5 façons dont les détaillants utilisent l'IA pour améliorer les conversions

L’intelligence artificielle (IA) est la technologie qui aura le maximum d’impact sur le commerce électronique dans les années à venir.

Selon un rapport d’IBM, plus de 90% des organisations surperformantes envisagent l’adoption de l’IA au niveau de l’entreprise. En outre, un rapport de Gartner prédit que 37% des organisations ont déjà mis en œuvre l’IA sous une forme ou une autre.

De l’optimisation des niveaux d’inventaire à la gestion intelligente de la fraude, l’intelligence artificielle fait plus que l’envoi de recommandations de produits personnalisées aux clients.

Voici les cinq principales façons dont les entreprises de commerce électronique utilisent l’IA pour augmenter leurs bénéfices:

1) Tirer parti de l’analyse prédictive pour améliorer les offres de produits

L’analyse prédictive est une technique d’analyse statistique qui utilise l’exploration de données et l’apprentissage automatique pour prédire les événements futurs. Dans le contexte du commerce électronique, l’analyse prédictive permet aux propriétaires de magasins de mieux comprendre les décisions et les comportements des clients.

Il découvre différents facteurs de motivation dans les comportements des consommateurs cibles afin que les propriétaires de magasins de commerce électronique puissent utiliser les données disponibles pour améliorer leurs offres de produits actuelles.

Chaque client interagit avec une boutique en ligne d’une manière unique. L’analyse prédictive permet de comprendre chaque variable du comportement des clients et adapte les offres de produits en conséquence.

Par exemple, les produits moins achetés par les clients peuvent être remplacés par des produits très demandés. De même, si les données de recherche des clients prédisent qu’ils recherchent de nouveaux produits chaque semaine, l’inventaire existant peut être remplacé par des produits plus récents.

2) Application d’analyses de données avancées et d’apprentissage automatique pour une gestion intelligente de la fraude

Les ventes de commerce électronique attirent une croissance des revenus de 209% d’une année sur l’autre. Avec des performances aussi exceptionnelles en termes de croissance, le secteur du e-commerce est vulnérable à la fraude. On estime que d’ici la fin de 2021, les entreprises de commerce électronique perdront environ 6,4 milliards de dollars en raison de la fraude.

La plupart des fraudes se produisent en ligne. Les différents types de fraude au commerce électronique associés aux magasins de commerce électronique comprennent:

• Fraude par carte de crédit où des pirates informatiques volent des informations financières secrètes d’entreprises de commerce électronique pour effectuer des transactions frauduleuses.
• Fraude des partenaires affiliés où les partenaires marketing affiliés facturent des commissions pour des ventes qui ne se produisent jamais.
• Abus de code promotionnel où les fraudeurs peuvent obtenir une réduction plusieurs fois en utilisant le même code de coupon.
• Fraudes par procuration de chaussures où les fraudeurs se font passer pour des individus différents pour acheter plusieurs paires de chaussures en édition limitée.

Les problèmes de sécurité lors d’un paiement sont l’une des principales raisons de l’abandon du panier. Les outils ML et AI sont efficaces pour lutter contre les différents types de fraudes dans le commerce électronique. Des analyses de données intelligentes et des systèmes basés sur l’IA peuvent être utilisés pour analyser à quoi ressemble un comportement légitime d’un client, y compris les fausses baisses. Un arbre de décision supervisé est créé pour détecter les fausses transactions.

Par exemple, des systèmes comme Fraudlabs Pro disposent d’une base de données centrale de listes noires contenant des millions d’adresses IP et d’adresses e-mail pour une détection plus intelligente des fraudes. Il filtre chaque commande à la recherche de modèles de fraude et bloque même plusieurs tentatives de carte de crédit en une fraction de seconde.

Une détection précise de la fraude pour chaque transaction aide les commerçants en ligne à réduire les rétrofacturations et à améliorer leurs profits.

3) Création de recommandations de produits personnalisées basées sur des algorithmes

Les moteurs de recommandation de produits sont basés sur l’approche historique et l’approche prédictive. Les algorithmes d’approche historique proposeront des produits en fonction de la décision prise précédemment par le client. Cependant, l’algorithme d’approche prédictive proposera des produits en fonction de ce que les clients pourraient acheter ensuite.

Par exemple, si un client a acheté une batte de cricket dans le passé, l’algorithme prédictif proposera des suggestions telles que des gants de frappeur, des chaussures de sport, un protège-jambe, un kitbag, un protège-bras, etc.

En outre, les moteurs de recommandation de produits basés sur l’IA peuvent suggérer des produits en fonction des préférences actuelles des clients. Amazon affirme que son moteur de recommandation de produits génère 35% de ses ventes. Le moteur de recommandation de produits suggère des produits liés aux produits que les clients ont achetés dans le passé.

Mais les moteurs de recommandation IA ont également d’autres utilisations. Par exemple, si une cohorte appartenant à un pays achète davantage pour un produit particulier pendant les festivals, le moteur d’IA peut répertorier ce produit sur la page d’accueil pour les personnes visitant cette région.

De même, si des personnes d’un certain groupe d’âge manifestent de l’intérêt pour l’achat d’un produit particulier, le moteur d’IA peut alors répertorier des produits similaires.

Des outils comme Finteza utilisent des analyses avancées du commerce électronique pour identifier les produits que les clients ont achetés ces derniers jours et à quel prix. Il vous permet également de connaître l’article le plus populaire parmi vos clients. Lorsque vous pouvez détecter les produits les plus populaires en fonction de l’emplacement du client, vous pouvez proposer ces produits aux clients pour augmenter vos ventes.

4) Mise à niveau de la conception du site et des prix des produits après analyse des concurrents

La tarification dynamique est l’avenir du commerce électronique. Les principaux acteurs du commerce électronique ont déjà mis en œuvre des systèmes robotiques basés sur l’IA pour offrir une tarification dynamique aux clients.

La tarification dynamique est une stratégie qui utilise le big data et l’IA pour ajouter automatiquement de nouveaux prix aux produits après avoir soigneusement analysé les tendances actuelles des prix et les prix des concurrents. Offrir des prix compétitifs aux clients entraîne une augmentation des revenus du commerce électronique.

L’IA a le pouvoir d’offrir des prix personnalisés à différents clients. Par exemple, si les clients visitent le site de votre concurrent et découvrent que le produit qu’ils souhaitent acheter n’est pas disponible. Ils visiteront votre site pour acheter ce produit.

Maintenant, imaginez si l’IA peut vous fournir ces données et prédire les chances que les clients achètent le produit dans votre magasin. Si les chances d’achat sont élevées, les algorithmes de tarification de l’IA augmenteront automatiquement le prix du produit, ce qui entraînera des profits plus élevés.

Les géants du commerce électronique comme Amazon ont mis en place une stratégie de tarification dynamique et modifient les prix de leurs produits toutes les dix minutes.

Par exemple, des outils tels que Minderest vérifient automatiquement l’inventaire des différents produits dans d’autres magasins de commerce électronique et augmentent de manière dynamique les prix des produits en rupture de stock dans d’autres magasins. Il évalue plus de 20 KPI et trouve les meilleurs prix pour vos produits.

5) Bonne gestion des stocks et prévision intelligente de la demande

L’inventaire est une partie importante d’un magasin de commerce électronique. Le surstockage et le sous-stockage sont des facteurs critiques qui affectent directement les revenus générés par une boutique en ligne.

Le surstockage se produit lorsque les entreprises stockent des produits qui ont une faible demande et dépensent des sommes énormes uniquement pour gérer le stock. De même, le sous-stock se produit lorsque les entreprises ne disposent pas d’un stock de marchandises très demandé, ce qui entraîne des pertes.

L’intelligence artificielle aide les entreprises de commerce électronique à minimiser les pertes tout en gérant les stocks. L’IA aide à prévoir la demande des produits en fonction des commandes précédentes.

Par exemple, l’IA peut prédire que la demande pour certains produits augmentera dans les mois à venir afin que le vendeur puisse maintenir un niveau de stock optimal. Cela minimisera les pertes dues au sous-stock.

Des solutions comme Qualetics exploitent déjà l’IA pour automatiser la gestion des niveaux d’inventaire optimaux. Le système utilise des robots pour vérifier et remplir l’inventaire après avoir prévu la demande.

Les joueurs de commerce électronique intelligents ne détiennent jamais un inventaire au-delà de son utilisation. Les solutions d’IA intelligentes peuvent être utilisées pour suivre l’inventaire existant, prédire les tendances du marché et maintenir un équilibre entre la demande et l’offre tout au long de la chaîne d’approvisionnement.

Conclusion

Offrir une expérience client incroyable est l’objectif principal de chaque entreprise de commerce électronique. L’IA contribue à réduire la fraude au paiement, à améliorer les interactions avec les clients sur tous les canaux, à proposer des recommandations personnalisées aux clients et à automatiser les processus d’acquisition de clients existants. L’IA est la meilleure arme pour combattre les concurrents et les surpasser.