Avant
Aujourd'hui, la recherche en ligne s'appuie aveuglément sur les mots-clés saisis par l'utilisateur, en y ajoutant parfois un synonyme, avant d'extraire les résultats de la base de données. Les acheteurs doivent donc réfléchir longuement et deviner les mots-clés, espérant que l'ordinateur leur proposera le produit idéal.
Avenir
L'expérience de recherche s'apprête à devenir bien plus intelligente. Une IA plus sophistiquée (basée sur les mêmes modèles que ceux utilisés par des applications comme ChatGPT) comprend désormais parfaitement les concepts recherchés par les acheteurs et peut leur proposer les produits idéaux, même sans correspondance avec les mots-clés. Ces modèles comprennent différentes langues, marques, couleurs et synonymes, et sont capables de trouver des produits pertinents même avec les requêtes les plus générales.
2. Le classement des résultats est boosté
Avant
Les sites de commerce électronique classent généralement les résultats de recherche par mots-clés en fonction de la popularité des produits et de leur potentiel de vente. Il en résulte que les produits les plus populaires (souvent peu attrayants) ou les moins chers apparaissent en tête de liste.
Après
Le classement est optimisé par des modèles d'IA. Ces nouveaux modèles créent un classement unique pour chaque utilisateur grâce à des données personnalisées basées sur le comportement des acheteurs, la compréhension du produit par l'IA à partir de la requête, ainsi que la popularité en temps réel et l'offre et la demande du marché. Ces modèles de fusion utilisent des modèles d'IA d'apprentissage automatique pour optimiser l'expérience utilisateur et fournir des résultats pertinents.
3. Les données en temps réel décuplent l'IA
Avant
Les sites de commerce électronique peuvent utiliser des tableaux de bord analytiques pour comprendre la popularité de leurs produits. Les données du catalogue peuvent être mises à jour quotidiennement afin de permettre un tri par popularité. Les responsables marketing peuvent ensuite exploiter ces données pour optimiser la promotion des articles.
Après
Chaque recherche, chaque résultat affiché, chaque clic, chaque produit consulté, chaque ajout au panier et chaque vente est instantanément transmis à des modèles d'IA en temps réel afin de s'adapter instantanément aux comportements des clients et aux fluctuations du marché. Chaque expérience est unique et optimisée par un apprentissage continu : en cas de changement de météo, de promotions ou de nouveaux produits, les modèles d'IA réagissent à la vitesse de l'éclair.
4. Chacun reçoit son propre modèle.
Avant
Chaque client bénéficie de la même expérience d'achat. Tous les sites de commerce électronique utilisent le même algorithme.
Après
Chaque client possède son propre modèle d'IA, entraîné en temps réel grâce à chacune de ses interactions sur le site web. Chaque site e-commerce repose sur des modèles uniques, entraînés et optimisés à partir des données qu'il fournit.
5. La personnalisation arrive enfin
Avant
Les clients peuvent bénéficier d'une personnalisation de base après plusieurs visites et la création d'un compte. Cette personnalisation est principalement axée sur l'incitation à « racheter » et sur un certain niveau de fidélisation à la marque.
Après
La personnalisation s'active dès le premier clic et est active à chaque session, même pour les nouveaux visiteurs. Elle est présente sur toutes les interfaces, y compris la page d'accueil, la recherche, la navigation, les recommandations et même le paiement. Les vendeurs sont tellement confiants dans la personnalisation de leur site qu'ils montrent aux clients les éléments personnalisés et leur permettent de configurer les paramètres selon leurs préférences.
6. Merchandising = Apprentissage de l'IA par le biais des retours humains
Avant
Les responsables merchandising s'appuient sur leur intuition et des estimations éclairées pour promouvoir les articles et organiser les pages de catégories. Il arrive souvent que leurs choix se contredisent et que la moitié de l'équipe aggrave la situation (sans que l'on sache laquelle).
Après
Les responsables merchandising disposent de super-pouvoirs grâce à l'IA. Celle-ci automatise les tâches les plus simples et ne leur confie que les décisions les plus importantes. Le système utilise ensuite leurs retours pour améliorer continuellement son algorithme. Les responsables merchandising peuvent ainsi consacrer plus de temps à optimiser l'expérience utilisateur, affiner leur compréhension des clients et utiliser ces connaissances pour enrichir l'IA. En retour, l'IA peut évaluer et conseiller les responsables merchandising en leur indiquant l'efficacité de leurs modifications.
7. Commerce conversationnel
Avant
Average keyword length is < 3 words. Most search queries are just categories (like “dress”) or filters (“blue dress”). The site has amnesia and cannot remember the previous queries.
Après
Les clients bénéficient de conseils d'experts et d'un accompagnement personnalisé grâce à un chatbot intégré au site. Ils peuvent ainsi poser des questions et converser de manière naturelle. La conversation se déroule en continu, le chatbot posant des questions et affinant la présentation des produits en direct devant l'utilisateur. Le bot apprend les préférences du client et peut lui prodiguer des conseils avisés pour l'aider à choisir entre des produits similaires. Imaginez un assistant personnel ou un conseiller expert dans un Apple Store.
8. Achats multimédias
Avant
Les produits sont simplement désignés par du texte, figurant dans le titre et la description. Les clients peuvent uniquement effectuer des recherches par mots-clés.
Après
Les produits sont vivants et multidimensionnels. Les modèles d'IA peuvent utiliser des images, des vidéos et du texte pour fournir des conseils d'experts à leur sujet. Les modèles utilisent des données provenant de l'ensemble du web pour comprendre les produits et les marques. Les clients peuvent poser des questions ou utiliser des images ou la parole pour effectuer des recherches. L'IA générative, par exemple, peut afficher des modèles personnalisés dans des vêtements et recommander des tenues en fonction des achats précédents.
9. IA en tant que service : IA via API
Avant
Les sites de commerce électronique sont alimentés par des monolithes complexes et tout-en-un, impossibles à étendre et présentant une transparence de type « boîte noire ».
Après
Tout, y compris le modèle d'IA, est modulaire et facile à intégrer grâce à des API conviviales pour les développeurs. Chaque modèle d'IA est proposé comme un service, facturé à l'usage, avec des points d'accès distincts pour la recherche, la navigation, le classement, les recommandations, etc.
10. Le commerce électronique se scientifique
Avant
Le e-commerce est un art où les responsables marketing et les développeurs tentent d'optimiser les conversions en s'appuyant sur leur intuition. Il est difficile de savoir précisément comment faire la différence et si chaque modification apportée améliore réellement l'expérience client.
Après
Le e-commerce est une science où les modèles d'IA optimisent et améliorent constamment leurs performances grâce à des tests A/B et à des expérimentations qui fournissent des données statistiquement significatives. Le rythme et le volume de ces expérimentations s'accélèrent, et les consommateurs indiquent par leurs clics ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
Et maintenant ?
Au vu des récentes percées du marché, comme l'essor de ChatGPT, l'IA peut sembler un bond en avant instantané. En réalité, ces nouvelles capacités performantes sont l'aboutissement de progrès constants réalisés par le secteur sur une longue période. Nous disposons désormais de nouvelles fonctionnalités qui transformeront le commerce électronique en permettant aux entreprises d'offrir des expériences client fluides et personnalisées comme jamais auparavant. Comprendre le potentiel de l'IA et savoir comment tirer parti de ces nouvelles possibilités pour atteindre les objectifs commerciaux et clients est l'étape cruciale suivante pour les entreprises qui souhaitent évoluer et prospérer dans un monde dominé par l'IA.
Pour bien démarrer, vous pouvez vous familiariser avec la recherche en IA grâce aux ressources d'Algolia.
À propos d'Algolia
Algolia est la plateforme de recherche et de découverte la plus puissante au monde, conçue selon une approche API-first. Elle continue de révolutionner la recherche grâce au premier moteur de recherche hybride au monde, qui combine recherche sémantique par mots-clés et recherche vectorielle au sein d'une API unique, grâce à la technologie NeuralSearch. Algolia permet aux développeurs et aux utilisateurs professionnels de créer des expériences utilisateur uniques, captivantes et évolutives, et d'anticiper les besoins des clients à une vitesse fulgurante. Nous offrons la meilleure expérience de navigation applicative actuellement disponible sur le marché.
Algolia vous guide à travers le monde et facilite la découverte de contenus où que vous soyez : au travail, à la maison ou pendant vos loisirs. Plus de 17 000 entreprises font confiance à Algolia pour gérer plus de 1 500 milliards de requêtes de recherche par an, parmi lesquelles Under Armour, Birchbox, Stripe, Slack, Medium et Zendesk. Le siège social d'Algolia se situe à San Francisco, et la société possède des bureaux à New York, Atlanta, Austin, Paris, Londres, Bucarest et Sydney. Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.algolia.com
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