et vocales permettent aux marques de maintenir une expérience cohérente sur les sites web, les applications mobiles, les assistants vocaux et les plateformes de médias sociaux.
Une image de marque cohérente (logos, couleurs) et des éléments vocaux uniques (ton, style) contribuent à renforcer l'identité de la marque.
Les interactions vocales peuvent fournir des informations sur le sentiment et les préférences des clients et les données visuelles révèlent comment les clients réagissent à un contenu spécifique.
La technologie vocale permet une interaction mains libres, offrant une plus grande accessibilité aux personnes handicapées et une plus grande commodité pour les personnes en déplacement qui souhaitent s'engager avec une marque.

Analyse des sentiments et écoute sociale

La ML va au-delà des simples mots-clés ; elle comprend le contexte, le sarcasme et les sous-entendus émotionnels, capturant des sentiments qui pourraient autrement être négligés. Les entreprises peuvent ainsi répondre plus rapidement aux préoccupations et rester à l'affût des tendances, en adaptant leurs stratégies en conséquence.

Voici un bon exemple Amazonqui a exploité l'IA pour aider les utilisateurs à naviguer rapidement et à comprendre les avis, par exemple en générant des résumés qui reprennent les thèmes et les sentiments communs des avis.

L'écoute sociale utilise des outils avancés pour surveiller les médias sociaux et les plateformes en ligne à la recherche de mentions, de hashtags ou de mots-clés pertinents. Ils peuvent également analyser le sentiment, de manière similaire à l'analyse du sentiment, mais en se concentrant davantage sur les conversations autour d'un sujet plutôt que sur les critiques ou les commentaires individuels.

Zara's Pour comprendre les besoins des consommateurs et adapter ses offres de produits, l'entreprise s'appuie fortement sur le retour d'information en temps réel de ses clients. L'entreprise utilise des données provenant des médias sociaux et des enquêtes par courrier électronique pour recueillir des informations directement auprès de sa clientèle.

Principaux avantages de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique

L'accès immédiat à l'opinion des clients permet de réagir rapidement aux problèmes émergents ou de tirer parti des tendances positives.
Les entreprises peuvent s'attaquer aux points faibles, améliorer leurs produits et créer des stratégies de marketing plus personnalisées.
L'écoute sociale aide les entreprises à surveiller la perception du public, à identifier rapidement les crises potentielles de relations publiques ou les tendances négatives avant qu'elles ne s'aggravent.
Les marques peuvent utiliser les informations recueillies pour élaborer des stratégies en matière de marketing, de développement de produits et de service à la clientèle.

Chatbots pour un support client automatisé

Ces chatbots s'appuient sur le traitement du langage naturel (NLP), ce qui leur permet de comprendre les requêtes des utilisateurs et d'y répondre avec précision.

Par exemple, si un client demande : "Quand ma commande #12345 arrivera-t-elle ?", le chatbot identifie l'intention (une question sur la livraison) et extrait l'information clé (le numéro de commande). Il va ensuite chercher les détails pertinents dans la base de données et fournit une réponse claire, comme par exemple : "La livraison de votre commande est prévue pour demain".

Principaux avantages de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique

Les chatbots traitent les demandes et y répondent en quelques secondes, en fournissant des réponses rapides et utiles.
Les entreprises peuvent réduire la charge de travail des équipes d'assistance et diminuer les coûts opérationnels grâce aux chatbots, car ils sont toujours présents et prêts à aider les clients à tout moment.
Les chatbots sont idéaux pour les opérations à grande échelle, car ils traitent simultanément des milliers de demandes.
À chaque nouvelle interaction, les chatbots apprennent et s'adaptent, améliorant ainsi leur précision et leur utilité au fil du temps.

L'apprentissage automatique dans le commerce électronique : les réussites de nos clients

Plate-forme d'analyse des campagnes publicitaires

Innowise a développé une plateforme d'analyse alimentée par l'IA qui utilise la ML pour optimiser les campagnes publicitaires en faisant correspondre les requêtes des utilisateurs avec les annonces les plus pertinentes, en améliorant la couverture des mots clés et la pertinence des annonces. La solution a permis d'augmenter les clics publicitaires de 53%, de réduire le temps de génération des publicités de 25% et d'atteindre une couverture de 92% des demandes des utilisateurs.

Outils d'IA pour la création de sites web et la génération de contenu

Notre équipe a intégré les modèles GPT d'OpenAI dans une plateforme de création de sites web sans code, permettant la génération de code et la création de contenu par l'IA. Cette solution a permis de réduire le temps de personnalisation du site web de 60%, d'améliorer le référencement grâce à des méta-descriptions optimisées et d'augmenter le classement dans les moteurs de recherche de 17%.

Écosystème d'applications web alimentées par l'IA

Nous avons transformé l'écosystème des médias numériques de notre client, en intégrant des solutions d'IA avancées pour moderniser les applications web, améliorer l'expérience utilisateur et optimiser l'efficacité opérationnelle. Les principales réalisations comprennent une augmentation de 12% du nombre de visiteurs mensuels et une réduction de 66% des coûts de photographie professionnelle grâce à l'IA générative texte-image.

La ML peut optimiser, personnaliser et faire évoluer votre entreprise - trouvons ce qui vous convient le mieux !

Obstacles et limites de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique

Certes, l'eCommerce ML permet de personnaliser les expériences d'achat, de prédire les besoins des clients et de prendre des décisions commerciales avec une précision incroyable. Mais derrière cet engouement se cache une série de défis qui passent souvent inaperçus.

Examinons de plus près les obstacles auxquels le commerce électronique fondé sur l'apprentissage automatique peut être confronté et ce qu'il est possible de faire pour les surmonter.

Défi

Solution

Les modèles de ML reposent largement sur de grands volumes de données de haute qualité, mais les entreprises de commerce électronique sont souvent confrontées à des ensembles de données incomplets et incohérents.

Utilisez des outils et des techniques de nettoyage des données pour prétraiter les données et éliminer les erreurs avant de les introduire dans les modèles de ML. Un partenariat avec un fournisseur tiers spécialisé dans l'enrichissement des données peut également permettre de combler les lacunes des ensembles de données.

L'intégration de la ML dans les systèmes de commerce électronique existants, tels que les CRM ou les ERP, peut être complexe et prendre du temps.

Choisissez des plateformes de ML qui proposent des API et des connecteurs pour faciliter l'intégration avec les outils de CRM, d'ERP ou de marketing les plus courants. Travaillez avec des spécialistes de l'intégration expérimentés pour vous aligner en douceur sur les systèmes existants.

Les données historiques utilisées pour la formation des modèles ML peuvent contenir des biais, tels que la sous-représentation de segments de clientèle spécifiques ou de tendances saisonnières.

Vérifier régulièrement les ensembles de données et les modèles afin d'identifier et d'atténuer les biais. Utiliser des techniques telles que le rééchantillonnage, les ajustements algorithmiques d'équité et la collecte de données diversifiées pour réduire les biais.

Le développement, la formation et le déploiement de modèles de ML nécessitent des investissements substantiels en matière de technologie, de talents et d'infrastructure.

Commencez modestement et augmentez progressivement vos investissements au fur et à mesure que vous obtenez des résultats mesurables. L'externalisation du développement des ML auprès de partenaires expérimentés permet également de réduire les coûts initiaux tout en bénéficiant d'une expertise approfondie.

Les modèles de ML conçus pour des applications à échelle limitée peuvent ne pas avoir la capacité d'évoluer efficacement, en particulier avec la complexité croissante des données.

Exploiter les architectures modulaires et l'infrastructure en nuage pour gérer des ensembles de données et des bases d'utilisateurs croissants. Utiliser des outils comme AutoML ou des modèles pré-entraînés pour réduire la complexité de la mise à l'échelle.

Finalisons

Le coût initial de la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique pour le commerce électronique peut être élevé, mais l'efficacité et le retour sur investissement le rendront sans aucun doute précieux à long terme. Les entreprises peuvent développer un avantage concurrentiel, augmenter les taux de satisfaction et réaliser plus de bénéfices en intégrant de tels outils. Notre équipe serait ravie de vous aider à utiliser l'apprentissage automatique dans le commerce électronique à votre avantage.

Volha Ralko Responsable des livraisons dans le secteur du commerce électronique

Date: 14 février 2025

Volha Ralko Responsable des livraisons dans le secteur du commerce électronique

Date: 14 février 2025

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