Il en va de même pour l'industrie du commerce électronique ; personne n'aurait pu penser qu'elle deviendrait ce qu'elle est aujourd'hui. Le Machine Learning a de nombreuses applications dans le secteur du commerce électronique qui vont bien au-delà de l'analytics.

Le Machine Learning a de nombreuses applications dans le secteur du commerce électronique qui vont bien au-delà de l'analytics.

L'Intelligence Artificielle, et en particulier le sous-ensemble de la technologie du Machine Learning, a un impact profond sur les entreprises de commerce électronique.

Avant d'entrer dans le vif du sujet, il est essentiel de comprendre ce qu'est le Machine Learning. À un niveau élémentaire, il s'agit d’un processus par lequel une machine peut apprendre. C’est une application du domaine technologique plus large de l'intelligence artificielle. Il consiste à créer des algorithmes ou des programmes qui ont la capacité d’accéder à des données et en tirer des enseignements. Tout cela sans avoir à se faire programmer par un humain.

La façon dont ces algorithmes "apprennent" est principalement la reconnaissance des formes. L’algorithme d’apprentissage est formé en introduisant le plus de données possible. Il analyse ensuite les informations et trouve les tendances qu'elles contiennent. Finalement, l'algorithme est suffisamment "intelligent" pour appliquer ce qu'il a appris à de nouveaux ensembles de données.

Les algorithmes du Machine Learning sont généralement classés dans l'une des trois catégories suivantes :

• Supervisés : Ils appliquent ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données en utilisant des exemples spécifiques étiquetés. Ils peuvent prédire des événements futurs et comparer leurs résultats aux résultats escomptés. Cela aide les algorithmes à s'améliorer avec la "pratique".
• Non supervisés : Ces algorithmes analysent des données non étiquetées et non classifiées. Il n'y a pas d'exemples spécifiques sur lesquels baser les prédictions. De tels programmes tirent donc des conclusions et identifient des structures ou des modèles cachés dans les données.
• Renforcement : Les algorithmes de renforcement interagissent avec leur environnement pour tester les résultats. Par essais et erreurs, les programmes découvrent le comportement correct. Ils adaptent ensuite leurs futures réponses en conséquence.

Différences entre le Machine Learning et l'Intelligence Artificielle

Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'Intelligence Artificielle. La technologie du Machine Learning utilise des données pour prévoir ou exécuter des actions. Plus la technologie est exposée à des données, plus ses résultats sont précis. C'est ainsi que les algorithmes dans ce domaine peuvent être décrits comme étant capables d’«apprendre». 

Le Deep Learning est également un autre sous-ensemble de l'IA et, à bien des égards, de l'apprentissage automatique. C'est là que les réseaux complexes analysent et apprennent à partir d'ensembles de données massifs. Il s'agit du volume d'informations qui ne devient disponible qu'à l'ère du Big Data. 

Il est maintenant temps de préciser l'impact de la technologie sur l'expérience d'achat en ligne. Voici six cas d'utilisation du Machine Learning dans le commerce électronique :

1. Personnalisation

Les consommateurs d'aujourd'hui ne veulent pas être traités comme un client parmi d'autres. Ils préfèrent une expérience client hautement personnalisée. C'est ce type de personnalisation qui permet de fidéliser un client à une marque.

L'IA, et plus précisément le Machine Learning, est le seul moyen d'offrir une personnalisation de haut niveau en ligne. Les algorithmes analysent les données et le comportement des clients afin d'adapter l'expérience utilisateur à chaque visiteur du site.

2. Amélioration de la recherche et du Display

Le machine Learning peut permettre aux utilisateurs de trouver exactement ce qu'ils veulent en fonction de leur requête. Actuellement, les utilisateurs trouvent des produits sur un site de commerce électronique à l'aide de mots clés, le propriétaire du site doit donc s'assurer qu'il a bien attribué ces mots clés aux produits que les utilisateurs recherchent.

3. Une meilleure gestion des stocks

L'un des problèmes persistants du commerce électronique concerne la gestion des stocks. Les vendeurs vendent parfois trop, les livraisons peuvent prendre trop de temps ou les prévisions doivent être erronées. Cela affecte la devise standard du commerce électronique, qui consiste à livrer les bons produits au bon endroit et en bonne quantité. La gestion des stocks peut être laborieuse si elle est effectuée manuellement - ce qui peut avoir un impact sur l'exactitude des prévisions de vente et entraîner des problèmes de trésorerie.

Le Machine Learning peut rendre la prévision de la demande future beaucoup plus précise. Non seulement cela facilitera la gestion de la chaîne d'approvisionnement, mais cela permettra également à l’entreprise de mieux comprendre ses clients et leurs comportements.

Grâce à des algorithmes du Machine Learning, le réapprovisionnement des stocks peut être automatisé sur la base d'une analyse historique et actuelle des ventes.

4. Le Churn Management

Le churn des clients est souvent évoqué dans le créneau du B2B. Il s'agit du taux d'abandon d'une marque par les clients - potentiellement pour en privilégier une autre.

La prédiction des désabonnements consiste à utiliser des données sur les clients existants et antérieurs pour trouver des modèles. Quels comportements, par exemple, les clients adoptent-ils lorsqu'ils sont sur le point de changer de fournisseur ? Ce sont les informations que les algorithmes du Machine Learning peuvent fournir.

Avec ces connaissances en main, l’entreprise saura identifier les personnes qui sont sur le point de quitter. Ensuite, elle pourra adapter ses campagnes marketing, afin de les garder à bord. 

5. Détection des fraudes

Plus la quantité de données est importante, plus il est facile de détecter les anomalies. Le Machine Learning permet d'identifier des modèles dans les données, de déterminer ce qui est un comportement "normal" et d'avertir les administrateurs lorsque quelque chose n'est pas "normal".

En cette ère de sensibilisation à la cybersécurité, l'application la plus courante est la détection des fraudes. Le problème des clients qui achètent avec des cartes de crédit volées, ou qui se rétractent après la livraison de l'article, est omniprésent dans le commerce électronique. Il est presque impossible de détecter et de prévenir ce type de fraude sans un Machine Learning qui traite rapidement les données répétitives pour détecter les fraudes avant qu'elles ne se produisent.

6. Amélioration du service clientèle : Chatbots

Les chatbots peuvent permettre une conversation plus "humaine" avec les utilisateurs en comprenant des données structurées. Grâce au Machine Learning, les chatbots peuvent être programmés avec des informations générales pour répondre aux demandes des clients.

Plus le robot interagit avec les gens, plus il sera en mesure de comprendre un site ecommerce et ses produits/services. Plus l'apprentissage est complexe, plus les chatbots peuvent faire de choses, comme identifier des opportunités de vente incitative, délivrer des coupons personnalisés en posant des questions et répondre aux besoins à long terme du client.