Machine Learning : Comment affecte-t-il le e-commerce ?

L’apprentissage automatique ou “machine learning” est une étude fondée sur des approches statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité de résoudre des tâches à partir des données. Machine learning est de plus en plus intégré dans nos vies quotidiennes, il est donc utile de se demander : comment l’apprentissage automatique affecte-t-il le commerce e-commerce?

Le commerce électronique a beaucoup évolué au cours des dernières décennies. L’apprentissage automatique promet de changer encore plus. Voyons où en est le commerce électronique et comment l’apprentissage automatique affectera la vente en ligne dans le futur le plus proche.

L’intelligence artificielle

Le commerce électronique ne cesse de se développer. L’expérience utilisateur et les performances des marques sont de plus en plus optimisés grâce à la technologie d’Intelligence Artificielle. Cette dernière est en train de modifier le schéma de travail en procurant des solutions performantes pour personnaliser la relation client, segmenter la clientèle et améliorer l’expérience client.

Le moment est venu pour les plates-formes de commerce électronique dotées d’une expérience d’intelligence artificielle qui modifie le modèle économique de nombreuses marques et entreprises. L’avancement des nouvelles technologies a complètement changé le scénario actuel du secteur.

Par conséquent, l’intégration de l’intelligence artificielle dans le commerce électronique a élevé la norme marketing. Les applications d’intelligence artificielle vont de la capacité à analyser des ensembles de données, à identifier des modèles et à créer une expérience personnalisée. Cela crée une approche unique qui est plus efficace que tout être humain.

Grâce à l’intelligence artificielle, les commerçants, les fabricants et les startups digitales donnent un nouvel exemple au secteur du e-commerce.

Machine learning et la personnalisation

La personnalisation est une atout cruciale d’un marketing efficace. En effet, des études ont montré qu’un parcours client personnalisé aboutissait à un engagement accru des clients et à leur fidélité à long terme. Les recommandations de films Netflix, les suggestions de musique Spotify et les promotions spéciales sur Amazon démontrent que le contenu personnalisé est en train de devenir l’attente du consommateur.

Machine learning permet aux e-commerçants de créer une expérience client personnalisée et pertinente. Aujourd’hui, les consommateurs s’attendent à un parcours personnalisé qui s’adapte avec leurs besoins variés..

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique offrent cette possibilité de personnaliser chaque interaction avec le client en lui offrant ainsi une meilleure expérience.

Pour améliorer la personnalisation à l’aide du machine learning, il faut avoir une vision claire des domaines dans lesquels cette personnalisation modifiera le comportement du consommateur et choisir les bonnes méthodes pour créer un contenu riche et pertinent.

Les données démographiques

Les données démographiques peuvent engendrer des comportements et des préférences variées chez les clients. Ces données sont souvent faciles à obtenir. Le code postal, par exemple, peut souvent révéler un profil socioéconomique complet pour les clients – leur distance par rapport aux commerces, le revenu moyen, l’âge moyen, les ratios ethniques, les populations d’étudiants jeunes ou universitaires et aussi les statistiques concernant les couples mariés ou célibataires. Les entreprises peuvent obtenir et appliquer ces données pour former et améliorer le modèle prédictif, simplifiant ainsi le resserrement ultime des données de personnalisation.

Audience sur les reseaux sociaux

Des données démographiques essentielles peuvent aussi se révéler à travers les plateformes préférées des clients. Différents groupes d’âge et groupes sociaux préfèrent des plates-formes de médias sociaux différentes. Par exemple : la génération Z préfère Instagram et Snapchat, tandis que la génération X et la génération Y ont tendance à se rassembler sur Facebook.

La pertinence du contenu

Il est cruciale de comprendre que la précision de la sélection de contenu personnalisé est fondamental pour garantir une expérience personnalisée. Netflix et Spotify n’ont pas commencé par cibler les individus; ils ont permis à leurs systèmes d’évoluer à ce niveau de ciblage.

La pertinence du contenu pour des consommateurs particuliers peut commencer par segmenter sa clientèle :  isoler des segments des consommateurs cibles sur la base de données démographiques, puis sur des microsegments basés sur des données de vente et enfin sur des individus sur la base du comportement d’achat. Les entreprises peuvent utiliser efficacement la machine learning à chaque étape de cette évolution.

Grâce à l’apprentissage automatique, les entrepreneurs sont capables d’identifier et réduire les problèmes que leurs visiteurs peuvent rencontrer. En conséquence, les taux de conversion augmentent et les ventes deviennent plus élevées.


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