Vous pensez que l’intelligence artificielle pour vos achats est encore du domaine de la science-fiction ? Détrompez-vous ! Sur les plateformes d’e-commerce et dans les rayons des magasins, les algorithmes influencent déjà les possibilités de choix. Ils enrichissent aussi les services qu’en tant que consommateur, vous aussi de plus en plus phygital, vous souhaitez.

 

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Le marketing, la logistique, le décisionnel deviennent ‘’data-driven’’, orientés par les données, elles-mêmes finement exploitées par les technologies autour de l’intelligence artificielle et de sous-domaines comme le machine learning et l’analyse sémantique. Pour les retailers, améliorer l’expérience client, proposer des produits, des services, des assistants virtuels au bon endroit, au bon moment, anticiper les attentes grâce à l’analyse prédictive, mieux cerner les évolutions du marché sont des préoccupations au centre de l’utilisation de ces technologies. Elles engagent le secteur dans une nouvelle phase d’innovation, plus orientée sur les services aux consommateurs, une pierre angulaire pour le succès de leur mise en œuvre.

Trop de choix ? Le machine learning facilite les décisions

Limiter le choix du consommateur pour le rendre plus heureux… Le discours va à l’encontre des préceptes classiques. Mais c’est l’un des arguments de Google en faveur du machine learning (apprentissage automatique) que la firme justifie avec les propos d’Aparna Chennapragada rapportés par l’Atelier. « Utilisez la personnalisation : elle réduit le choix et augmente la satisfaction du consommateur qui ne se demande plus ‘’est-ce que j’ai pris la bonne décision ?’’ parmi les cinquante brosses à dents étalées devant lui au supermarché.» Et Google n’est pas le seul à miser sur cette stratégie.

North Face spécialiste des vêtements de montagne va la mettre en pratique sur son site marchand. Vous partez dans le Grand Nord en hiver et vous cherchez un équipement vestimentaire adapté ? L’application de la marque avec en arrière-plan les puissants algorithmes propulsés par IBM Watson croisera vos requêtes avec des données externes pour vous suggérer la veste ou le pantalon adapté à l’aventure. Vous évitez une trop longue errance dans le catalogue et votre décision d’achat est encadrée. Le machine learning pour les achats en ligne copie - ou presque - les questions et conseils d’un vendeur en chair et os dans une surface de vente.

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Dans le secteur des banques, les nouveaux robot-advisors aident maintenant les particuliers à investir et gérer leur épargne. Les applications de l’Intelligence Artificielle déjà utilisées pour la finance pour les placements à grande échelle sont maintenant à la portée du grand public.

Sur les moteurs de recherche et  les grandes plateformes e-commerce, le machine learning apprend des comportements, des historiques de consommation et permet de suggérer des produits supplémentaires, en adéquation avec les goûts et besoins de l’internaute. Google avec son moteur de recherche ou Amazon sont reconnus pour la pertinence de leur système de recommandations.  Chez Amazon, le machine learning est aussi puissamment utilisé en back office pour l’analyse prédictive des commandes et gérer la logistique d’approvisionnement. Et là encore, déclinaison vers des utilisateurs de moindre envergure, le géant du e-commerce a profité de sa maturité dans ce domaine pour proposer aux développeurs un service Amazon Machine Learning à la demande.

 

« L'IA permet aussi de construire une relation plus personnalisée et d'améliorer la relation client en instaurant un dialogue intuitif. » Jean-Claude Heudin, institut de l'Internet du multimédia pour Ecommerce

 

L’ère du commerce et du service conversationnel

Les apps et robots conversationnels sont déjà en action. Ces chatbots peuvent donner automatiquement en ligne des réponses personnalisées et créer un lien social virtuel entre la marque et chacun de ses clients. Certaines mises en œuvre aux États-Unis apportent des perspectives sur l’impact potentiel de cette avancée pour la relation client.retail-app-home-deport

La chaîne alimentaire bio Whole Foods propose un chef cuisinier virtuel avec des recettes établies à partir d’émoji représentant les aliments dont dispose le consommateur. Les échanges avec l’assistant transitent par Facebook Messenger. La chaîne Pizza Hut a elle aussi introduit les bots sur Facebook et Twitter avec l’optique de faciliter les commandes et leurs suivis. Via l’app de l’enseigne de bricolage Home Depot, il est possible de visualiser les effets d’une peinture murale selon différentes luminosités et choisir des accessoires de décoration coordonnés. Et  ces nouvelles fonctionnalités, si faciles à utiliser sont toutes du ressort de l’Intelligence artificielle.

 

Sources : L’Atelier/Chatbots, Engadget, Venture Beat, L’Atelier/IA, Amazon Web Services, Ecommerce,