Apprentissage automatique pour le commerce électronique et les PME

Il n'est jamais trop tard pour apprendre – en fait, c'est maintenant le meilleur moment. Si vous dirigez une petite ou moyenne entreprise ou une entreprise de commerce électronique, en savoir plus sur vos clients vous aidera à prendre de meilleures décisions commerciales que jamais. Pas besoin de faire du porte-à-porte : le Machine Learning (ML) fait l'affaire pour vous.

Alors que l'IA consiste à imiter les capacités humaines, la technologie d'apprentissage automatique forme une machine à apprendre - il s'agit essentiellement d'un employé autodidacte qui traite et interprète les données des consommateurs, ce qui est particulièrement important pour les détaillants en ligne.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être trouvés dans diverses applications d'intelligence artificielle. Nous vous en dirons plus sur les deux principaux avantages et les cinq éléments que vous pouvez mettre en œuvre dans votre stratégie de commerce électronique et de croissance.

Avantages du ML pour les sites de commerce électronique et les PME

Les avantages du ML vont au-delà de l'amélioration des ventes en ligne. Avec ML, vous pouvez créer des avantages commerciaux pour chaque département de votre entreprise de commerce électronique. Améliorez l'efficacité, la productivité, offrez un meilleur support client et prenez de meilleures décisions RH. Voici comment ML aide les PME et les sites Web de commerce électronique.

Il aide à identifier les modèles et les tendances

Entrez dans la tête de votre client moyen, sachez ce qui le motive et ce dont il a besoin - avant qu'il ne le fasse. Les algorithmes d'apprentissage automatique identifient les tendances et découvrent des modèles à partir des données, sans que vous ayez à spécifier ce que vous recherchez. Cela garantit que vous obtenez réellement des informations exactes et vraies, au lieu de ce que vous espériez peut-être trouver. Désolé.

Chaque action que nous entreprenons en ligne laisse une empreinte numérique. Des achats précédents aux interactions en ligne, nous laissons derrière nous de nombreuses informations précieuses. Cela semble très Big Brother, mais rassurez-vous : avec les directives de confidentialité actuelles et les systèmes en place, ils ne sauront pas vraiment qui vous êtes, juste quel genre de personne si c'est moins effrayant.

L'apprentissage automatique collecte toutes ces données et les combine dans un personnage ou un profil qui peut aider les entreprises en ligne à créer une meilleure expérience client, simplement parce qu'elles comprennent avec qui elles interagissent. Bonjour, meilleures relations! En ligne, du moins. Et avec les entreprises. Mais reste!

C'est précis et automatisé

Comme nous l'avons dit, ML recherche des modèles réels, sans que vous le poussiez dans la direction souhaitée. Il peut traiter de gros volumes de données incroyablement rapidement. Cela vous permet de prendre les mesures appropriées au bon moment. Après avoir mis en place une technologie d'apprentissage automatique, vous êtes en fait libre de faire autre chose et de la laisser faire ce qu'elle fait le mieux.

Le Machine Learning est entièrement automatisé et très précis, surtout par rapport à l'analyse manuelle des données clients. Cela améliore la productivité et l'efficacité de votre service marketing et commercial. C'est un gain de temps et (entendons-le tous ensemble !) d'argent ! Cela vaut également pour le support client, si vous y implémentez ML. Découvrez comment plus tard, car nous allons maintenant mettre en évidence 5 façons d'utiliser le ML.

Cinq façons d'exploiter la puissance du ML pour votre site de commerce électronique ou votre PME

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ne sont pas seulement des outils pour les grandes organisations - de plus en plus de PME et de sites de commerce électronique les mettent en œuvre pour augmenter les ventes et réduire les coûts. Voici cinq façons de faire de même.

1. Recommandation et personnalisation du produit

Vous savez, quand vous êtes au supermarché et que vous vous dirigez vers la caisse, où vous tombez sur tous les bonbons dont vous avez envie, mais ce n'était pas sur votre liste ? Alors tu prends un Snickers parce que ça n'aura pas d'importance pour le total, n'est-ce pas ? Imaginez si les entreprises de commerce électronique pouvaient faire de même.

Ils peuvent. La plus grande partie des boutiques en ligne vous montrera ce qui « pourrait également vous intéresser » après avoir ajouté un article à votre panier.

Cela en soi n'a rien de nouveau. Mais alors que les recommandations de produits traditionnelles affichent les produits en fonction de leur popularité auprès de tous, un moteur de recommandation permet de créer des expériences d'achat personnalisées : il affiche des recommandations individuelles.

Grâce à l'analyse prédictive, cette technologie d'IA augmente considérablement la conversion et l'engagement des clients. 80 % des acheteurs sont plus susceptibles d'acheter auprès d'une entreprise qui propose des expériences personnalisées. C'est beaucoup d'acheteurs.

Les propriétaires de petites entreprises et ceux qui débutent avec ML pour leur plate-forme de commerce électronique peuvent se sentir un peu désemparés quant à l'endroit où obtenir toutes les données nécessaires. Commencez petit, par exemple, en implémentant des quiz sur votre site Web pour collecter des informations sur vos clients, sans que cela paraisse très intrusif.

2. Mettre en œuvre une tarification et un reciblage dynamiques

Il ne s'agit pas seulement de montrer le bon produit – le bon prix joue également un rôle important dans le processus de prise de décision des consommateurs. Le ML détecte les demandes et les changements de comportement des consommateurs. Grâce à ces modèles prédictifs, vous pouvez proposer des remises en temps réel, ce qui vous aide à ajuster les prix pour augmenter les ventes ou améliorer les marges.

Parfois, le produit et le prix ne sont pas les problèmes. C'est le moment. ML aide le détaillant de commerce électronique à mettre en place des campagnes de reciblage intelligentes pour rappeler aux visiteurs ses produits au moment opportun. Outre le reciblage, cette tactique est également utile pour la vente incitative et la fidélisation globale des clients.

3. Améliorer les moteurs de recherche

La façon dont nous cherchons a radicalement changé au fil des ans. Les moteurs de recherche sont devenus une partie intégrante de notre vie, et la façon dont nous leur « parlons » montre ce changement dans la relation. Comme dans de nombreuses relations : nous voulons qu'ils comprennent tout ce que nous voulons sans vraiment dire ce que nous voulons.

Nous utilisons des moteurs de recherche pour trouver ce dont nous avons besoin. Mais si ces moteurs sont capables de nous offrir des options encore meilleures que celles auxquelles nous pensions réellement, cela change tout le jeu. ML est capable de le faire en utilisant un modèle d'apprentissage automatique avec des préférences utilisateur à court et à long terme, un historique et des requêtes précédentes.

Gardez à l'esprit que même si ML peut soustraire toutes ces informations aux utilisateurs, votre site Web doit être préparé à cela. ML veut faire correspondre les mots-clés et les synonymes, les mots-clés que vous avez attribués à vos produits, alors assurez-vous qu'ils sont en place.

4. Chatbots

Certaines personnes ont juste besoin d'un coup de pouce dans la bonne direction. Peut-être recherchent-ils un lien vers des informations sur les livraisons. Si vous avez un agent client qui passe du temps là-dessus, c'est bien, mais pas très rentable.

Un chatbot intelligent peut interpréter les questions des utilisateurs individuels et y répondre individuellement. Pendant ce temps, votre agent de service peut se concentrer sur les requêtes les plus urgentes et fournir une assistance plus personnalisée.

Les chatbots intelligents s'appuient fortement sur l'apprentissage automatique. Plus ils auront de conversations, plus ils apparaîtront humains. Mais au fil du temps, et en fonction de votre investissement, ils peuvent apprendre à faire beaucoup plus, comme identifier les opportunités potentielles de vente incitative ou découvrir les besoins à long terme du client.

5. Prévision de l'offre et de la demande

Dernier point mais non le moindre : si le ML vous aide à prédire quels produits se vendront le mieux aux consommateurs individuels, il vous aide également à optimiser votre chaîne d'approvisionnement. En termes simples : en prédisant le comportement des clients, il prédit également le stock nécessaire et aide à la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Lier les efforts de commerce électronique à la gestion des stocks offre des avantages au-delà de l'augmentation des ventes et de la fidélité des clients. Aucun stock inutile ne signifie un meilleur flux de trésorerie - tout cela grâce au Machine Learning.

Alex Birch est un co-fondateur d'Amazon FBA Business et un amoureux de tout ce qui touche au marketing et à la recherche. Originaire de Manchester, au Royaume-Uni, mais profite maintenant de la vie sous le soleil de Barcelone. Connectez-vous avec lui sur LinkedIn.