Apprentissage automatique du commerce électronique
Après un certain temps dans le commerce électronique, vous comprendrez la relation symbiotique entre l'industrie et la technologie. Le commerce électronique n’est possible que grâce à la croissance d’Internet. La généralisation des téléphones portables a contribué à mettre les magasins Internet dans les poches de chacun.
De nombreuses personnes averties vous diront que l’intelligence artificielle est la prochaine grande avancée technologique (IA). L’IA gagne rapidement du terrain dans une variété de domaines et sous diverses formes. Le secteur du commerce électronique n’est pas à l’abri.
L'intelligence artificielle, à savoir la composante d'apprentissage automatique de la technologie, a un impact significatif sur les entreprises de commerce électronique. L'apprentissage automatique a de nombreuses utilisations dans l'industrie du commerce électronique.
Continuez à lire pour découvrir quelques-uns des plus importants. De plus, nous démontrerons pourquoi vous manquez quelque chose si vous ne profitez pas déjà du potentiel de l'IA pour votre entreprise. Mais d’abord, passons en revue les fondamentaux.
L'apprentissage automatique s'est développé au fil des années
Avant d'entrer dans les détails du machine learning et du commerce électronique, il est important de d'abord définir le machine learning. À son niveau le plus élémentaire, c’est exactement ce qui est écrit sur la boîte : une méthode d’apprentissage pour une machine. Cependant, comme on peut s’y attendre, les choses sont un peu plus délicates en pratique.
L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui englobe un large éventail de technologies. Cela implique le développement d’algorithmes ou de programmes capables d’accéder aux données et d’en tirer des enseignements. Le tout sans avoir recours à une programmation humaine.
La reconnaissance de formes est la principale méthode par laquelle ces algorithmes « apprennent ». Un algorithme d'apprentissage automatique est entraîné en lui fournissant autant de données que possible. Il examine ensuite les données et identifie les tendances. L'algorithme devient finalement « intelligent », lui permettant d'appliquer ce qu'il a appris à de nouveaux ensembles de données.
Les algorithmes d'apprentissage automatique sont souvent divisés en trois catégories :
- Supervisé : ceux-ci utilisent des exemples spécifiques étiquetés pour appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données. Ils sont capables de prévoir les événements futurs et de comparer leurs résultats aux résultats souhaités. Grâce à cet « exercice », les algorithmes s’améliorent.
- Non supervisé : ces algorithmes examinent les données qui n'ont pas été étiquetées ou catégorisées. Les prédictions ne peuvent pas être faites sur la base d’exemples spécifiques. En conséquence, ces systèmes font des déductions et identifient les structures ou modèles sous-jacents dans les données.
- Renforcement : les algorithmes de renforcement utilisent leur environnement pour tester leurs sorties. Les programmes apprennent le comportement correct par essais et erreurs. Ils ajustent ensuite leurs réactions en conséquence à l’avenir.
L’apprentissage automatique a une histoire beaucoup plus longue que vous ne le pensez. Peu de temps après que les scientifiques ont découvert le fonctionnement des neurones du cerveau, la discipline est apparue.
Arthur Samuel a conçu un programme informatique pour jouer aux dames en 1952. Frank Rosenblatt a créé le premier réseau neuronal entièrement artificiel six ans plus tard. Il s’agit d’un algorithme d’apprentissage automatique basé sur la structure des neurones humains en général.
Au cours des décennies qui ont suivi, le domaine de l’apprentissage automatique a continué de progresser. En 1997, IBM avait développé l'ordinateur Deep Blue. Il a battu l'actuel champion du monde d'échecs. Cependant, ce n’est qu’au XXIe siècle que ce domaine prend véritablement son essor.
L’invention des GPU est en grande partie responsable de cette accélération (Graphics Processing Units). Ces processeurs ont la capacité de permettre aux algorithmes d’examiner beaucoup plus de données dans un laps de temps beaucoup plus court. En conséquence, l’apprentissage automatique actuel est capable d’appréhender des ensembles de données de plus en plus complexes. Il a également la capacité de créer des prédictions beaucoup plus complexes et précises.
Différences entre l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle
Vous vous demandez peut-être : « Attendez, ne parlez-vous pas d'IA plutôt que d'apprentissage automatique ? quand vous lisez jusqu'ici. En un mot, la réponse est oui et non. L’apprentissage automatique, comme les doigts et les pouces, est de l’IA, mais toute l’IA n’est pas de l’apprentissage automatique.
- Le premier est l’apprentissage automatique.
L'intelligence artificielle inclut l'apprentissage automatique comme sous-ensemble. L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui fait des prédictions ou prend des mesures basées sur des données. Plus la technologie est exposée à des données, plus ses résultats deviennent précis. C'est ainsi que les algorithmes dans ce domaine sont décrits comme ayant la capacité « d'apprendre ». - L’intelligence artificielle arrive en deuxième position.
L’IA englobe une variété beaucoup plus large de technologies. Toute technologie qui imite le comportement humain est appelée intelligence artificielle. L’apprentissage en est un exemple, mais le raisonnement, la détection et l’adaptation en sont d’autres.
L’apprentissage profond est un sous-domaine de l’IA qui est similaire à l’apprentissage automatique à bien des égards. C'est là que d'énormes ensembles de données sont analysés et appris par des réseaux neuronaux complexes. Nous parlons d’une quantité massive de données qui n’est disponible que depuis peu à l’ère du Big Data.
Avantages commerciaux de l'apprentissage automatique du commerce électronique
L’apprentissage automatique, comme d’autres technologies de pointe comme la réalité augmentée, présente de nombreux avantages commerciaux. Cela est particulièrement vrai pour les détaillants en ligne. La capacité des algorithmes à donner un sens à des quantités massives de données est inestimable.
Des applications d'apprentissage automatique sont désormais disponibles pour pratiquement tous les aspects des opérations de commerce électronique. L'intelligence artificielle du commerce électronique offre tout, de la gestion des stocks à l'expérience consommateur. Examinons de plus près comment l'apprentissage automatique peut aider votre entreprise.
- Une hausse des conversions
La capacité de tout site de commerce électronique à convertir les navigateurs en acheteurs en ligne est essentielle. C'est pourquoi vous serez préoccupé par le taux de conversion de votre site Web. L’une des raisons pour lesquelles l’apprentissage automatique est si bénéfique pour le commerce électronique est qu’il peut contribuer à augmenter les taux de conversion de diverses manières. Lorsque nous examinerons les cas d'utilisation du commerce électronique, nous expliquerons comment l'apprentissage automatique peut contribuer au taux de conversion. Cependant, sa valeur à cet égard est généralement divisée en deux catégories. C’est ainsi qu’il peut vous aider avec les recommandations de produits et les moteurs de recherche sur site. Les algorithmes basés sur l'apprentissage automatique peuvent produire des résultats de recherche plus intelligents. Ils peuvent comprendre ce qui est tapé dans le champ de recherche grâce au traitement du langage naturel. Ils appliqueront ensuite ce qu'ils ont appris lors de recherches antérieures pour montrer au chercheur exactement ce qu'il recherche. Cela est vrai même si les clients ne saisissent pas le nom du produit ni même une description complète.
Les recommandations de produits basées sur l’apprentissage automatique sont également plus intelligentes. Les visiteurs d'un site de commerce électronique peuvent être analysés à l'aide d'algorithmes. Ils reconnaîtront les produits qu'un visiteur regarde ou achète, ainsi que le contenu avec lequel il interagit. Lorsqu'un utilisateur revient, il se voit proposer des produits comparables à ceux pour lesquels il avait précédemment exprimé son intérêt. C'est pourquoi, lorsque vous allez sur Amazon, vous trouverez de nombreux produits similaires à ceux que vous avez récemment achetés ou regardés. - Exécuter des initiatives marketing plus ciblées
Le marketing e-commerce et la prospection commerciale ont de nombreux points communs. Les campagnes les plus efficaces sont celles qui sont extrêmement pertinentes pour leur groupe démographique cible. L'apprentissage automatique peut aider une entreprise de commerce électronique à maintenir sa pertinence. Les magasins de commerce électronique ont désormais accès à plus de données que jamais à l’ère du Big Data. L'apprentissage automatique peut les aider à donner un sens aux données clients afin que les stratégies marketing puissent être mieux adaptées. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont essentiels pour identifier les modèles. Ils démontrent ce qui suscite l’intérêt de certains clients ou visiteurs du site Web. Cela permet une segmentation plus précise des clients. Vous pouvez diviser vos prospects en groupes en fonction de leurs domaines d'intérêt. En conséquence, vous pourrez leur envoyer du matériel marketing beaucoup plus pertinent. Un autre domaine dans lequel l’apprentissage automatique s’avère utile est le reciblage. Les algorithmes peuvent analyser le comportement des clients et recommander des publicités de reciblage hautement ciblées. Imaginons qu'un acheteur potentiel se rende sur le site Web de Bliss. Ce visiteur a peut-être regardé les produits de soin pour peaux sèches de la marque. Ils ont peut-être même mis des produits de cette collection dans leur panier. Mais ils n’ont finalement pas acheté. Ils ont cependant fourni une adresse e-mail de contact. Bliss utilisera l'apprentissage automatique pour déterminer si le visiteur est un bon candidat pour une campagne de reciblage. L'entreprise peut ensuite envoyer un e-mail faisant la promotion des articles pour peaux sèches pour lesquels le responsable a exprimé son intérêt. - Augmenter l’efficacité des opérations internes
Tous les avantages du machine learning pour le commerce électronique ne sont pas liés aux opérations orientées client. Les algorithmes peuvent également fournir des informations en temps réel pour vous aider à améliorer l'efficacité de vos autres activités. À titre d'exemple, réfléchissez à la façon dont vous gérez vos niveaux de stocks et votre comptabilité des stocks. De nombreuses entreprises sont tiraillées entre le débat FIFO et LIFO. L'analyse des données client est la meilleure approche pour déterminer quelle méthode est idéale pour vous. L’apprentissage automatique accélère et améliore la précision d’une telle analyse. Un logiciel informatique peut calculer les ventes en ligne, les frais d'entreposage, les conséquences fiscales et d'autres facteurs. Cela peut également aider à prévoir la demande future. Vous disposez ainsi de toutes les informations nécessaires pour mettre en œuvre les processus les plus efficaces imaginables. - Prendre de meilleures décisions
Dans le prolongement de ce dernier point, l’apprentissage automatique est un outil fantastique pour prendre de meilleures décisions. Vous devrez décider si le dropshipping est bon pour vous. Vous vous demandez peut-être si une nouvelle gamme de produits susciterait l’intérêt des consommateurs. Quelle que soit la décision que vous devez prendre, l’apprentissage automatique peut vous aider. L'apprentissage automatique vous aide dans ce domaine en vous permettant de baser toutes vos décisions sur des données. Les algorithmes ou programmes traitent et interprètent rapidement de grandes quantités de données. Cela vous fournit des informations exploitables pour vous aider à prendre de meilleures décisions.
Cas d'utilisation pour l'apprentissage automatique du commerce électronique
Nous avons examiné les avantages commerciaux généraux de l'apprentissage automatique. Il est maintenant temps de préciser comment la technologie affecte les achats sur Internet. Voici six scénarios d’utilisation de l’apprentissage automatique pour le commerce électronique.
- Individualisation
Les clients d’aujourd’hui ne veulent pas être considérés comme un simple numéro. Ils préfèrent un haut niveau de personnalisation dans leur service client. C'est une personnalisation comme celle-ci qui incite le consommateur à revenir vers votre entreprise. Si vous n’êtes pas en mesure de le donner, ils chercheront un concurrent capable de le faire. Quels sont les avantages de l’utilisation du machine learning pour la personnalisation ?
La seule façon d’obtenir une personnalisation de haut niveau en ligne passe par l’IA, principalement l’apprentissage automatique. Des algorithmes examinent les données et le comportement des clients afin de personnaliser l'expérience utilisateur de chaque visiteur du site. Votre site Web peut faire des recommandations de produits à chaque utilisateur en fonction de ses préférences connues. Un moteur de recommandation comme celui-ci constitue une approche fantastique pour offrir des expériences de consommation individualisées. C'est également la technologie utilisée par Amazon et Netflix, deux des sociétés les plus prospères au monde. - Effectuer une recherche sur le site
Quiconque a récemment utilisé Google peut attester de l’évolution de la recherche en ligne. En revanche, les recherches sur les sites de commerce électronique sont souvent insuffisantes. Il peut être extrêmement difficile de trouver ce que vous cherchez à moins de savoir exactement quoi taper. À l’ère du Big Data et de l’apprentissage automatique, cela n’a aucune excuse. Lorsqu’ils sont utilisés de manière appropriée, les algorithmes intelligents facilitent grandement la réalisation de recherches intelligentes. Quels sont les avantages de l’utilisation du machine learning pour la recherche sur site ? De nombreux visiteurs de votre boutique en ligne sauront déjà ce qu’ils recherchent. Ils ne connaissent peut-être pas le nom d’un produit spécifique. Ou même quel article leur conviendrait. Par conséquent, la recherche sur votre site doit être suffisamment sophistiquée pour donner la solution appropriée. Cela est vrai quel que soit ce qui est tapé dans la barre de recherche. Disons que quelqu'un va sur le site Camelbak. Ils pourraient avoir besoin de quelque chose pour les aider à rester hydratés pendant la randonnée. Il leur suffit de taper « randonnée » dans la barre de recherche du site. Heureusement, une recherche intelligente basée sur l’apprentissage automatique peut le gérer. Comme vous pouvez le voir dans les exemples ci-dessus, cette recherche précise donne des résultats extrêmement pertinents. Tous les objets restitués sont des sacs de randonnée et des réservoirs. - Gestion de l'offre et de la demande
En fin de compte, le commerce électronique, comme de nombreux autres secteurs d’activité, est une question d’offre et de demande. En tant que commerçant en ligne, vous devez garantir que vous disposez du stock adéquat dans les bonnes quantités pour répondre aux besoins de vos clients. Ces exigences évoluent avec le temps. Par conséquent, une gestion proactive des stocks et de la chaîne d’approvisionnement est préférable. C’est pourquoi il est si important pour les détaillants Internet de prévoir la demande. Être capable d'anticiper l'évolution des besoins des clients vous donne une longueur d'avance. L'apprentissage automatique vous aide à établir des prévisions précises en temps réel. Lorsqu'il s'agit de gestion de l'offre et de la demande, pourquoi devriez-vous utiliser l'apprentissage automatique ? Dans le secteur du commerce électronique, la gestion de votre chaîne d'approvisionnement est essentielle à votre réussite. La façon de procéder consiste à équilibrer la demande des clients avec les dépenses telles que les coûts de débarquement et de transport. Vous pouvez facilement analyser tous les chiffres essentiels grâce à l’apprentissage automatique. Des prévisions quantitatives peuvent être effectuées à l’aide d’un algorithme basé sur l’IA. Cela implique de faire des projections basées sur des données froides et concrètes. C'est la technique la plus efficace pour garantir que vos prévisions sont les plus précises possibles. En conséquence, les modifications que vous apportez aux stocks et à la chaîne d’approvisionnement ont plus de chances de réussir. - Prédiction du taux de désabonnement
Le turnover client est un sujet brûlant dans le monde B2B. Il fait référence à la vitesse à laquelle les clients quittent une marque pour en fréquenter une autre. Cela vaut également la peine d’être exploré en tant qu’entreprise de commerce électronique. Il est tout simplement plus facile de vendre à un client existant. C'est pourquoi les détaillants Internet accordent une telle importance au marketing de fidélisation. Mais et si vous pouviez améliorer cet aspect de votre approche marketing en anticipant quels clients sont les plus susceptibles de partir ? C’est l’opportunité qu’offre l’apprentissage automatique. Quels sont les avantages de l’utilisation du machine learning pour anticiper le taux de désabonnement ? La prédiction du taux de désabonnement est le processus d'identification de modèles dans les données des clients existants et précédents. Quels comportements les clients adoptent-ils lorsqu'ils sont sur le point de se désinscrire, par exemple ? C’est le genre de découvertes que les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent faire. Vous pouvez identifier les personnes qui sont sur le point de vous abandonner si vous disposez de ces informations. Ensuite, en utilisant le courrier électronique, les réseaux sociaux ou d’autres moyens, vous pouvez personnaliser les campagnes marketing pour les retenir. - Détection de fraude
Vous pourriez croire que la fraude dans le commerce électronique appartient au passé à l’ère de la sensibilisation à la cybersécurité. Vous vous tromperiez malheureusement. Les sommes d’argent gaspillées par les boutiques Internet pour frauder ne cessent d’augmenter. Par conséquent, l’identification et la protection contre la fraude sont des activités essentielles pour toutes les entreprises en ligne. La technologie d’apprentissage automatique a le potentiel d’améliorer et de rationaliser ces opérations. Quels sont les avantages de l’utilisation du machine learning pour la détection des fraudes ? Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent traiter une grande quantité de données, ce qui facilite la détection des fraudes. Lorsqu'il s'agit de transactions réelles, ils peuvent évaluer les données des clients. Cela signifie qu’ils peuvent repérer les signes révélateurs d’une transaction légitime. Ils remarqueront également immédiatement si une transaction sort de l’ordinaire. Si quelque chose concernant un article prétendument acheté ne va pas, il sera marqué comme potentiellement frauduleux. Cela peut être le cas si le paiement est effectué depuis un endroit inattendu, sur un appareil non confirmé ou à une heure inhabituelle. - Un niveau de service client supérieur
Le service client est quelque chose que toute entreprise de commerce électronique comprend. Mais qu’est-ce qu’un service client de classe mondiale exactement ? Dans le marché de détail concurrentiel d'aujourd'hui, il se caractérise par la fourniture d'un support client quand et comment chaque consommateur le souhaite. L'embauche d'un grand nombre de nouveaux employés est une approche permettant de fournir un tel service omnicanal 24 heures sur 24. Cependant, même pour les entreprises les plus connues, cela n’est pas toujours réalisable. Au lieu de cela, les organisations utilisent souvent l’IA et l’apprentissage automatique pour améliorer la satisfaction des clients. Quels sont les avantages de l’utilisation du machine learning pour améliorer le service client ?
Dans le monde du commerce électronique, les chatbots sont l’un des exemples d’apprentissage automatique les plus accessibles. De nombreux sites Web disposent d’un chatbot qui peut vous aider. Les outils aident les détaillants en ligne à répondre à des questions typiques et orientent les visiteurs vers des produits spécifiques. Lorsqu’il s’agit d’améliorer les réponses des chatbots, l’apprentissage automatique entre en jeu. Un robot basé sur l’IA peut apprendre de ses interactions et adapter ses réponses à l’avenir. En conséquence, plus un chatbot est utilisé, plus il apparaît humain et plus les informations qu’il fournit sont utiles.
Étapes pour adopter l'apprentissage automatique dans votre entreprise de commerce électronique
Vous devriez maintenant bien comprendre comment l’apprentissage automatique peut être utilisé dans le commerce électronique. Vous pouvez même proposer quelques concepts pour votre propre boutique Internet. C'est fantastique, mais comment démarrer avec la technologie ? Pour commencer, vous devez suivre six étapes simples.
- Apprenez tout ce qu'il y a à savoir sur l'apprentissage automatique
Avant de pouvoir utiliser correctement l’apprentissage automatique, vous devez d’abord acquérir une compréhension approfondie de ses capacités. Cela nécessite de consacrer du temps à la recherche de l’état actuel de la technologie. Examinez les solutions basées sur l'IA disponibles et voyez quels processus peuvent bénéficier de l'apprentissage automatique. - Sollicitez l’aide d’un expert tiers
Si vous ne parvenez pas à trouver toutes les réponses par vous-même, demandez l’aide des spécialistes actuels du secteur. Vous pouvez simplement demander des conseils généraux à un professionnel. Vous pouvez embaucher un ingénieur en apprentissage automatique si vous souhaitez approfondir la technologie. Ils seront en mesure de superviser l’adoption dans toute votre entreprise. - Identifier les problèmes pour lesquels l'apprentissage automatique peut aider
Vous devez d’abord identifier vos objectifs avant de mettre en œuvre des solutions technologiques. L'apprentissage automatique est de la même manière. Il ne suffit pas de déclarer simplement que vous souhaitez rationaliser votre boutique en ligne. Vous devrez dresser une liste d’objectifs que vous pouvez suivre. Par exemple, vous pouvez découvrir que votre page d’accueil a un taux de rebond élevé. Avec plus de personnalisation, vous pourrez peut-être réduire ce taux de rebond. Il s’agit d’un objectif spécifique pour lequel une solution basée sur l’apprentissage automatique peut vous aider. - Reconnaître vos lacunes technologiques et de capacité
Cette étape doit être réalisée en conjonction avec la précédente. Tenez compte des capacités de votre organisation lors de la conception de vos objectifs de machine learning. Ne visez pas plus haut que ce que vos effectifs ou vos capacités technologiques vous permettent. De nombreuses technologies d’apprentissage automatique rencontrent des obstacles à l’adoption relativement faibles. Cependant, ce n'est pas toujours le cas. De plus, les implémentations complètes d’apprentissage automatique ne doivent pas être prises à la légère. - Rassemblez une équipe engagée à mettre en pratique l’apprentissage automatique
You may begin the process of implementing machine learning if you have clear and attainable goals in mind. Creating a process-focused team will aid in keeping things on track. It avoids adding to the workload of your current employees. It also guarantees that implementation receives the attention it requires.The following are some of the tasks that this team will be responsible for:- Data collection and organization.- Creating systems to consolidate data collection in the future.– Utiliser des technologies d’apprentissage automatique préexistantes ou écrire son propre code.
– Des programmes pilotes de solutions sont en cours de mise en œuvre.
- Échelle et mesure
Toute nouvelle solution d’apprentissage automatique doit d’abord être mise en œuvre à une échelle limitée. Analysez d'abord une collection de données minuscule et particulière à l'aide d'un nouvel outil ou d'une nouvelle application. Vous pouvez ensuite tester les informations, les projections ou les résultats. Si vous êtes satisfait des résultats de votre nouvelle application de machine learning, vous pouvez la faire évoluer. De plus, en démontrant son efficacité à plus petite échelle, vous obtiendrez un plus grand soutien de la part des principales parties prenantes. Il sera ainsi plus facile d’obtenir leur soutien en faveur d’une adoption croissante.
Conclusion
Les machines capables d’apprendre sans recourir à l’intervention humaine étaient autrefois considérées comme de la science-fiction. Cela fait désormais partie intégrante de la vie quotidienne. L’apprentissage automatique et d’autres processus basés sur l’IA sont omniprésents. Et leur influence ne fait que croître. Si vous êtes une entreprise de commerce électronique qui n’a pas adopté l’apprentissage automatique, vous serez laissé pour compte. Après tout, les avantages de la technologie pour votre industrie sont vastes. L'apprentissage automatique peut vous aider à améliorer votre efficacité dans divers domaines, notamment le service client et la gestion des stocks. Il est également plus facile qu'on ne le croit de profiter des solutions disponibles dans la région. En comprenant mieux les principes fondamentaux du machine learning pour le commerce électronique, vous avez déjà fait le premier pas. Il ne vous reste plus qu'à déterminer ce que vous voulez que la technologie accomplisse pour vous et à vous mettre au travail.
