Machine learning, chatbot, big data… La plupart des nouvelles tendances du commerce en ligne se basent sur l’intelligence artificielle et le phénomène devrait prendre une importance sans précédent dans les années à venir.
2018 sera sans aucun doute une année charnière dans l’adoption de l’intelligence artificielle : effectivement, plus de 40% des entreprises auraient l’intention de franchir le pas dans les deux prochaines années (notamment via Salesforce, IDC) et 75% des développeurs et éditeurs pensent intégrer des capacités d’autoapprentissage à au moins une de leurs applications. Voici un petit aperçu des possibilités dans le domaine du shopping en ligne…
Le ciblage marketing grâce au datalake
Le marketing personnalisé, que l’on oppose au marketing de masse qui est de plus en plus obsolète, représente vraisemblablement le futur. Grâce à un datalake ou une DMP (data management platform), une e-boutique est capable de centraliser et de piloter les données issues de tous ses canaux. Et c’est en analysant ces données que le comportement des clients ou prospects va pouvoir être compris, ce qui permettra de les réengager de manière personnalisée et donc pertinente puisque très ciblée, via des outils de marketing digital. Des données comme les coordonnées clients, les produits commandés, les wishlists ou encore les paniers abandonnés permettront par exemple d’enclencher des actions e-mailing pour inciter un consommateur ciblé à acheter des produits susceptibles de lui plaire.
La relation client en continu grâce aux chatbots
A l’instar d’une boutique physique, un visiteur livré à lui-même sur un site de vente en ligne a moins de chance d’aller jusqu’à l’achat. Et quand on sait que 60% des achats ont lieu le soir et le week-end (chiffres donnés par l’entreprise nantaise iAdvize), on estime jusqu’à 70% d’opportunités de vente loupées par les vendeurs, ce qui représenterait environ 10% de chiffre d’affaires en moins. Pour améliorer le taux de conversion, un e-commerçant doit donc assurer un service client à tout moment de la journée et de la semaine, et ce sur tous les supports : c’est là qu’entrent en jeu les chatbots, qui prennent le relais des conseillers en chair et en os. Le chatbot diminue par ailleurs les coûts de service et peut être décliné en une infinité de services, de l’assistance shopping jusqu’au paiement.
La recommandation prédictive grâce au machine learning
La recommandation est une fonctionnalité qui se développe à vitesse grand V grâce à l’IA : en traitant l’historique des ventes et du trafic d’un site e-commerce, il devient possible de créer des modèles de machine learning pour comparer le comportement des internautes en fonction de différents scénarios. Cette technique permet de dégager des tendances de fond dans les comportements, par exemple une hausse de revenu sur un groupe à qui était poussée une recommandation, pouvant aller jusqu’à la prédiction de la probabilité qu’un visiteur achète ou non un produit !
Une chaîne logistique intelligente grâce aux OMS
Pour une entreprise qui vend ses produits sur plusieurs canaux, il est important que l’offre soit identique sur chacun d’entre eux et que les données logistiques soient synchronisées ou centralisées. Pour cela, un système d’ordonnancement de commandes comme un OMS (order management system), intégré au SI, offre la possibilité à une entreprise multicanale de coordonner ses commandes sur l’ensemble de son réseau logistique, en reliant le stock internet et le stock magasin (d’autres pratiques comme le dropshipping permettent de se débarrasser de la gestion de la chaîne logistique). En offrant une visibilité des stocks sur l’ensemble de la chaîne logistique, l’OMS garantit ainsi une bonne orchestration des flux, en choisissant par exemple l’entrepôt le plus rentable par rapport à la commande et au lieu de livraison. Il affiche aussi en temps réel la disponibilité des produits (en entrepôt ou dans chaque magasin physique).
