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17/11/2018

e-commerce & intelligence artificielle : les applications actuelles et à venir

Le e-commerce se porte bien en France. D’après l’étude menée par la Fevad et le cabinet de conseil KPMG, 37, 5 millions de Français ont fait des achats en ligne en 2017 pour un volume total de 82 milliards d’euros, en hausse de 14,3 % par rapport à 2016. Au-delà des chiffres clés, toujours bons à connaître, l’étude fait le point sur la pénétration des technologies d’intelligence artificielle chez les acteurs du e-commerce, les applications existantes, celles qui se profilent et les défis que pose leur intégration.

Un tiers de l’ensemble des e-commerçants interrogés ont déjà commencé à tester ou utiliser des solutions d’intelligence artificielle au sein de leur organisation. Cependant, les auteurs soulignent que :

« aujourd’hui, l’IA utilisée dans l’e-commerce reste basique et on estime qu’il faudra plusieurs dizaines d’années pour voir des applications de l’IA sophistiquée dans l’e-commerce. »

L’IA « sophistiquée », c’est celle qui apprend vraiment toute seule et qui est capable de « raisonner ». Effectivement, on n’en est pas là, ce qui n’empêche pas les acteurs du e-commerce d’avancer en exploitant les possibilités offertes par les technologies d’IA considérées comme matures.

Recommandation & personnalisation du parcours client

Dans un paysage intensément concurrentiel, les e-commerçants voient assez logiquement la personnalisation du parcours client comme un moyen majeur de se différencier et d’augmenter le panier de l’acheteur. Les applications liées à la personnalisation de l’expérience en ligne sont donc sans surprise les plus courantes : 70 % des solutions à base d’IA opérationnelles aujourd’hui concernent la recommandation de produits et le marketing personnalisé.

Dans les deux cas, il s’agit de mettre en avant pour l’internaute les produits susceptibles de l’intéresser en se fondant sur les achats de clients de même profil, les données de navigation et, ce que personne ne dit jamais mais qui est quand même un fondamental du commerce, les produits qu’il faut pousser pour une bonne rotation des stocks… Faut-il préciser que les plus gros sites de retail sont les champions de la recommandation. C’est logique : plus vous avez de données sur les profils et les comportements des visiteurs/acheteurs, plus les algorithmes ont de grain et à moudre et plus leurs recommandations ont des chances d’être pertinentes.

Localisation des stocks et optimisation logistique

La rapidité de la livraison est enjeu central des sites e-commerce parce qu’elle correspond à une attente majeure des consommateurs. Les surenchères de ces dernières années ont coûté cher aux e-commerçants et comme, pour des raisons concurrentielles, il est périlleux de reporter la totalité des coûts sur le client, il faut trouver d’autres voies d’optimisation : encourager le click-and-collect (dans les points de vente de la marque ou en point relais), rapprocher les stocks des lieux de consommation, automatiser la préparation de commande…  Dans tous ces domaines, des outils d’intelligence artificielle commencent à être utilisés pour rationaliser la localisation des stocks en fonction de la demande prévisible, et réduire ainsi le nombre de ruptures de charge et de kilomètres parcourus par les articles avant d’arriver entre les mains des clients.

Recherche visuelle et essayages virtuels

La reconnaissance d’images a fait des progrès phénoménaux. Chacun peut le vérifier en utilisant Google Lens qui permet de rechercher des articles similaires à ceux qui sont présents sur une photo. Les e-commerçants s’approprient ce type d’applications. Par exemple, l’application mobile de La Redoute permet à l’utilisateur de rechercher des produits du catalogue à partir d’une photo ou d’une image capturée sur le web. L’autre domaine où l’IA apporte de nouvelles solutions est l’essayage virtuel, proposé par un nombre croissant de marchand de lunettes. Les marques de cosmétiques ne sont pas en reste, L’Oréal en tête : le géant du cosmétique a racheté en mai dernier une startup spécialisée dans la réalité augmentée. La technologie permet aux clientes de tester visuellement les produits avant de les acheter. Bon, la limite de ce type d’applications, c’est que l’essayage ne peut être que visuel, or dans l’achat d’un produit de maquillage, il me semble que la texture et l’odeur comptent autant que la couleur… Je doute que l’IA puisse avant longtemps permettre de se rendre compte d’un parfum ou d’une texture…

Et bien sûr, les chatbots !

Les chatbots à base d’intelligence d’artificielle sont en test chez environ la moitié des e-commerçants interrogés dans le cadre de cette étude. La plupart sont des chatbots Facebook Messenger. Ils jouent un rôle tant en avant-vente qu’en après-vente en répondant aux questions basiques. La dimension conversationnelle s’améliore :  le dernier Observatoire des Services Clients nous apprend par exemple que 77 % des Français ayant utilisé un chatbot pour entrer relation avec une marque en 2018 en ont été satisfaits, contre 57 % en 2017. Ils sont cependant 68 % à considérer les chatbots comme un canal de contact complémentaire, sachant que 51 % des utilisateurs ont malgré tout eu besoin d’être mis en relation avec un conseiller client — ce que plus de trois quarts d’entre eux ont d’ailleurs considéré comme étant plutôt une bonne chose.
On est encore loin de la conversation à bâton rompue et de la compréhension de toutes les subtilités linguistiques et émotionnelles que peut offrir l’échange avec un interlocuteur humain… C’est pourtant le défi qu’il va falloir relever, car l’étape suivante annoncée est, pour les e-commerçants, celle des voicebots et des assistants personnels permettant aux clients d’interagir par la voix, que soit pour rechercher un produit, le commander ou contacter le Service Client.

Les principaux défis de l’IA pour les acteurs du e-commerce

L’étude KPMG-Fevad pointe 4 défis relatifs à l’intégration de l’intelligence artificielle par les e-commerçants :
  1. L’intégration de technologies cognitives d’un nouveau type dans des environnements techniques pas toujours au niveau pour les supporter
  2. La nécessité de revoir la distribution des tâches entre le travail humain et les machines, ce qui suppose aussi de lever dans les organisations les craintes de destruction d’emplois associées à l’IA.
  3. La formation des collaborateurs et le recrutement de nouveaux talents afin de développer les compétences requises pour travailler avec l’intelligence artificielle.
  4. La capacité à partager les innovations portées par les start-ups de l’IA avec d’autres entreprises, y compris leurs concurrents… La plupart des e-commerçants n’ont pas vraiment d’autre choix, car seuls les géants mondiaux du e-commerce ont réellement les moyens de développer leurs propres IA.

Pour en savoir plus, téléchargez la synthèse de l’étude KPMG-Fevad !

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