Recommandation, personnalisation, conversation… L'IA booste l'e-commerce

Recommandation, personnalisation, conversation… L'IA booste l'e-commerce L'intelligence artificielle s'introduit aux différentes étapes de la vente en ligne pour enrichir et personnaliser l'expérience du consommateur.

Au moins 60% des cybermarchands utiliseront une forme ou une autre d'intelligence artificielle en 2020 selon une étude de Gartner commanditée par Criteo,. A cet horizon, 30% de la croissance de leurs revenus sera à mettre au crédit de l'IA.

L'intelligence artificielle autorise tout d'abord une personnalisation accrue de l'offre. En croisant les données web (historique de vente, parcours de navigation, avis postés sur les réseaux sociaux…) aux données internes (CRM, programmes de fidélisation, tickets de caisse…), un cybercommerçant va pouvoir modéliser des comportements d'achat. En fonction du profil de l'internaute, le site d'e-commerce modifie la page d'accueil et suggère un choix d'articles personnalisé. Un dispositif désormais assez classique. Un cran plus loin, il s'agira d'anticiper les attentes du visiteur. Ce que font par exemple Netflix ou Amazon. Le premier recommande des séries et films en phase avec les goûts des utilisateurs. Sur certains produits best-sellers, le marchand va, lui, jusqu'à préparer la livraison de colis avant même que les commandes ne soient passées, en se basant sur l'analyse des ventes.

Recommandation personnalisée

Sur le segment de la recommandation, on retrouve les géants de l'édition logicielle. IBM met notamment le potentiel de Watson, sa plateforme d'informatique cognitive, au service de l'e-commerce. Watson Personnality Insights analyse la personnalité d'un individu à travers, entre autres, ses profils sociaux afin de lui pousser les offres les plus pertinentes. La marque de vêtements The North Face fait appel à la technologie de Big Blue pour donner corps à son personnal shopper. Comme un vendeur dans une boutique, il guide l'internaute en lui posant des questions. Où et quand allez-vous utiliser cette veste ? Quel sport pratiquez-vous ? En fonction des réponses et de la météo du lieu de destination, le moteur propose le modèle le plus adapté.

Personnal shopper de The North Face. © JDN / Capture

En faisant appel à différents services cloud de son offre, Google propose également un outil de recommandation qui vise à accélérer la conversion d'acheteurs potentiels. Dans l'exemple que donne le groupe américain sur son site, l'outil permet de personnaliser un service en ligne de location de vacances en tenant compte des préférences et du budget de l'internaute.

Les start-up françaises AntVoice et Early Birds avancent leurs pions

Salesforce a, lui, aussi intégré à sa plateforme d'e-commerce (Commerce Cloud) une brique de recommandation de produits, baptisée Einstein Product Predictions. Comme étude de cas, l'éditeur met en avant le site de la marque de sports outdoors Black Diamond, concurrente de The North Face, qui aurait augmenté son chiffre d'affaires par visiteur de 15% grâce à ce levier.

Des start-up se sont par ailleurs engouffrées sur ce créneau, et notamment françaises. En septembre dernier, Early Birds a levé 5 millions d'euros pour développer son offre de personnalisation de l'expérience client. La société a séduit 70 marchands dont Carrefour, Fnac-Darty, Lacoste, La Redoute, Showroomprive.com ou The Kooples. Sur un positionnement voisin, la jeune pousse parisienne Tinyclues a, elle, bouclé, en février dernier, un tour de table de 18 millions de dollars. Elle revendique plus de 80 clients dont toujours Fnac-Darty mais aussi Cdiscount, Club Med, OUI.sncf et Vente-privee.com. Autre start-up parisienne sur ce segment, AntVoice a levé 2 millions d'euros en mars dernier. A l'instar des graphes des réseaux sociaux, son graphe multi-objets vise à cibler les clients en phase d'achat. Elle a convaincu des e-marchands comme Carrefour, Priceminister, Adeo ou TickeTac.

La reconnaissance visuelle est un autre dispositif d'IA qui peut être mis à profit pour fluidifier l'expérience client en ligne. Le consommateur n'a plus à errer dans l'arborescence du catalogue du site ou à tâtonner pour trouver le mot clé le plus pertinent à saisir dans la barre de recherche. Il lui suffit de prendre l'objet de ses rêves en photo et le site lui proposera un produit similaire ou approchant en termes de style, taille et coloris. La start-up Syte.ai a appliqué le concept au secteur de la mode. Son API qui s'intègre aux sites d'e-commerce permet aux internautes d'uploader les photos prises depuis leur smartphone pour ensuite réaliser une recherche sur les produits. Syte.ai a levé 8 millions de dollars en décembre et compte Marks & Spencer et Kohl's parmi ses clients. D'origine israélienne, la société doit affronter la concurrence de nombreux acteurs sur le créneau dont Slyce, Visenze et Clarifai.

Commerce conversationnel

Autre application de l'IA au monde l'e-commerce : le chatbot. Aux Etats-Unis par exemple, Pizza Hut propose de passer par un bot pour commander son repas. L'agent conversationnel s'assure au préalable (via la fonction GPS du smartphone) que le client est bien dans une zone éligible à la livraison puis demande de confirmer l'adresse. Une facilité d'utilisation qui favorise l'engagement et évite les erreurs de saisie. En France, OUIbot, le bot de OUI.sncf, permet de réserver un billet de TGV sur Messenger ou directement depuis le site e-commerce du transporteur public en indiquant ses lieux de départ et de destination. Différents trains sont proposés. Une fois le trajet validé, l'internaute quitte le bot pour le tunnel de conversion où il finalise la transaction et procède au paiement.

Ces chatbots sont généralement conçus par des prestataires de services comme Equancy ou des agences de création digitale spécialisées comme The Chatbot Factory, Oh my Bot ! ou The Social Client. Là aussi, les géants du cloud se sont positionnés avec des offres de bot as a Service dotées de différentes briques cognitives sur étagère telles que la reconnaissance vocale, le traitement des images ou la traduction automatique. C'est le cas de Microsoft (avec Azure Bot Service), Amazon Web Services avec (Amazon Lex) ou encore IBM (avec Watson Assistant).

En France, Orange Bank a développé son agent virtuel avec l'aide de la technologie d'IBM Watson. Baptisé Djingo, il répond aux demandes des clients de la banque de l'opérateur télécoms. Il permet d'effectuer des opérations ou de bloquer une carte de paiement.

L'assistant vocal, super VRP

Selon une récente étude de Capgemini réalisée auprès de plus de 5 000 consommateurs basés aux Etats-Unis, au Royaume-Uni, en France et en Allemagne, l'avenir de l'e-commerce passera également par la voix. Si les achats réalisés via des assistants vocaux représentent actuellement 3% du volume total des dépenses des consommateurs, ce chiffre devrait s'élever à 18% dans les trois prochaines années. Pour l'heure, ces terminaux servent surtout à écouter de la musique en streaming et à rechercher des informations mais déjà plus d'un tiers des répondants (35%) les utilisent dans le cadre de leurs achats de produits de consommation courante (nourriture, produits d'entretien, vêtements).

Dans cette perspective, on comprend mieux pourquoi Google et Amazon se sont engagés dans une guerre des assistants vocaux. Dans un billet de blog publié le 19 mars dernier, Google a annoncé que son assistant (Google Assistant), qui équipe notamment ses enceintes connectées Google Home, pourra bientôt effectuer des transactions (réserver un produit, passer une commande ou effectuer un achat). Cette fonctionnalité devrait être prochainement mise en œuvre par trois enseignes en France : OUI.sncf pour poser une option sur un billet de train, la Fnac pour acheter les livres les plus vendus et Sephora pour réserver une séance de maquillage en magasin. Au-delà de ce volet transactionnel, l'Assistant vous avertira quand votre taxi arrive ou votre pizza est livrée.

Scénario d'e-commerce via Google Assistant. © JDN / Capture

Amazon poursuit, de son côté, ses efforts pour faire de son assistant conversationnel Alexa un super VRP. Plus de 40 000 skills ont déjà été développés par des éditeurs tiers pour enrichir l'expérience utilisateur. Certaines permettent de commander une pizza (Pizza Hut), de réserver un VTC (Uber, Lyft) ou de consulter le solde de son compte bancaire (Capital One). Dans un billet de blog, Ruhi Sarikaya, responsable machine learning d'Alexa, explique que l'assistant vocal d'Amazon répond déjà à la question "Comment enlever une tache d'huile sur ma chemise ?" par Tide Stain Remover, du nom d'un produit d'entretien bien connu aux Etats-Unis. Ce placement "intelligent" de produit devrait faite l'objet d'une mise aux enchères sur le modèle économique des mots-clés que l'annonceur achète pour arriver en tête des résultats.

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