Sur internet, les consommateurs veulent des services de plus en plus personnalisés et instantanés. Ainsi, parce qu’il est facile de choisir le meilleur site pour réaliser ses achats, chaque e-commerçant doit faire le nécessaire pour faire mieux que ses concurrents.
En cela, le machine learning devient réellement indispensable. De nombreuses grandes structures l’ont déjà compris (Amazon en tête). De plus, grâce à des solutions tirant parti du Cloud, de plus petites structures peuvent aussi y avoir accès.
Comment fonctionne cette technologie ? Et de quelle façon machine learning et e-commerce peuvent-ils aller de pair ? Nous vous disons tout.
Comprendre le machine learning
Parfois, certains confondent machine learning et intelligence artificielle. Attention, le machine learning est un sous-ensemble de l’IA (l’IA n’est donc pas forcément du machine learning).
Dans les faits, le machine learning (« apprentissage automatique » en français) donne la capacité aux ordinateurs d’apprendre. En leur fournissant de plus en plus de données, il se base sur des algorithmes capables d’analyser et de prédire des comportements humains (par exemple, l’intérêt d’un consommateur pour un produit complémentaire).
Avec le temps et en corrélant ses prédictions avec les résultats connus, la machine sera capable de peaufiner ses calculs afin de donner des prévisions toujours plus précises et correctes.
À savoir : le machine learning fonctionne selon deux modes :
- L’apprentissage supervisé (ou analyse discriminatoire) qui se base sur des informations prédéterminées ;
- L’apprentissage non supervisé (clustering) qui laisse la machine libre de croiser et regrouper les informations comme elle le souhaite.
Aujourd’hui, tous les secteurs y ont recours. Nous pensons ainsi aux services Google tels que leur célèbre moteur de recherche ou la voiture autonome de la firme.
L’application du machine leaning en e-commerce
Chez Amazon, cela fait bien longtemps que le machine learning est utilisé à son plein potentiel. Ainsi, grâce à cette technologie, le site peut recommander à ses utilisateurs des produits qu’ils vont apprécier. De plus, le géant de l’e-commerce l’utilise aussi pour classer et afficher les avis consommateurs en fonction de leur pertinence. Sans oublier Amazon Écho, l’enceinte intelligente qui répond en vocal à son utilisateur.
Voyons d’autres exemples d’utilisation du machine learning pour un site de vente en ligne.
Une recommandation de produits précise
À l’heure actuelle, les recommandations de produits se font seulement par catégorie (ou selon des critères prédéfinis à l’avance). Grâce à cette technologie prédictive, les ventes incrémentales deviennent plus récurrentes, car répondant parfaitement aux envies et besoins des internautes.
Une recherche plus poussée
Dans le cas où vous possédez un site e-commerce avec de nombreuses références, il se peut que votre recherche interne soit un peu limitée.
En effet, à l’heure actuelle, les technologies proposées par les CMS les plus connus ne s’appuient que sur des corrélations sémantiques pour trouver les produits recherchés par les internautes.
Grâce au machine learning, il est maintenant possible d’aller plus loin en affinant les résultats en fonction d’autres critères que vous aurez paramétrés (avis, taux de conversion, produits à fortes marges, etc.).
Ainsi, l’algorithme est capable de deviner précisément ce que cherchent les consommateurs, sans se limiter à ce qu’un internaute tape dans le champ prévu à cet effet.
Un chatbot capable de répondre aux questions
Une boutique sur internet ne ferme jamais. Un internaute peut donc réaliser un achat en plein milieu de la nuit, sans personne à contacter en cas de besoin.
Ainsi, en partant de ce constat, des chatbots utilisant le machine learning deviennent des technologies intéressantes pour les e-commerçants.
En effet, en permettant à cette intelligence artificielle de répondre à toutes les questions basiques, vous vous dégagez du temps précieux pour vous occuper d’autres choses (ou faire des économies sur votre service clientèle). Surtout que celui-ci est capable d’apprendre des interactions et, donc, d’améliorer ses connaissances au fur et à mesure.
Une meilleure détection des fraudes
Généralement, un petit site e-commerce n’a pas à expérimenter la fraude informatique à grande échelle. Ainsi, ce type d’investissement se révèle peu rentable.
Par contre, pour les structures sujettes à la fraude à la carte bleue en ligne, un outil permettant de sécuriser les transactions est un énorme avantage. Aussi bien pour l’entreprise que pour les clients.
D’ailleurs, de nombreuses banques utilisent déjà le machine learning pour protéger les transactions et détecter plus de 90 % des fraudes.
Une aide à la décision
Finalement, le machine learning est aussi une excellente aide à la prise de décision pour un e-commerçant.
En regroupant de nombreuses données internes et externes, vous pouvez ainsi, entre autres :
- Définir le bon tarif en temps réel pour chaque produit ;
- Prévoir la demande ;
- Anticiper les problèmes de stock ;
- Générer des campagnes remarketing encore plus précises.
C’est un fait : plus les technologies avancent et plus les sites de ventes en ligne se doivent de posséder les outils pour répondre aux demandes de leurs clients, de façon précise et instantanée. En cela, des solutions utilisant le machine learning sont en passe de devenir indispensables.
