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Pourquoi l'apprentissage automatique est bon pour le commerce de détail et le commerce électronique

Qu'est-ce qui vous vient à l'esprit lorsque vous pensez à l'apprentissage automatique ? Peut-être s'agit-il d'une voiture Tesla avec pilote automatique ou d'un robot produit par Boston Dynamics? La plupart des applications les plus connues Solutions d'apprentissage automatique (ML) sont une sorte de phénomène qu'il est difficile (du moins pour l'instant) d'imaginer être utilisé dans notre vie quotidienne ordinaire.

Mais l'apprentissage automatique ne concerne pas seulement ces produits exclusifs et (pour l'instant) parfois même peu pratiques. En fait, presque tous les habitants de la planète ont recours à l'apprentissage automatique presque tous les jours.

Nous parlons de le commerce de détail et le commerce électronique. Nous achetons des produits tous les jours et la plupart d'entre eux sont vendus à l'aide de différentes applications d'apprentissage automatique.

Mais le ML est-il vraiment utile et rentable pour ces entreprises? Nous allons trouver une réponse à cette question (spoiler: c'est tout à fait le cas).

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Les 10 principales applications du ML pour les entreprises en 2021

Fondamentalement, il y a deux directions principales de travail pour l'apprentissage automatique dans le commerce de détail et le commerce électronique: l'amélioration des processus commerciaux internes ou de l'expérience du client. Mais si nous creusons un peu le sujet, nous verrons que le nombre d'applications possibles de l'apprentissage automatique ne se résume pas à ces deux aspects. Alors, où l'apprentissage automatique peut-il être et est-il particulièrement utilisé?
Contrôle et gestion efficaces des stocks

La gestion des stocks influence les flux financiers de l'entreprise de manière directe et indirecte. Par exemple, le surstockage des articles entraîne l'accumulation de stocks sans but, ce qui peut même conduire à un problème de stock mort. Au contraire, le sous-stockage peut entraîner des coûts d'opportunité et des clients déçus qui ne trouvent pas l'article recherché, ce qui nuit à l'image du vendeur.

L'apprentissage automatique peut aider à résoudre un large éventail de problèmes liés aux stocks, par exemple:

Assurer le suivi des produits afin d'éviter toute erreur de correspondance ou de mélange, ce qui peut avoir un impact considérable sur l'expérience client;
La mise en œuvre de la ML peut également contribuer à l'optimisation de l'ensemble de la gestion des stocks, rendant ainsi la livraison des marchandises plus rapide, ce qui améliorera l'expérience du client ;

L'utilisation de l'apprentissage automatique dans la prévision des stocks permet d'éviter les surstocks et les sous-stocks, ce qui améliorera les failles financières de l'entreprise ainsi que l'expérience du client.

Des prévisions de la demande et des ventes plus précises
Ce point ressemble beaucoup au précédent. L'analyse des données historiques, telles que les ventes réalisées au cours des 3 ou 4 dernières années, en tenant compte de certaines variables secondaires (comme la situation économique et politique), à l'aide de l'apprentissage automatique, permet de prédire l'évolution des ventes à l'avenir, ce qui permet d'élaborer des plans de production, de logistique et de marketing plus précis et plus rentables. De plus, l'apprentissage automatique permet de détecter les nouvelles tendances du marché avant que tous les concurrents ne les remarquent, ce qui vous donne l'avantage du temps pour mettre en œuvre des changements ou lancer de nouveaux produits et gagner une plus grande part de marché.
Maintenance prédictive

Un autre point important pour toute entreprise est l'état de l'équipement. De petits défauts surviennent régulièrement et c'est normal, rien n'est parfait. Mais les défaillances critiques peuvent avoir un prix trop élevé pour être couvertes.

C'est pourquoi de plus en plus d'entreprises commencent à pratiquer la maintenance prédictive. Elles fournissent à l'apprentissage automatique un ensemble de données sur le fonctionnement normal du système et, après l'apprentissage, l'algorithme signale les défaillances, permettant ainsi aux entreprises de les réparer avant qu'il ne soit trop tard.

Affinage des résultats des moteurs de recherche et recherche visuelle

Dans ce domaine, les applications ML sont largement utilisées depuis longtemps déjà. Grâce au Machine Learning, un moteur de recherche peut mieux comprendre ce que recherche particulièrement un client, même si la demande n'est pas complète ou précise.

Grâce à la technologie de recherche visuelle, il est beaucoup plus facile pour les utilisateurs de trouver les produits souhaités. Il leur suffit de télécharger une image et de choisir parmi les options similaires de différentes marques. Elle peut également aider à détecter le piratage et les contrefaçons afin d'empêcher leur diffusion et le manque à gagner.

Prix dynamique

À quand remonte la dernière fois que vous avez commandé un Uber ? Le prix était-il plus élevé en raison de la forte demande ?

C'est la tarification dynamique. En fonction du rapport entre les chauffeurs disponibles et les commandes, l'application calcule le prix. S'il y a trop de commandes, Uber augmente le prix de la course afin d'amener plus de chauffeurs de taxi sur les routes pour répondre à la demande. C'est le rêve d'un économiste qui devient réalité, n'est-ce pas?

En appliquant le ML aux décisions de tarification, il est possible d'obtenir un tel effet, qui aura un impact positif sur le flux financier d'une marque. Fondamentalement, après avoir appris sur les données fournies, le ML sera en mesure de calculer le prix parfait pour un bien particulier à un moment donné, ce qui entraîne une augmentation des ventes et des revenus.

Vente incitative et vente croisée
Il s'agit de recommandations personnalisées. Lorsqu'un client visite un site web et met un article dans son panier (par exemple, un smartphone), le système lui proposera très probablement quelque chose de connexe et éventuellement nécessaire (comme un étui et un verre de protection). Ou, peut-être, le bien choisi a une meilleure alternative (il y a un autre smartphone en stock qui a de meilleures caractéristiques). En laissant l'apprentissage automatique composer des offres pour des articles connexes ou des mises à niveau possibles, une entreprise peut obtenir des revenus beaucoup plus importants.
Une expérience client immersive

De nos jours, faire des affaires ne consiste pas seulement à fournir des services ou à vendre des marchandises. Il s'agit aussi de la manière dont la marque interagit avec les clients.

L'époque où l'on attendait pendant des lustres qu'un spécialiste se libère dans un centre d'appels pour résoudre le problème d'un client est révolue. Tout doit être rapide, pratique et paraître naturel.

Cela peut être réalisé grâce à la technologie du traitement du langage naturel (NLP). On peut apprendre à un algorithme d'apprentissage automatique à reconnaître la parole ou le texte et à récupérer des informations sur les intentions du client. Après cela, il est possible de transférer le client vers le spécialiste du profil en passant par le centre d'appels, ce qui permet de gagner du temps pour le client et d'améliorer son expérience d'interaction avec la marque.

Cette solution peut être mise en œuvre sous la forme d'un chatbot ou d'un assistant virtuel lorsqu'un client appelle le numéro d'assistance téléphonique d'une marque.

Segmentation de la clientèle et campagnes de marketing ciblées

Un autre domaine d'utilisation de l'apprentissage automatique est le marketing ciblé. Le ML peut analyser les informations sur les clients et les segmenter en fonction de leur comportement d'achat. Le ML permet aux spécialistes du marketing de passer de campagnes générales destinées à tous les clients à des offres plus personnalisées au bon moment, qui conviennent idéalement à chaque public et créent des incitations à l'achat. Avec le même budget marketing et les mêmes ressources allouées, vous atteignez une conversion plus élevée, vous stimulez les ventes et vous augmentez la fidélité à la marque.

Prévision et prévention des désabonnements

Il y a toujours un flux de clients. Certains d'entre eux viennent, mais d'autres partent.

Avec l'aide des algorithmes d'apprentissage automatique, il est possible d'analyser les raisons de la résiliation de manière plus détaillée, de les segmenter en groupes en fonction de leur comportement d'achat et d'identifier ceux qui sont susceptibles de résilier prochainement. De plus, un algorithme d'apprentissage automatique peut détecter des corrélations et des modèles à peine perceptibles (manuellement), ce qui donne une image plus précise des raisons du désabonnement. Vous êtes ainsi en mesure de réagir à temps et de proposer aux clients des offres plus personnalisées afin de minimiser ce phénomène désagréable.

Surveillance des médias sociaux à l'aide de la PNL

La mise en place de campagnes de marketing est importante, mais savoir comment votre marque est perçue est vital. Recueillir les réactions des clients permet de voir les points forts et les points faibles d'une marque.

Ces réactions peuvent être recueillies directement, mais il est également possible de recevoir des informations sur la perception de la marque de manière indirecte, via les médias sociaux.

En affectant un algorithme d'apprentissage automatique à l'analyse des messages et des commentaires sur les médias sociaux concernant votre marque, vous pouvez construire un modèle de la façon dont la marque est perçue par les clients potentiels et actuels : ce qu'ils aiment de la marque, ce qu'ils n'aiment pas. Ils ont peut-être une idée sur la façon de s'améliorer.

Toutes ces informations vous aideront à comprendre si vous avancez dans la bonne direction.

Au lieu de la conclusion

L'apprentissage automatique est donc vraiment utile. Il permet d'augmenter les revenus, de mieux comprendre comment tout se passe, d'éviter les pertes et d'optimiser les processus commerciaux... et même de discuter avec les clients au lieu de les faire faire la queue pour le prochain spécialiste disponible.

Même s'il semble assez coûteux, il sera rentabilisé. Alors pourquoi ne pas donner un coup de pouce à une entreprise avec un outil aussi universel qui peut être d'une grande utilité?

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auteur
Dmitry Nazarevich DIRECTEUR TECHNIQUE

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