La façon dont nous faisons nos achats en ligne évolue.
Avec davantage de données, des attentes plus élevées de la part des clients et une pression croissante pour rester compétitives, les marques e-commerce ont besoin d'outils plus intelligents.
C'est là que le machine learning entre en jeu. Il ne s'agit pas seulement d'un mot à la mode.
Il s'agit d'un changement radical qui redéfinit la façon dont les entreprises comprennent, engagent et fidélisent leurs clients.
Voyons ce que cela signifie réellement et pourquoi c'est important.
Le machine learning dans le e-commerce consiste à utiliser les données pour améliorer la façon dont les gens achètent et dont les marques vendent. Au lieu de s'appuyer sur des règles fixes, il utilise des algorithmes qui analysent le comportement des clients, identifient des modèles et prennent des décisions automatiquement.
Plus il apprend à partir d'actions réelles telles que les clics, les recherches et les achats, plus il devient précis.
Cette technologie est à l'origine de fonctionnalités que vous utilisez probablement tous les jours.
Pensez aux recommandations personnalisées de produits, à la tarification en temps réel, à la recherche intelligente, à la détection des fraudes et même à la prévision des stocks.
L'objectif est simple : offrir une expérience plus pertinente et plus fluide qui favorise l'engagement, les conversions et la fidélité.
L'intelligence artificielle est un concept plus large.
Elle désigne des systèmes conçus pour imiter la pensée humaine, comme la compréhension du langage, la reconnaissance d'images ou la prise de décision.
Le Machine Learning est une branche spécifique de l'IA qui se concentre sur l'apprentissage à partir de données afin d'améliorer les performances sans être mis à jour manuellement.
Dans le monde du e-commerce, l'IA et le machine learning sont très présents.
L'IA gère des éléments tels que les chatbots du service client ou la recherche vocale.
Le machine learning entre en jeu lorsque ces outils commencent à s'améliorer en fonction du comportement des clients.
Par exemple, un chatbot qui donne toujours les mêmes réponses est alimenté par l'IA, mais celui qui s'améliore dans le traitement des requêtes en fonction des conversations passées utilise le machine learning.
La différence principale réside dans l'adaptabilité.
Le machine learning évolue avec les données.
Et c'est cette adaptabilité qui le rend si puissant pour personnaliser l'expérience d'achat.
Le machine learning fonctionne en entraînant des algorithmes sur de grands volumes de données clients.
Il peut s'agir de l'historique de navigation, des habitudes d'achat, du temps passé sur les pages produits, etc.
Une fois entraînés, ces modèles commencent à faire des prédictions et à déclencher des actions.
Ils peuvent recommander un produit, mettre en avant une réduction ou signaler un comportement inhabituel lors du paiement.
Le système continue d'apprendre au fur et à mesure.
Si une personne achète régulièrement des produits de beauté le vendredi, il peut ajuster automatiquement le timing et les messages.
Si un client abandonne son panier après avoir consulté un certain article, il peut aider la marque à le recibler avec le bon contenu.
Tout cela dépend de la qualité des données.
Plus vos données sont structurées et fiables, meilleurs sont les résultats.
C'est pourquoi de plus en plus de marques investissent dans une meilleure collecte de données, l'intégration du CRM et la mise en place d'analyses propres.
Car plus vos données sont intelligentes, plus l'impact du machine learning est important.
Le machine learning n'est plus seulement un atout appréciable.
Il joue un rôle central en aidant les marques e-commerce à développer la personnalisation, à prendre des décisions plus intelligentes et à transformer les données clients en résultats commerciaux.
De l'augmentation des taux de conversion à l'amélioration des opérations, son impact se fait sentir à tous les niveaux.
Il n'y a pas si longtemps, la segmentation se faisait manuellement.
Les marketeurs regroupaient les clients dans de grandes catégories en se basant sur des hypothèses ou des campagnes passées, en espérant que cela fonctionne.
Cela a fonctionné jusqu'à un certain point, mais aujourd'hui, le paysage du e-commerce évolue plus rapidement.
Le machine learning apporte des informations prédictives en temps réel.
Au lieu de s'appuyer sur des règles statiques, les modèles de ML analysent le comportement au fur et à mesure qu'il se produit et s'adaptent instantanément.
Pensez à des recommandations de produits en direct, à des ajustements de prix ou à du contenu personnalisé en fonction des actions effectuées pendant la session.
Cela va bien au-delà de la personnalisation.
Le Machine Learning prend en charge la prise de décision automatisée tout au long du parcours client, de l'acquisition et l'engagement à la conversion et la rétention.
Il aide les équipes à réagir plus rapidement, à optimiser à grande échelle et à réduire leur dépendance aux conjectures.
Le succès dans le domaine de l'e-commerce dépend de la connaissance que vous avez de vos clients.
Le machine learning va bien au-delà de l'analyse traditionnelle, en révélant des modèles comportementaux profonds.
Il permet non seulement d'identifier ce qu'une personne a acheté, mais aussi quand, à quelle fréquence et ce qui est susceptible de la faire revenir.
Ce type d'informations est essentiel pour augmenter la valeur vie client.
Vous pouvez détecter les premiers signes de désengagement, repérer les segments à forte valeur ajoutée et offrir une expérience personnalisée qui fidélise les clients, même lorsque leurs habitudes évoluent au fil du temps.
Le machine learning améliore les indicateurs qui comptent.
Des recommandations plus pertinentes augmentent le panier moyen.
Un ciblage et un timing plus intelligents améliorent les taux de conversion.
Des prévisions plus précises réduisent les ruptures de stock et les dépenses inutiles.
De plus, le machine learning améliore l'efficacité opérationnelle.
Il permet d'automatiser les tâches répétitives telles que la planification des stocks, la détection des fraudes ou le support client, libérant ainsi votre équipe qui peut alors se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Moins d'erreurs, une exécution plus rapide et un retour sur investissement plus élevé.
Le Machine Learning est déjà en train de transformer le fonctionnement des marques e-commerce.
Il aide les équipes à automatiser des décisions plus intelligentes, à personnaliser le parcours client et à stimuler la croissance, en utilisant des données réelles, en temps réel.
Voici huit façons efficaces d'utiliser le Machine Learning dans votre entreprise e-commerce, avec des exemples concrets pour illustrer chacune d'entre elles.
Les modèles de machine learning analysent le comportement de navigation, l'historique des achats et les préférences afin de suggérer instantanément les bons produits aux bonnes personnes.
Exemple : la page d'accueil d'Amazon s'adapte en temps réel en fonction de votre historique de consultation et d'achat. ASOS utilise des algorithmes similaires pour recommander des styles de vêtements en fonction de vos préférences, de votre taille et de vos commandes passées.
Au lieu de règles de tarification fixes, le machine learning ajuste automatiquement les prix en fonction de facteurs tels que la demande, les stocks, le comportement des utilisateurs et les prix des concurrents.
Exemple : Walmart met à jour quotidiennement les prix de millions de produits à l'aide de modèles de machine learning qui surveillent les données du marché en temps réel. Adobe Commerce propose des moteurs de tarification dynamique qui s'adaptent en fonction des stocks et du trafic.
Grâce au traitement du langage naturel (NLP), les barres de recherche comprennent désormais l'intention, les fautes de frappe et le contexte, ce qui permet aux clients de trouver plus facilement les produits qui leur conviennent.
Exemple : Algolia optimise la recherche intelligente pour Shopify et d'autres plateformes, en utilisant le machine learning pour améliorer la pertinence au fil du temps. La solution Retail Search de Google met également le NLP et les modèles de classement à la disposition des grands détaillants.
Le machine learning prévoit la demande avec une précision beaucoup plus élevée, aidant ainsi les marques à gérer leurs stocks, à planifier leurs réapprovisionnements et à éviter les goulots d'étranglement dans la chaîne d'approvisionnement.
Exemple : Zara utilise le machine learning pour ajuster ses décisions de production et de réapprovisionnement chaque semaine. H&M s'appuie sur des modèles ML pour anticiper la demande par région et par météo.
En analysant les données transactionnelles à grande échelle, le machine learning peut détecter et bloquer les comportements frauduleux avant qu'ils ne deviennent un problème.
Exemple : Amazon Web Services (AWS) utilise le machine learning pour offrir un service de détection des fraudes. Salesforce Commerce Cloud intègre des outils de détection des anomalies dans son processus de paiement.
Le machine learning vous aide à repérer les premiers signes de désabonnement, comme une diminution du nombre de visites, une baisse des dépenses ou l'absence de réponse aux campagnes, et à agir avant qu'il ne soit trop tard.
Exemple : Netflix utilise le ML pour suivre l'engagement envers le contenu et signaler lorsqu'un abonné est susceptible de se désabonner. Les marques e-commerce peuvent faire de même avec l'engagement par email, l'activité sur le site ou la fréquence d'achat.
Les algorithmes de ML regroupent les clients en fonction de leur comportement, de leur intention d'achat ou de leur stade dans le cycle de vie, puis personnalisent le timing, le contenu et les canaux pour chaque segment.
Exemple : Brevo et Klaviyo utilisent le machine learning pour optimiser la livraison des emails et des SMS en fonction de l'historique d'ouverture et de l'engagement prévu. La plateforme publicitaire de Meta recommande également des audiences et des créations en fonction de données de performance réelles.
Le machine learning aide les équipes logistiques à choisir des itinéraires de livraison plus rapides et plus efficaces en fonction du trafic, de l'emplacement, du volume des commandes et de facteurs externes.
Exemple : Amazon utilise des modèles d'optimisation des itinéraires pour réduire les délais de livraison et les coûts logistiques. Le réseau de partenaires de Shopify adopte des outils de ML similaires pour rationaliser la livraison du dernier kilomètre.
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Aussi prometteur que soit le Machine Learning, il comporte son lot d'obstacles, en particulier pour les marques e-commerce en pleine croissance.
De la qualité des données à la complexité technique, voici les principaux obstacles auxquels sont confrontés les détaillants qui souhaitent adopter le Machine Learning.
Le Machine Learning est aussi performant que les données qui lui sont fournies.
Cela signifie que vos données clients doivent être propres, structurées et à jour.
Si votre suivi n'est pas cohérent ou si votre CRM comporte de nombreuses lacunes, vos modèles ne fonctionneront pas correctement.
Et avec les lois sur la confidentialité telles que le RGPD et le CCPA, vous devez également vous assurer que votre collecte de données est conforme et éthique.
👉 Consultez notre article sur les first party data pour savoir comment les collecter et les utiliser.
La création de modèles de machine learning personnalisés nécessite souvent des compétences avancées, du temps et un budget que beaucoup de petites et moyennes marques n'ont tout simplement pas.
Bien que de plus en plus d'outils offrent des fonctionnalités de ML prêtes à l'emploi, il faut encore une stratégie et une intégration pour en tirer une réelle valeur ajoutée.
Les modèles de machine learning ne sont pas des solutions miracles.
Ils doivent être testés, réentraînés et affinés régulièrement.
Le comportement des clients évolue, les gammes de produits changent et des facteurs externes (comme la saisonnalité ou les tendances) peuvent affecter les performances.
Si vous ne mettez pas à jour vos modèles, leur précision diminue rapidement.
Le machine learning est déjà en train de changer le fonctionnement du e-commerce, mais nous n'en sommes qu'au début.
À mesure que la technologie deviendra plus accessible et plus profondément intégrée dans la pile, elle alimentera la prochaine génération d'expériences de vente au détail en ligne.
Oubliez la personnalisation basique basée sur le nom.
Le machine learning permettra bientôt de proposer des expériences personnalisées au niveau individuel, basées sur le comportement, les préférences et le contexte en temps réel.
Pensez à des pages d'accueil qui s'adaptent entièrement à chaque utilisateur ou à des pages produits qui changent en fonction de votre style de navigation.
Avec l'essor de l'IA générative et du deep learning, les sites de e-commerce iront au-delà du contenu statique.
Attendez-vous à des descriptions de produits dynamiques, des visuels générés automatiquement et même des campagnes promotionnelles créées par l'IA qui se testent et s'optimisent elles-mêmes.
Le Machine Learning aidera les marques à unifier les points de contact entre les emails, les SMS, les notifications push et même les réseaux sociaux.
L'objectif ?
Un parcours cohérent et basé sur les données, quel que soit le canal sur lequel votre client interagit, améliorant ainsi l'expérience et la rétention.
Loyoly est une plateforme d’engagement post-achat qui orchestre des parcours via +40 mécaniques pour booster la LTV et la preuve sociale, tout en réduisant le CAC.
