Comment exploiter le machine learning en e-commerce ?

Le moteur de recommandation et le machine learning en e-commerce sont directement convertis en bénéfices et augmentent la part de marché des entreprises grâce à une meilleure acquisition de la clientèle.

L’équipe de consultants Addepto Machine Learning a analysé les solutions qui présentent le point le plus fort aujourd’hui. Voici quelques cas mettant en valeur le Machine Learning. Ils peuvent vous aider à monétiser vos données et à améliorer l’expérience client, comme Asos et Zalando.

Moteur de recommandation (système de recommandation)

Le moteur de personnalisation et de recommandation est la tendance la plus en vogue dans le commerce électronique mondial. Grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle et au traitement de grandes quantités de données, vous pouvez analyser en détail l’activité en ligne de centaines de millions d’utilisateurs. Sur cette base, vous êtes en mesure de créer des recommandations de produits, adaptées à un client ou à un groupe spécifique (auto-segmentation).

Voyons comment fonctionne le moteur de recommandation dans le commerce électronique. En analysant les données volumineuses collectées sur le trafic actuel sur les sites Web, vous pouvez déterminer les sous-pages utilisées par le client. Vous pouvez identifier ce qu’il cherchait et où il passait la plupart du temps. En fonction de diverses informations: profil de l’activité du client précédent, ses préférences (couleur préférée, par exemple), les données des médias sociaux, l’emplacement et la météo, les résultats s’affichent sur une page personnalisée avec les produits suggérés susceptibles de les intéresser.

Personnalisation de contenu 

Un contenu correctement personnalisé sur un site Web ou une application mobile augmente les taux de conversions et l’engagement des clients. La sélection du meilleur contenu est possible grâce aux algorithmes du Machine Learning. Cet algorithme pourrait trouver des modèles dans les données basés sur le traitement d’une grande quantité de données structurées et non structurées (y compris les images et le texte).

Les algorithmes d’intelligence artificielle prennent en compte plusieurs facteurs tels que : le style et la couleur préférés, l’intensité de l’image, l’historique des activités, les préférences, etc. Les résultats sur le site Web sont adaptés aux préférences personnelles de chaque personne. De cette façon, la recommandation dans le commerce électronique pourrait vous aider à augmenter vos revenus.

Machine Learning pour une tarification dynamique en e-commerce

L’apprentissage automatique peut être très utile en cas de tarification dynamique et peut améliorer vos KPI. Cette utilité provient de la capacité de l’algorithme ML à apprendre de nouveaux modèles à partir de données. Ces algorithmes tirent continuellement des nouvelles informations et détectent les nouvelles demandes et tendances.

Pour cette raison les e-commerçants pourraient utiliser les modèles ML pour une tarification dynamique. Au lieu d’une simple réduction de prix. Les entreprises de commerce électronique pourraient tirer parti de modèles prédictifs ce qui les permet de déterminer le meilleur prix pour chaque produit.

Vous pouvez choisir l’offre, le prix convenable et afficher des remises, qui tiennent également compte de l’état de l’entrepôt. Ceci est fait pour maximiser les ventes et optimiser les stocks.

Tests A / B à l’aide l’intelligence artificielle

Les tests A / B permettent d’adapter le produit (site Web, par exemple) aux consommateurs. Près de 80% des variantes de tests A / B ne donnent pas de résultats positifs. Effectuer ce processus est très difficile et laborieux, c’est pourquoi les méthodes d’intelligence artificielle vous aideront certainement à:

  • Automatiser le processus de sélection des fonctionnalités de la plate-forme (produit) qui doivent être modifiées via l’utilisation d’un algorithme génétique. Ceci est basé sur les meilleurs changements suggérés au produit qu’un algorithme peut offrir. Par exemple, le fait de remarquer que mettre le bouton « ACHETER » plus grand a augmenté les ventes de 1% permet de vérifier si son agrandissement pourrait améliorer les résultats.
  • Segmenter automatiquement ientèle en groupes utilisant des modèles ML non supervisés en fonction de leurs caractéristiques (âge, sexe, dépenses, préférences, etc.). Aussi en fonction de la personnalisation du contenu (produit à leurs besoins). Par exemple, pour les femmes âgées de plus de 40 ans, la couleur principale de la page sera le bordeaux,  elle sera plutôt en bleu pour les hommes de moins de 20 ans.
  • Naviguer rapidement sur les pages et rechercher les produits grâce à l’utilisation d’algorithmes “self-learning” de l’IA au lieu de travaux répétitifs. Ceci permet aux e-commerçants de réduire leurs ordres plusieurs mois en quelques jours.

Améliorer la qualité du moteur de recherche à l’aide du Machine Learning 

Les consommateurs utilisent les moteurs de recherche pour trouver rapidement ce qu’ils ont besoin. Ils ont de moins en moins de temps et de patience pour formuler des requêtes, attendre les résultats et les analyser. C’est pourquoi il est nécessaire de disposer de résultats personnalisés pour les requêtes de recherche.

C’est sur cette base qu’un moteur de recherche personnalisé peut jouer un rôle très important notamment en e-commerce. Il est généralement basé sur des modèles “Machine Learning” avec préférences utilisateur, historique ou requêtes à court et à long terme. Des moteurs de recherche pareils sont en mesure d’augmenter le taux de conversion mieux que les moteurs de recherche ordinaires basés sur les techniques classiques de recherche d’informations ou de produit.

FOQUS concrétise ces atouts à travers un moteur de recherche visuelle qui présente un moteur de recommandation très puissant. Une solution qui rend l’IA accessible à tous !


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