L’intelligence artificielle (IA) et les technologies comme le Deep Learning, c’est un peu comme le sexe chez les ados ! Tout le monde en parle mais peu de gens l’utilisent et encore moins en tirent réellement parti.
Voici 7 exemples simples, des idées d’applications concrètes et de bonnes pratiques, percutées par les nouvelles opportunités générées par le progrès technologique…
Par Stéphane Vendramini chez Sensefuel
1. Capitaliser sur les visites d’aujourd’hui pour les convertir demain
La mission du e-merchandiser est de transformer de simples visiteurs en clients.
En tant que e-merchandiser, deux métriques sont à votre disposition dans votre Analytics pour vous permettre de challenger votre cellule acquisition sur la qualité du trafic entrant : la première est le classique taux de rebond et le second est le rapport de conversions indirectes.
Le moteur de recherche doit lui aussi jouer un rôle important dans la fidélisation des clients.
En effet, c’est l’un des piliers de l’expérience client et il est le garant de la découvrabilité de l’offre. Il est intéressant de se demander alors si finalement, la fidélité client ne peut pas aussi se mesurer sur la base d’un usage grandissant du moteur.
2. Le prix, une simple variable du mix marketing
La guerre des prix est une stratégie compliquée à tenir sur la distance, en particulier sur le web où les dégâts sur les marges, l’expérience client et l’image de marque peuvent se payer au prix fort.
Si c’est le prix qui attire le client, ce sont bien les autres éléments du mix qui le font revenir.
Une expérience client médiocre lui laissera toujours un mauvais souvenir, même s’il a payé votre produit quelques euros de moins.
Pour l’immense majorité des e-commerçants, la connaissance profonde de ses clients, une sélection pointue de ses gammes de produits et une parfaite maîtrise de l’exposition de son offre font la différence.
Sur ce dernier point, l’acquisition de technologies appropriées d’intelligence artificielle capables d’individualiser l’expérience on-line est pertinente.
3. Bien utiliser ses données
La donnée est devenue un actif tangible et monétisable, c’est pour cette raison que les géants du numérique font tout pour la collecter, l’exploiter et surtout la garder.
La Data est aujourd’hui au cœur des business models des grands groupes, à tel point qu’elle est considérée comme un actif à part entière par les GAFA comme par les analystes financiers.
Pour les e-commerçants, leur site web et ses composantes sont une véritable mine d’or pour mesurer, comprendre et améliorer leurs performances commerciales, à condition de pouvoir les exploiter.
En ce sens, les nouvelles technologies de prédiction des comportements peuvent mettre à profit des dimensions insoupçonnées du catalogue produit. Grâce à un accès simplifié au catalogue produit et aux technologies d’intelligence artificielle, il sera alors possible de proposer aux consommateurs des offres adaptées à leurs attentes.
4. Permettre aux internautes d’appréhender toute la subtilité de leur offre
Les best practices de l’e-commerce, comme le responsive design, un parcours de vente optimisé, sont des éléments indispensables pour commencer à transformer la consultation de son site en une expérience d’achat unique.
Les attentes des consommateurs ont peu à peu évolué, partant d’un besoin très concret de réassurance vers des aspirations moins palpables, touchant plus à de l’expérience d’achat.
Devenir mobile first, travailler la lisibilité de ses menus et de son offre ou valoriser les Call To Action sont autant de points à explorer.
5. S’adapter au client
Google déclare la fin de l’ère de la recherche et le début de celle de l’assistance.
Les retailers doivent maintenant amener des réponses personnalisées, instantanées et contextualisées à leurs clients.
Ce que Google prophétise revient finalement aux échanges que nous pouvions avoir autrefois avec notre commerçant de quartier.
Les IA dédiées au e-commerce, bien entrainées, et correctement nourries d’un catalogue produit, sont en mesure de prendre instantanément le relai afin d’élargir au maximum le spectre de la recherche en début de parcours.
6. Prendre en compte les besoins et préférences de chaque client
L’internaute est un consommateur comme les autres : il n’est pas rationnel.
L’utilisation de biais cognitifs est une bonne approche. Les biais cognitifs sont des raccourcis mentaux qui nous permettent de gagner un temps précieux dans les millions de microdécisions que nous avons à faire chaque jour.
Un moteur de recherche prenant en compte les spécificités du retail et doté de capacités d’apprentissage pourra associer en temps réel les produits attendus avec le contenu le plus adapté au moment précis du parcours afin de le réassurer (conseil, fiches pratiques, avis clients, etc.).
7. Soigner son tunnel d’achat
L’expérience client commence dès l’arrivée sur le site et elle doit être optimale tout au long du parcours. Chaque étape pèse sur le taux de transformation.
Tout au long du parcours d’achat, la transparence doit être de mise afin d’éviter la déception au moment de passer commande.
De plus, il faut pouvoir rassurer sur la longueur du process via une barre de progression et offrir la possibilité d’entrer en contact avec le support client via un chat ou un numéro de téléphone.
