Cas d'utilisation de l'IA dans le commerce électronique : 10 exemples concrets qui fonctionnent

Soyons honnêtes : la gestion d'une entreprise de commerce électronique peut s'avérer trépidante. Trop de stock ? Pas assez ? Les questions des clients s'accumulent ? Des retards d'expédition ?

Les outils d'IA pour le commerce électronique peuvent vous soulager d'une grande partie de ce poids. En fait, les professionnels du commerce électronique affirment que l'IA leur permet d'économiser environ 6,4 heures par semaine. 

Il n'est donc pas surprenant qu'un nombre croissant d'entreprises en ligne construisent des agents d'IA et que l'IA conversationnelle pour le commerce électronique devienne de plus en plus populaire. Il n'est donc pas surprenant que 84 % des professionnels du commerce électronique pensent que l'IA donne aux entreprises un sérieux avantage sur la concurrence. 

Dans cet article, je vais vous présenter 10 cas d'utilisation de l'IA dans le commerce électronique. Si vous réfléchissez à la manière d'utiliser l'IA, ces exemples sont le point de départ idéal.

1. Recommandations personnalisées

TL;DR : La personnalisation alimentée par l'IA transforme un catalogue de produits massif en une expérience personnalisée, aidant les clients à découvrir ce qu'ils veulent vraiment.

Amazon utilise l'IA depuis des années pour adapter sa page d'accueil, ses offres et ses courriels. Aujourd'hui, avec l'IA générative, elle passe à la vitesse supérieure. 

Au lieu de suggestions génériques telles que "Plus d'articles de ce type", les modèles d'Amazon font désormais apparaître des catégories hyper pertinentes telles que "Boîtes-cadeaux pour la fête des mères" ou "Smartwatches avec une autonomie accrue", en se basant sur le comportement d'achat en temps réel. 

Il n'est pas nécessaire d'être Amazon pour offrir ce niveau de personnalisation. Avec des outils open-source comme les embeddings d'OpenAI, ainsi que d'autres ressources comme les agentsLLM et RAG, même des équipes de développement petites ou inexistantes peuvent créer des expériences de recherche intelligentes. 

D'autres technologies peuvent également contribuer à la réalisation de cet objectif :

• Segmentation des clients à l'aide de l'apprentissage automatique pour personnaliser le marketing
• Vecteurs intégrés pour représenter les préférences de l'utilisateur, ce qui permet d'établir des correspondances

En fin de compte, c'est la puissance de l'IA conversationnelle pour le commerce électronique. Et quand cela se produit ? Ils restent dans les parages, vous font davantage confiance, et oui, ils dépensent plus aussi.

2. Les chatbots de service à la clientèle

Une assistance clientèle de qualité ne peut pas s'appuyer uniquement sur des personnes. En utilisant des chatbots d'IA dans l'e-commerce, les entreprises peuvent gérer des volumes importants sans sacrifier la qualité ou la rapidité.

L'assistant virtuel de Sephora en est un excellent exemple. L'entreprise a remplacé son ancien chatbot limité par un chatbot IA de service à la clientèle complet. 

Au lieu de se contenter de répondre aux questions de base, leur nouvel assistant virtuel aide les acheteurs à trouver les bons produits, à vérifier l'état des commandes, à gérer les retours et même à réserver des consultations en magasin. C'est comme avoir un représentant du service clientèle à la demande, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

Pour les entreprises de commerce électronique, ce type d'agent d'IA peut :

• Traiter les retours et les remboursements
• Répondre instantanément aux questions sur les produits ou les politiques
• Mise à jour du compte ou des données d'expédition
• Traiter les problèmes de paiement ou les changements d'abonnement

Avec les bons outils d'IA pour le commerce électronique, vous ne vous contentez pas d'automatiser l'assistance, mais vous pouvez l'améliorer.

Pour Able, une plateforme de coaching santé personnalisé, la mise en place de chatbots pour le service client a permis de réduire de 65 % les tickets d'assistance manuelle et d'économiser plus de 50 000 dollars par an en coûts d'assistance.

3. Prévention de la fraude

Avec le commerce électronique et l'IA, la détection des fraudes n'a plus besoin d'être réactive.

Prenons l'exemple de PayPal. Elle utilise l'apprentissage automatique pour la détection des fraudes de paiement afin d'analyser des quantités massives de données de transaction en temps réel. 

Cela signifie qu'il faut repérer les schémas inhabituels, comme la fraude à la connexion ou les paiements suspects, avant qu'ils ne deviennent un véritable problème. Leurs modèles apprennent et évoluent en permanence, ce qui leur permet de garder une longueur d'avance sur des menaces de plus en plus complexes.

En fin de compte, considérez la détection de la fraude par l'IA comme votre gardien de sécurité numérique. Il ne dort jamais et il est essentiel si vous voulez protéger vos clients.

4. Reconnaissance d'images

Soyons honnêtes, la recherche d'un produit à l'aide de mots-clés est aléatoire. Que tapez-vous lorsque vous essayez de trouver "ce manteau polaire en caramel légèrement surdimensionné avec juste la bonne brillance" ?

C'est là que la reconnaissance d'images par l'IA dans le commerce électronique change la donne, en aidant les clients à rechercher, découvrir et acheter à l'aide de visuels plutôt que de mots-clés.

Pinterest en est un excellent exemple. Avec Pinterest Lens, les utilisateurs peuvent prendre ou télécharger une photo et la plateforme fait instantanément apparaître des produits visuellement similaires qu'ils peuvent acheter. Il s'agit d'une passerelle transparente entre l'inspiration et l'action, entièrement alimentée par l'IA.

En utilisant la recherche visuelle, vous obtenez une découverte plus précise des produits à partir d'images réelles et des taux de conversion plus élevés pour votre entreprise.

5. Prévision de la demande

Savoir ce que les clients achèteront, et quand, peut faire ou défaire vos résultats.

Comme de nombreux détaillants de mode, H&M était confronté à des problèmes d'inventaire : surstockage d'articles peu populaires et pénurie d'articles très demandés. Pour y remédier, H&M s'est tournée vers la prévision de la demande alimentée par l'IA. 

La prévision de la demande alimentée par l'IA utilise l'apprentissage automatique pour prédire quels produits les clients achèteront, quand ils les achèteront et en quelles quantités.

Leur système analyse tous les éléments, depuis les ventes historiques et les données de navigation jusqu'aux événements locaux et aux conditions météorologiques. Les modèles d'apprentissage automatique sont constamment mis à jour en fonction des nouvelles données, ce qui permet de repérer des schémas et des variations de la demande que les outils habituels risquent de ne pas voir.

Aujourd'hui, n'importe quelle plateforme de commerce électronique peut rapidement intégrer les mêmes capacités dans son activité grâce à des solutions sans code.

6. Salles d'essayage virtuelles

L'incertitude est l'un des plus grands défis de la vente de mode en ligne. Les clients ne savent tout simplement pas comment les vêtements leur iront. 

Aujourd'hui, l'IA générative aide les acheteurs en ligne à traverser les cabines d'essayage virtuelles en visualisant la coupe des vêtements sur différents types de corps, réduisant ainsi l'incertitude et renforçant la confiance dans les décisions d'achat.

Les cabines d'essayage virtuelles de Google permettent de visualiser le drapé d'un vêtement sur un ensemble varié de mannequins réels de tailles XXS à 4XL, de teintes de peau, de morphologies et de poses différentes. 

Désormais, au lieu d'imaginer la coupe d'un chemisier à partir d'une image, les utilisateurs peuvent le voir sur une personne qui leur ressemble.

Cette technologie a fait ses preuves :

• Réduire les taux de retour 
• Renforcer la confiance et la satisfaction des acheteurs
• Représenter un plus large éventail de clients d'une manière plus inclusive
• Créer une expérience d'achat unique

Les plateformes continuant à rendre ces technologies plus accessibles, il est de plus en plus facile pour les entreprises de toutes tailles d'adopter les cabines d'essayage virtuelles.

7. Recherche vocale

Fini la dactylographie, place à la conversation. Grâce à l'IA conversationnelle pour le commerce électronique, les assistants vocaux facilitent plus que jamais la recherche et l'achat des produits dont les clients ont besoin.

En fait, 90 % des Américains pensent que la recherche vocale est plus pratique que la recherche en ligne.

Walmart a pris une longueur d'avance. La fonction de commande vocale de Walmart permet aux clients d'ajouter des articles à leur panier en disant simplement : "Hé Google, ajoute du jus d'orange et des œufs à mon panier".

Le système utilise la compréhension du langage naturel et l'historique des achats pour identifier les bons produits et les ajouter automatiquement au panier du client.

La recherche vocale gagne du terrain au Royaume-Uni et aux États-Unis et devient un canal de plus en plus important pour l'interaction avec les clients.

8. Optimisation des prix 

Des clients différents sont prêts à payer des prix différents à des moments différents, c'est pourquoi la tarification dynamique est si cruciale dans le commerce électronique. Grâce à l'IA, les entreprises peuvent ajuster les prix en fonction de la demande, de la saisonnalité et du comportement des clients. Le tout de manière automatique.

Par exemple, lorsqu'un client interagit avec le chatbot de Booking.com, l'IA peut prendre en compte des éléments tels que la localisation et le budget pour faire apparaître des prix ou des offres pertinents. Il peut s'agir d'ajuster les remises, d'afficher différents paliers de prix ou de donner la priorité à des offres groupées à valeur ajoutée en fonction de ce qui intéresse réellement le client.

La tarification assistée par l'IA peut :

• Adapter les prix en temps réel en fonction des niveaux de stocks ou de l'activité des concurrents
• Segment clients et adapter les promotions en fonction de la fidélité et de l'historique des achats
• Exécuter automatiquement des tests de tarification A/B

Si vous en avez assez de modifier constamment vos prix manuellement, l'optimisation des prix par l'IA serait un ajout utile. 

9. Automatiser la création de contenu

La conception de contenu à partir de zéro peut prendre beaucoup de temps. Mais en utilisant l'IA pour générer instantanément des visuels et du contenu marketing à partir de simples invites, vous pouvez rationaliser le processus de conception.

C'est là que des outils comme Magic Design de Canva interviennent pour vous faire gagner du temps. Avec Magic Design, tout ce dont vous avez besoin, c'est d'un court texte pour expliquer à quoi vous voulez que votre message ressemble. 

L'outil génère instantanément des visuels soignés, qu'il s'agisse d'un post Instagram , d'une vidéo YouTube ou d'une présentation. Vous pouvez même télécharger vos propres images et appliquer le style de votre marque en un clic, pour que chaque design soit à l'image de votre entreprise.

En fin de compte, les agents d'IA pour le marketing numérique vous aident à passer moins de temps à regarder une toile blanche et à vous concentrer davantage sur la création.

10. Amélioration de la logistique 

Selon McKinsey, près de 20 % des coûts logistiques sont imputables à ce que l'on appelle les "transferts aveugles", ces moments obscurs où une cargaison change de mains quelque part entre le fabricant et sa destination finale. 

La bonne nouvelle ? L'IA transforme la logistique pour éliminer ces coûts. En analysant des flux de données en temps réel, l'IA peut tout optimiser, de la planification des itinéraires au placement des stocks. 

Par exemple, UPS utilise un agent d'intelligence artificielle appelé ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) pour planifier des itinéraires plus intelligents pour ses chauffeurs. Au lieu de s'en tenir à des itinéraires fixes, ORION utilise des données pour calculer la manière la plus efficace de livrer les colis et apprend au fur et à mesure.

Les résultats ?

• 100 millions de kilomètres économisés chaque année
• 300 millions de dollars d'économies annuelles
• 100 000 tonnes d'émissions de carbone en moins

Avec l'IA dans la logistique du commerce électronique, vous ne livrez pas seulement plus vite, mais aussi plus intelligemment. Vous obtenez moins de retards, des coûts réduits et une meilleure visibilité tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

Les meilleurs outils d'IA pour le commerce électronique

Botpress

Si vous cherchez à utiliser l'IA pour automatiser l'expérience client de votre e-commerce, Botpress est l'une des meilleures plateformes existantes. 

Botpress s'impose lorsque vous avez besoin d'un chatbot qui ne se contente pas de répondre à des FAQ basiques. Pensez-y : aider les clients à trouver le bon produit, les guider dans leur achat, suivre les commandes, ou même résoudre les problèmes après l'achat. Et il est entièrement personnalisable pour que vous puissiez adapter chaque conversation à la voix de votre marque.

En voici les principales caractéristiques :

• Flux visuel créateur
• Compréhension du langage naturel (NLU)
• Support multicanal
• Bibliothèque d'intégrations pré-construites
• Outils d'analyse et de débogage intégrés

Et le meilleur de tous ? Il est gratuit. Ils proposent également des plans payants allant de 89 $ à 495 $ si vous envisagez de construire quelque chose de plus complexe. 

Si votre marque e-commerce évolue rapidement ou fait face à un volume de support élevé, Botpress est idéal pour réduire la charge des tickets et accélérer les temps de réponse. C'est aussi une solution idéale si vous êtes dans une logique de croissance par le produit, puisqu'il peut vous aider à identifier les utilisateurs à fort potentiel et les diriger vers votre équipe de vente (oui, il y a un bot pour ça aussi).

En fin de compte, Botpress est une évidence si vous cherchez une plateforme de chatbot qui peut grandir avec votre entreprise et fournir des conversations personnalisées et de marque à l'échelle. C'est l'un des outils d'IA les plus flexibles pour l'e-commerce, et pour de bonnes raisons.

Coveo

Si vous avez déjà visité un magasin en ligne et que vous avez eu l'impression que la barre de recherche était réellement utile, il y a de fortes chances que Coveo en soit à l'origine. 

Cet outil permet de rendre votre site plus intelligent, que ce soit par le biais d'une recherche alimentée par l'IA, de recommandations de produits personnalisées ou d'un contenu qui s'adapte à l'intention de votre client. Il utilise l'apprentissage automatique et les données comportementales pour prédire ce que veut chaque acheteur, ce qui vous permet d'abandonner l'approche unique.

En voici les principales caractéristiques :

• Recherche intelligente
• Recommandations de produits
• Moteur de personnalisation
• Tests A/B et analyses
• Intégrations

Ils offrent un essai gratuit, mais les prix ne sont pas indiqués d'emblée. Vous devrez donc vous adresser au service des ventes pour obtenir un devis précis en fonction de vos besoins.

Coveo est un outil extraordinaire pour développer la personnalisation et augmenter les conversions. Si votre catalogue est volumineux (pensez à des centaines ou des milliers d'UGS), vous avez besoin de moyens plus intelligents pour que les clients trouvent ce qu'ils recherchent. 

Si vous voulez que chaque visiteur ait l'impression que votre site a été conçu spécialement pour lui, la personnalisation de Coveo, alimentée par l'IA, est difficile à battre.

Bloomreach

Si votre marque de commerce électronique vise une expérience client transparente et hyperpersonnalisée, de la page d'accueil à la caisse, Bloomreach est une entreprise puissante qui vaut la peine d'être examinée. 

Bloomreach combine l'IA, les données clients et le contenu pour offrir une recherche personnalisée, des recommandations de produits et une automatisation du marketing. La véritable magie s'opère lorsqu'elle intègre des données comportementales et transactionnelles pour personnaliser le parcours d'achat en temps réel.

En voici les principales caractéristiques :

• Recherche et merchandising alimentés par l'IA
• Moteur de personnalisation
• Gestion de contenu (CMS)
• Automatisation du marketing
• Intégration de la CDP

Bloomreach est puissant, mais c'est peut-être un peu plus que ce dont vous avez besoin si vous débutez. La tarification est également personnalisée, de sorte qu'il n'y a pas de chiffre unique pour tous à l'avance.

Mais Bloomreach est idéal pour les entreprises de commerce électronique qui souhaitent améliorer leur stratégie de recherche et de personnalisation sans avoir à assembler une douzaine d'outils différents. Si vous essayez d'augmenter les taux de conversion, de réduire les rebonds et de faire en sorte que chaque visite compte, cette plateforme est faite pour vous.

Algolia

Lorsque les clients ne trouvent pas ce qu'ils cherchent, ils rebondissent, et c'est là qu'Algolia intervient. 

Algolia est synonyme de rapidité et de pertinence. Son IA ne se contente pas de faire correspondre les mots-clés, mais comprend le contexte, l'intention de l'utilisateur et même les fautes de frappe pour faire apparaître les bons produits, instantanément. Plus, votre équipe dispose des outils nécessaires pour affiner la recherche afin que votre site soit adapté à chaque client.

En voici les principales caractéristiques :

• Recherche alimentée par l'IA
• Recommandations personnalisées
• Studio de merchandising
• Tests A/B et analyses
• API-first et convivialité pour les développeurs

Si la tarification à l'utilisation est intéressante pour les sites de petite taille, les entreprises de plus grande taille ayant un trafic plus important peuvent voir leurs coûts augmenter rapidement. De plus, la personnalisation du potentiel de la plateforme nécessite souvent l'intervention d'un développeur.

Si la rapidité et la pertinence sont au cœur de vos préoccupations (et elles devraient l'être), Algolia est une solution de choix.

Klevu

Si vous gérez une boutique de commerce électronique et que votre barre de recherche vous semble encore un peu... terne, Klevu pourrait être votre prochaine mise à niveau. Il s'agit d'une plateforme de recherche et de découverte alimentée par l'IA et conçue spécifiquement pour les détaillants en ligne. Elle est particulièrement intéressante si vous utilisez Shopify, BigCommerce ou Magento.

Klevu combine le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique pour aider vos clients à trouver exactement ce qu'ils recherchent, même s'ils ne savent pas exactement comment le faire. De la tolérance aux fautes de frappe aux résultats personnalisés, l'expérience de recherche donne l'impression de comprendre vos clients.

En voici les principales caractéristiques :

• Recherche intelligente
• Recommandations de produits alimentées par l'IA
• Marchandisage et automatisation
• Éditeur visuel
• Intégrations prêtes à l'emploi

Klevu n'est pas non plus l'option la moins chère du marché, donc son prix convient mieux aux magasins qui sont prêts à investir dans des expériences de découverte plus intelligentes. Il est également très puissant, mais l'installation et la personnalisation peuvent prendre un peu de temps. 

Klevu est particulièrement utile si vous souhaitez automatiser le merchandising tout en ayant la possibilité d'intervenir et de guider les clients.

En bref, Klevu aide les acheteurs à trouver plus rapidement ce qu'ils recherchent et les équipes de commerce électronique à mettre en avant les bons produits au bon moment. 

Créer un agent d'intelligence artificielle gratuitement

Si vous êtes curieux de savoir comment utiliser l'IA dans le commerce électronique, il n'y a pas de meilleur moment pour expérimenter.

Botpress est une plateforme de création d'agents d'intelligence artificielle pour tous, quel que soit votre bagage technique. Construisez des flux visuellement, testez vos réponses avec des utilisateurs réels, et connectez les sources de données de votre entreprise pour obtenir les informations les plus récentes. 

Que vous construisiez des agents de support client ou des outils pour optimiser vos opérations, Botpress vous permet de donner vie à vos agents d'intelligence artificielle.

‍‍Startbuilding today. C'est gratuit.

FAQ

Comment choisir le cas d'utilisation de l'IA à privilégier pour ma boutique en ligne ?

Vous devriez choisir un cas d'utilisation de l'IA qui s'attaque à votre plus gros problème - comme la réduction des coûts d'assistance, l'augmentation des conversions ou la gestion des stocks - et pour lequel vous disposez déjà de données utiles, afin que votre premier projet produise des résultats mesurables sans submerger votre équipe.

L'IA ne vaut-elle que pour les grandes entreprises de commerce électronique ou les petites boutiques peuvent-elles aussi en bénéficier ?

L'IA vaut vraiment la peine pour les petites boutiques de commerce électronique, car les outils abordables et les plateformes sans code permettent aux petites entreprises d'automatiser des tâches telles que les recommandations de produits ou l'assistance par chat sans budget important ni équipe technique, ce qui les aide à rivaliser avec les plus grands acteurs.

Combien de temps faut-il généralement pour mettre en œuvre l'IA dans une entreprise de commerce électronique ?

La mise en œuvre de l'IA dans une entreprise de commerce électronique peut prendre quelques jours pour des solutions prêtes à l'emploi comme les chatbots, ou plusieurs mois pour des projets plus complexes comme la recherche personnalisée ou la prévision des stocks, en fonction de la personnalisation.

Quel budget dois-je prévoir pour l'adoption de l'IA dans le commerce électronique ?

Vous devez prévoir un budget allant de quelques centaines de dollars par mois pour des outils d'IA de base tels que les chatbots ou les plugins de recherche, à des dizaines de milliers de dollars pour une personnalisation au niveau de l'entreprise ou des intégrations personnalisées, en tenant compte à la fois des coûts d'abonnement et des frais de développement potentiels.

Comment éviter que les outils d'IA ne fassent des recommandations ou prennent des décisions incorrectes pour mes clients ?

Vous évitez que les outils d'IA fassent des recommandations incorrectes en examinant régulièrement leurs résultats et en choisissant des plateformes qui vous permettent d'affiner facilement les modèles en fonction des données spécifiques de votre entreprise.