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Les récentes avancées de l’intelligence artificielle (IA) transforment le commerce à un rythme exponentiel. Alors que ces innovations remodèlent de manière dynamique le parcours commercial, il est crucial pour les dirigeants d’anticiper et de pérenniser leurs entreprises pour l’adoption du nouveau paradigme.
Dans ce contexte de cette évolution rapide, l'IA générative et l'automatisation ont la capacité de créer des expériences d'achat plus pertinentes et adaptées au contexte. Ces technologies peuvent simplifier et accélérer les workflows tout au long du parcours commercial, de la découverte à la réalisation d'une transaction réussie. Par exemple, des outils basés sur l'IA, comme la navigation vocale, promettent de bouleverser la manière dont les utilisateurs interagissent avec un système. Ces technologies fournissent aux marques des outils intelligents qui permettent une productivité et une efficacité bien supérieures à ce qui était possible il y a encore cinq ans.
Les modèles IA analysent rapidement de grandes quantités de données et gagnent en précision de jour en jour. Ils fournissent des informations et des prévisions précieuses pour le processus décisionnel des organisations au sein du commerce omnicanal, permettant ainsi aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées fondées sur les données.
En mettant en œuvre des solutions d’IA efficaces, en utilisant l’IA traditionnelle et générative, les marques peuvent créer des expériences d’achat transparentes et personnalisées. Ces expériences accroissent la fidélisation, l’engagement et la rétention des clients, ainsi que la part de portefeuille sur les canaux B2B et B2C. En fin de compte, la transformation de l’expérience commerciale génère une augmentation conséquente des conversions, lesquelles entraînent une croissance significative des revenus.
Le passage à l’utilisation généralisée de l’IA a été rapide. Les premières versions du commerce électronique utilisaient principalement l’IA traditionnelle pour créer des campagnes marketing dynamiques, améliorer l’expérience d’achat en ligne ou gérer les demandes des clients. Aujourd’hui, les capacités avancées de cette technologie encouragent une adoption massive. L’IA peut désormais être intégrée à chaque point de contact du parcours commercial. Selon un récent rapport de l’Institute for Business Value d’IBM, la moitié des PDG intègrent l’IA générative dans leurs produits et services. En parallèle, 43 % d’entre eux utilisent cette technologie pour guider leurs décisions stratégiques.
Toutefois, les clients ne sont pas encore totalement convaincus. La maîtrise de l’IA s’est développée parallèlement au déploiement de ChatGPT et des assistants virtuels comme Alexa d’Amazon. Cependant, l’adoption rapide de cette technologie par les entreprises du monde entier pour améliorer les processus, du merchandising à la gestion des commandes, ne va pas sans risque. Les défaillances notables et les litiges coûteux menacent de troubler l’opinion publique et de paralyser les promesses des technologies du commerce basées sur l’IA générative.
L’impact de l’IA générative sur les réseaux sociaux fait parfois l’objet de critiques, notamment de la part des générations plus âgées où le taux de désapprobation des marques utilisant l’IA atteint 38 %. Les entreprises sont ainsi forcées de redoubler d’efforts pour gagner leur confiance.
Un rapport de l’Institute for Business Value d’IBM a révélé qu’il existe une grande marge d’amélioration dans l’expérience client. Seuls 14 % des consommateurs interrogés se disent « satisfaits » de leur expérience d’achat en ligne. Un tiers des consommateurs ont été si déçus par leurs premières expériences avec le support client et les chatbots utilisant le traitement automatique du langage naturel (NLP) qu’ils ne souhaitent plus interagir avec cette technologie. Et l’importance de ces expériences ne se limite pas aux fournisseurs B2C. Plus de 90 % des acheteurs professionnels estiment que l’expérience client d’une entreprise est aussi importante que ce qu’elle vend.
Des implémentations mal conçues de technologies d’IA, qu’il s’agisse d’IA traditionnelle ou générative, peuvent entraîner de mauvaises expériences, en particulier lorsque les modèles d’apprentissage profond sont formés sur des jeux de données inappropriés, ce qui aliène aussi bien les consommateurs que les entreprises.
Pour éviter cela, il est crucial que les entreprises planifient et conçoivent soigneusement des initiatives d'automatisation intelligente, en accordant la priorité aux besoins et aux préférences de leurs clients, qu'il s'agisse de consommateurs ou d'acheteurs B2B. En procédant ainsi, les marques peuvent créer des expériences d'achat personnalisées, pertinentes et fluides, favorisant la fidélité et la confiance des clients.
Cet article s’intéresse à quatre cas d’utilisation de l’IA dans le commerce qui transforment déjà le parcours client, en particulier au niveau des composants des activités et des plateformes d’e-commerce en rapport avec l’expérience omnicanal globale. Il explique également comment les entreprises avant-gardistes peuvent intégrer efficacement les algorithmes d’IA pour ouvrir une nouvelle ère d’expériences de commerce intelligentes pour les consommateurs et les marques. Mais aucun de ces cas d’utilisation n’est complètement autonome. Alors que l’avenir du commerce se dessine, chaque cas d’utilisation interagit avec d’autres de manière holistique pour transformer le parcours client de bout en bout : pour les clients, pour les employés et pour leurs partenaires.
Les outils alimentés par l’IA peuvent être extrêmement utiles pour optimiser et moderniser les opérations commerciales tout au long du parcours client, mais ils sont particulièrement essentiels dans le cadre du commerce. En utilisant des algorithmes de machine learning et des analyses de big data, l’IA peut découvrir des modèles, des corrélations et des tendances qui pourraient passer inaperçus pour des analystes humains. Ces capacités permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées, d’améliorer leur efficacité opérationnelle et d’identifier des opportunités de croissance.Les applications de l'IA dans le commerce sont vastes et variées. En voici quelques exemples :
L’IA traditionnelle alimente les moteurs de recommandation qui suggèrent des produits en fonction de l’historique d’achat et des préférences des clients, créant ainsi des expériences personnalisées qui se traduisent par une satisfaction et une fidélité accrues. Les stratégies de développement d’expérience comme celles-ci sont utilisées par les détaillants en ligne depuis des années. Aujourd’hui, l’IA générative permet une segmentation et un profilage dynamiques des clients. Cette segmentation active des recommandations et des suggestions de produits personnalisées, comme des offres groupées de produits et des ventes incitatives, qui s’adaptent au comportement et aux préférences de chaque client, ce qui se traduit par des taux d’engagement et de conversion plus élevés.
L’IA traditionnelle permet d’automatiser des tâches de routine telles que la gestion des stocks, le traitement des commandes et l’optimisation de leur exécution, pour une efficacité accrue et des économies de coûts. L’IA générative permet de faire des analyses prédictives et des prévisions. Les entreprises peuvent ainsi anticiper les évolutions de la demande et y répondre, éviter les problèmes de ruptures de stock et de surstocks, et améliorer la résilience de la chaîne d’approvisionnement. Elle peut également avoir un impact significatif sur la détection et la prévention des fraudes en temps réel : elle minimise les pertes financières et améliore la confiance des clients.
L’IA traditionnelle et l’IA générative recèlent toutes deux de fonctions essentielles qui peuvent redéfinir les modèles de gestion. Elles peuvent par exemple permettre l’intégration fluide d’une plateforme de marketplace où des algorithmes pilotés par l’IA font correspondre l’offre à la demande, mettant efficacement en relation les vendeurs et les acheteurs sur différentes zones géographiques et sur différents segments de marché. L’IA générative fait naître de nouvelles formes de commerce, comme le commerce vocal, le social commerce et le commerce expérimental, qui offrent aux clients des expériences d’achat fluides et personnalisées.
L’IA traditionnelle peut améliorer les achats internationaux en automatisant des tâches telles que les conversions de devises et les calculs de taxes. Elle peut également faciliter la conformité aux réglementations locales, simplifiant ainsi la logistique des transactions transfrontalières.
Toutefois, l’IA générative peut créer de la valeur en générant un support multilingue et un contenu marketing personnalisé. Ces outils adaptent le contenu aux nuances culturelles et linguistiques des différentes régions, offrant une expérience contextuelle plus pertinente pour les clients et consommateurs internationaux.
Grâce à la puissance de l’IA, les marques peuvent révolutionner leur gestion de l’expérience produit et de l’expérience utilisateur en améliorant la personnalisation, l’attractivité et la transparence à chaque point de contact. Ces outils facilitent la gestion de contenu, la normalisation des informations sur les produits et la personnalisation. Grâce à l’IA, les marques peuvent créer une expérience produit qui informe, valide et renforce la confiance propice à la conversion. Voici quelques techniques de personnalisation efficaces pour transformer la gestion de l’expérience produit :
L'IA générative peut transformer la gestion de contenu en automatisant la création, la classification et l'optimisation du contenu produit. Contrairement à l'IA traditionnelle, qui analyse et classe les contenus existants, l'IA générative est capable de créer du nouveau contenu spécifiquement adapté à chaque client. Ce contenu peut inclure des descriptions de produits, des images, des vidéos et même des expériences interactives. Grâce à l'IA générative, les marques peuvent gagner du temps et des ressources tout en produisant un contenu de haute qualité, engageant et en résonance avec leur public cible. L'IA générative permet également aux marques de garantir la cohérence sur tous les points de contact, en s'assurant que les informations sur les produits sont exactes, à jour et optimisées pour les conversions.
L'IA générative peut transformer la gestion de contenu en automatisant la création, la classification et l'optimisation du contenu produit. Contrairement à l'IA traditionnelle, qui analyse et classe les contenus existants, l'IA générative est capable de créer du nouveau contenu spécifiquement adapté à chaque client. Ce contenu peut inclure des descriptions de produits, des images, des vidéos et même des expériences interactives. Grâce à l'IA générative, les marques peuvent gagner du temps et des ressources tout en produisant un contenu de haute qualité, engageant et en résonance avec leur public cible. L'IA générative permet également aux marques de garantir la cohérence sur tous les points de contact, en s'assurant que les informations sur les produits sont exactes, à jour et optimisées pour les conversions.
L’IA générative permet de pousser plus loin la personnalisation pour les entreprises et les acheteurs en ligne en créant des expériences adaptées à chaque client. En analysant les données et les requêtes des clients, l’IA générative peut créer des recommandations de produits, des offres et des contenus personnalisés mieux à même de générer des conversions.
Contrairement à l’IA traditionnelle, qui segmente les clients selon des critères prédéfinis, l’IA générative peut créer des expériences uniques pour chaque client, en prenant en compte leurs préférences, leur comportement et leurs centres d’intérêt. Cette personnalisation est d'autant plus essentielle que de plus en plus d'organisations adoptent des modèles de logiciels en tant que service (SaaS) : la facturation mondiale par abonnement devrait doubler au cours des six prochaines années, et la majorité des consommateurs affirment que ces modèles les aident à se sentir plus connectés à une entreprise. Avec le potentiel d’hyperpersonnalisation de l’IA, ces expériences basées sur les abonnements peuvent être considérablement améliorées, ce qui se traduit par une plus grande fidélisation des clients, une satisfaction accrue et, en fin de compte, une augmentation des ventes.
Les outils IA permettent aux utilisateurs de se renseigner sur les produits grâce à des processus comme la recherche visuelle alimentée par la reconnaissance d’images après avoir pris un article en photo. L’IA générative permet d’aller plus loin en transformant les informations produits en expériences interactives et immersives qui améliorent la découverte des produits et aident les clients à prendre de meilleures décisions d’achat. Par exemple, l’IA générative permet de créer des vues produits à 360 degrés, des démonstrations interactives et des fonctionnalités d’essai virtuel. Ces expériences offrent une meilleure compréhension des produits, aident les marques à se différencier de leurs concurrents et à gagner la confiance des clients potentiels. Contrairement à l’IA traditionnelle qui fournit des informations statiques sur les produits, l’IA générative peut créer des expériences attrayantes et marquantes qui stimulent les conversions et renforcent la fidélité à la marque.
L'IA générative peut également révolutionner les moteurs de recherche et les recommandations en fournissant aux clients des résultats personnalisés et contextualisés qui répondent à leurs intentions et à leurs préférences. Contrairement à l'IA traditionnelle, qui se base principalement sur la correspondance des mots-clés, l'IA générative comprend le langage naturel et l'intention des utilisateurs, offrant ainsi des résultats plus pertinents pour leurs requêtes. En outre, l'IA générative est capable de créer des recommandations basées sur le comportement, les préférences et les centres d'intérêt des clients, ce qui génère un engagement plus élevé et une augmentation des ventes. Grâce à cette technologie, les marques peuvent proposer des capacités de recherche et de recommandation intelligentes, améliorant ainsi l'expérience produit globale et favorisant les conversions.
L’IA générative et l’automatisation permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données afin de rationaliser les processus tout au long de la chaîne d’approvisionnement, réduisant ainsi l’inefficacité et le gaspillage. Par exemple, une analyse récente de McKinsey a révélé que près de 20 % des coûts logistiques pourraient provenir de « transferts aveugles » — moments où une expédition est déposée à un point intermédiaire entre le fabricant et sa destination finale. Selon le rapport McKinsey, ces inefficacités pourraient représenter jusqu’à 95 milliards de dollars de pertes chaque année aux États-Unis. L’intelligence des commandes alimentée par l’IA peut réduire ces inefficacités en optimisant :
En prenant en compte des facteurs tels que la disponibilité des stocks, la proximité des entrepôts, les tendances du marché, les coûts d’expédition et les préférences de livraison, les outils d’IA peuvent sélectionner dynamiquement les options d’exécution les plus efficaces et rentables pour chaque commande. Ces outils peuvent également établir la priorité des livraisons, prévoir l’acheminement des commandes ou organiser les livraisons pour respecter les critères de durabilité.
Grâce à l’analyse des données historiques, l’IA peut prédire la demande, aider les entreprises à optimiser leurs niveaux de stock et minimiser les surplus, ce qui permet de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité. Les mises à jour en temps réel des stocks permettent aux entreprises de réagir rapidement aux évolutions du marché, fournissant ainsi des informations exploitables et garantissant une allocation efficace des ressources.
Les systèmes d’Order Management basés sur l’IA offrent une visibilité en temps réel sur tous les aspects du workflow critique de gestion des commandes. Ces outils permettent aux entreprises d’identifier de manière proactive les perturbations potentielles et d’atténuer les risques. Les clients et les consommateurs peuvent ainsi s’assurer que leurs commandes seront livrées dans les délais et selon les modalités convenues.
Les paiements intelligents améliorent l'efficacité et la précision des processus de paiement et de sécurité. Ces technologies permettent de traiter, gérer et sécuriser les transactions numériques, tout en fournissant des alertes anticipées sur les risques potentiels et les fraudes éventuelles.
L’IA traditionnelle et générative améliore à la fois les processus de transaction pour les clients B2C et B2B effectuant des achats dans des magasins en ligne. L’IA traditionnelle optimise les systèmes de point de vente, automatise les nouveaux modes de paiement et facilite l’utilisation de plusieurs solutions de paiement sur tous les canaux, rationalisant les opérations et améliorant l’expérience client. L’IA générative crée des modèles de paiement dynamiques pour les clients B2B, en traitant leurs transactions complexes selon une facturation personnalisée et des comportements prédictifs. La technologie peut également fournir des solutions financières stratégiques et personnalisées. De plus, l’IA générative peut améliorer les paiements des clients B2C en créant des stratégies de tarification personnalisées et dynamiques.
L’IA et le machine learning traditionnels excellent dans le traitement de grands volumes de paiements B2C et B2B, ce qui permet aux entreprises d’identifier rapidement les tendances suspectes et d’y réagir. L’IA traditionnelle automatise la détection des schémas irréguliers et des fraudes potentielles, réduisant ainsi les besoins en matière d’analyses humaines coûteuses. Parallèlement, l’IA générative apporte sa contribution en simulant divers scénarios de fraude pour prédire et prévenir les nouveaux types d’activités frauduleuses avant qu’ils ne surviennent, renforçant ainsi la sécurité globale des systèmes de paiement.
Dans le cadre commercial, l'IA traditionnelle aide à sécuriser les données de transaction et à automatiser la conformité aux réglementations de paiement, permettant ainsi aux entreprises de s'adapter rapidement aux nouvelles lois financières et de mener des audits réguliers des processus de paiement. L'IA générative améliore encore ces capacités en développant des modèles prédictifs qui anticipent les changements dans les réglementations de paiement. Elle peut également automatiser des mesures complexes de confidentialité des données, aidant ainsi les entreprises à maintenir la conformité et à protéger efficacement les données des clients.
Le paysage commercial actuel se transforme rapidement en un écosystème numériquement interconnecté. Dans cette réalité, l’intégration de l’IA générative dans le commerce omnicanal, tant B2B que B2C, est essentielle. Cependant, pour que cette intégration réussisse, la confiance doit être au cœur de sa mise en œuvre. Il est également essentiel d’identifier les étapes du parcours commercial les mieux adaptées à l’intégration de l’IA. Les entreprises doivent procéder à des audits complets de leurs workflows existants pour s’assurer que les innovations en matière d’IA sont efficaces et qu’elles tiennent compte des attentes des consommateurs. Il est impératif d’introduire des solutions d’IA de manière transparente, et de les associer à des mesures de sécurité des données robustes.
Les entreprises doivent considérer l'introduction de l'IA générative de confiance comme une opportunité pour améliorer l'expérience client, en la rendant plus personnalisée, interactive et réactive. Cela nécessite une stratégie claire qui met l'accent sur des valeurs centrées sur l'humain et instaure la confiance à travers des interactions cohérentes et tangibles, démontrant ainsi la valeur et la fiabilité des améliorations apportées par l'IA.
À l’avenir, une IA fiable va redéfinir les interactions avec les clients, permettant aux entreprises d’aller à la rencontre de leurs clients exactement là où ils se trouvent, avec un niveau de personnalisation jamais atteint auparavant. En utilisant des systèmes d’IA fiables, sécurisés et alignés sur les besoins des clients et les résultats commerciaux, les entreprises peuvent nouer des relations plus approfondies, fondées sur la confiance. Ces relations sont cruciales pour un engagement à long terme et elles seront essentielles à la réussite commerciale, à la croissance et, en fin de compte, à la viabilité futures de chaque entreprise.
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