Des mots à la mode tels que «personnalisation» et «intelligence artificielle» existent depuis des années dans le commerce électronique. Mais est-ce que 2021 pourrait être l’année de la généralisation de ces technologies?
Certains acteurs de l’industrie le pensent, estimant que la technologie de l’intelligence artificielle et son sous-ensemble d’apprentissage automatique sont techniquement prêts.
Par exemple, Jeff DeVerter, directeur de la technologie chez Rackspace Technology, a noté qu’au début du développement de l’IA, les scientifiques des données avaient «une vision, mais pas la capacité». Mais aujourd’hui, «quiconque a terminé ses études secondaires et a suivi de bons cours de mathématiques au secondaire a la capacité de passer six mois ou un an avec des cours [from Jeremy Howard of Fast.ai] et devenez un praticien de l’apprentissage automatique et de la science des données. »
Ensuite, trois tendances pourraient conduire à l’adoption de la personnalisation du commerce électronique – le processus de modification automatique du contenu du site Web, des résultats de recherche et des recommandations de produits pour une expérience d’achat individuelle.
Pression sur les revenus
«2021 va être intéressant», a déclaré Peter Messana, PDG de Searchspring, ajoutant que certaines entreprises de vente au détail «regardent [significant 2021 revenue goals] qu’ils vont devoir réaliser. [Last year’s] pic des ventes en ligne… est presque irréalisable cette année. Comment maintenez-vous ce niveau? »
Pour reprendre le propos de Messana, un dirigeant d’une entreprise de vente au détail pourrait faire face à un défi de taille correspondant aux revenus en ligne de l’année dernière.
Une solution possible pour égaler les revenus de 2020 est d’offrir une meilleure expérience d’achat. «Et c’est là que la personnalisation entre en jeu», a déclaré Messana.
Une expérience d’achat personnalisée pourrait-elle inciter les acheteurs en ligne à acheter en 2021?
Expériences clients
Les acheteurs en ligne ne différencient pas nécessairement l’expérience d’achat sur une application de celle de regarder la télévision en streaming. Et cela pourrait avoir un impact sur ce à quoi une cliente s’attend lorsqu’elle visite une boutique en ligne.
Par exemple, lorsqu’il recherche un film sur Netflix, un consommateur ne voit pas tous les films du catalogue. Au lieu de cela, Netflix utilise l’apprentissage automatique pour proposer des suggestions personnalisées.
De même, lorsqu’elle visite une boutique en ligne et recherche un produit, ce consommateur peut ne pas vouloir voir tous les produits. Au contraire, elle pourrait s’attendre à des objets qui l’intéressent, selon Messana.
Il est intéressant de noter que Searchspring, la société de Messana, a acquis 4-Tell, une plate-forme de recommandation d’IA, en 2020. La technologie de 4-Tell a été développée il y a plus de dix ans et a terminé dans le top 1,5% des entrées du prix Netflix 2009, un concours qui, selon Netflix, «cherchait à améliorer considérablement la précision des prédictions sur la façon dont une personne appréciera un film en fonction de ses préférences en matière de films.»
Des applications telles que Netflix forment les acheteurs à s’attendre à des recommandations personnalisées.
Données
Une troisième tendance ayant un impact sur l’adoption de la personnalisation du commerce électronique basée sur l’IA concerne les données.
Dans le passé lointain du commerce électronique, obtenir des données sur le comportement d’un client et ses préférences était un défi. Les problèmes comprenaient la collecte d’informations sur les acheteurs et le stockage et le déplacement de ces données. La confidentialité était également une préoccupation.
Les défis techniques liés au stockage et au mouvement des données ont pratiquement disparu, selon DeVerter de Rackspace.
Et les fournisseurs de personnalisation se sont améliorés dans l’agrégation des données. Un fournisseur unique peut collecter des données sur le comportement et les préférences de plusieurs sites de commerce électronique, supprimer les informations personnelles et utiliser ce qu’il apprend pour faire de meilleures recommandations de produits.
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