Dans un monde où rapidité d’accès à l’information et personnalisation sont des critères clés d’engagement, les avancées de l’intelligence artificielle (IA) ne cessent de transformer les interactions entre les marques et leurs clients.
Parmi ces évolutions, la recherche augmentée par l’IA et la recherche vectorielle jouent un rôle crucial pour optimiser l’expérience des consommateurs et redéfinir les normes en matière de satisfaction client.
Par Genevieve Broadhead, Global Lead, Retail Solutions MongoDB
Un secteur du e-commerce qui progresse malgré l’inflation
En 2023, la France a connu une inflation de 4.9 %. Mais bien que l’envolée des prix ait poussé quelques Français à renoncer à certains achats en 2023, selon la FEVAD*, nos concitoyens ont dépensé en ligne 160 milliards d’euros, un chiffre en hausse de 10.5% par rapport à 2022.
Le nombre de transactions a augmenté de +4,9 % et le panier moyen de +5,4 %.
C’est ce fameux panier moyen qui fait l’objet de toutes les convoitises. Mais encore faut-il que le consommateur accède au produit, parmi les milliards de références disponibles sur internet et suggérées par les moteurs de recherche.
La recherche augmentée par l’IA : une révolution pour les consommateurs
Aujourd’hui, la recherche augmentée par l’IA – grâce à l’analyse de données et aux algorithmes d’IA – permet d’améliorer les classements de recherche en temps réel.
En intégrant des facteurs tels que le panier d’achat actuel du client, son parcours de navigation, et les tendances d’achat, les détaillants peuvent offrir des résultats de recherche hautement pertinents et personnalisés.
Cette personnalisation dynamique aide non seulement les consommateurs à identifier plus rapidement ce qu’ils recherchent, mais aussi à découvrir de nouveaux produits susceptibles de les intéresser, créant ainsi une expérience d’achat plus engageante et satisfaisante.
Une combinaison de données multi-sources
Personnalisation de l’expérience client oblige, la clé de cette transformation réside dans les données.
Les plateformes modernes ont aujourd’hui la capacité à combiner des données provenant de diverses sources – interactions en magasin, transactions en ligne, listes de souhaits, avis clients, etc. pour offrir une expérience de navigation optimale.
Certaines solutions avancées offrent même un modèle de document flexible qui permet de centraliser toutes ces informations dans une vue unique et cohérente du client, facilitant ainsi des décisions basées sur des données complètes et actualisées.
La recherche vectorielle : vers une recherche sémantique
L’évolution actuelle des technologies d’IA permet d’adopter une approche totalement nouvelle.
Allant bien au-delà de la simple correspondance de mots-clés, celles-ci réussissent à proposer des résultats de recherche qui répondent véritablement aux intentions et aux désirs profonds des clients.
Cette prouesse est possible grâce aux modèles de langage avancés, les fameux LLM, associés à la recherche vectorielle. Créant des embeddings vectoriels pour chaque produit, cette combinaison apporte une dimension de recherche nouvelle.
En activant un index vectoriel, les détaillants peuvent offrir une recherche sémantique à leurs clients.
L’IA évalue ainsi les similitudes complexes entre les éléments dans un espace vectoriel.
Cette capacité à comprendre et à répondre aux nuances des requêtes des utilisateurs transforme l’expérience de recherche en ligne, la rendant plus intuitive et satisfaisante.
L’intégration de l’analyse en temps réel
L’autre innovation majeure apportée par ces technologies est la capacité à exécuter des analyses en temps réel.
Les détaillants peuvent non seulement suivre les actions des clients sur leur site en temps réel, mais aussi utiliser ces données pour ajuster instantanément les recommandations de produits et les stratégies de tarification.
Par exemple, lorsqu’un client montre de l’intérêt pour un produit particulier, le système peut immédiatement ajuster les recommandations pour afficher des produits complémentaires ou similaires, augmentant ainsi les chances de conversion, de ventes additionnelles et la satisfaction client.
Certaines solutions innovantes recèlent même une architecture qui donne la possibilité d’isoler les charges de travail opérationnelles des analyses IA, permettant ainsi des opérations fluides et sans interruption.
Cette intégration de l’analyse en temps réel est essentielle pour offrir des expériences client réactives et pertinentes.
En offrant des résultats de recherche plus pertinents, une personnalisation en temps réel et une compréhension sémantique des requêtes, la recherche augmentée par l’IA et la recherche vectorielle révolutionnent la manière dont les consommateurs interagissent avec les plateformes en ligne.
Ces technologies placent l’expérience client à un niveau inédit avec des résultats concrets : fidélisation accrue, satisfaction client améliorée et augmentation des ventes.
Dans l’ère numérique actuelle, l’adoption de telles technologies n’est plus une option, mais une nécessité non seulement pour rester compétitif mais aussi et surtout pour répondre aux attentes toujours croissantes des consommateurs…
*Bilan du e-commerce en France : https://www.fevad.com/bilan-du-e-commerce-en-france-160-milliards-deuros-ont-ete-depenses-en-ligne-en-2023/
**Enquête Banque de France et CEDIC : https://www.economie.gouv.fr/cedef/evolution-prix-consommation
