11 applications réelles de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique

La tempête est passée sur le marché du commerce électronique après la pandémie de COVID-19 qui a provoqué une augmentation de 55 % des dépenses en ligne .

Plus de paniers sont laissés pour compte. Gagner la confiance des clients est plus difficile. La compétition est intense.

Les marques se tournent vers les technologies de pointe pour avoir une longueur d'avance sur leurs rivaux, avec le développement de l'apprentissage automatique pour le commerce électronique en tête. Décrypter les clients et anticiper leur prochain déménagement est central.

Dans ce blog, nous examinons 11 cas d'utilisation clés de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique qui définissent actuellement la tendance. Si vous connaissez la technologie sous-jacente, n'hésitez pas à ignorer les deux sections suivantes et à vous plonger directement dans ces sujets d'actualité.

Aperçu du contenu

• Comment fonctionne l'apprentissage automatique - L'essentiel
• Types d'apprentissage automatique dans le commerce électronique
• Applications réelles de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique
• Emballer

Comment fonctionne l'apprentissage automatique - L'essentiel

L'apprentissage automatique, ou ML, est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'affiner cet apprentissage au fil du temps, sans être explicitement programmés.

L'essence du ML réside dans la conception d'algorithmes (instructions à suivre par un ordinateur) capables de faire des prédictions ou de prendre des décisions éclairées.

Pensez à l'apprentissage automatique comme apprendre à un ordinateur à pêcher. Au départ, nous lui donnons une canne à pêche (l'algorithme) et lui apprenons à pêcher (former le modèle avec des données). Une fois qu'il a appris, il peut pêcher par lui-même (faire des prédictions ou prendre des décisions) dans n'importe quelle partie de l'océan (nouvelles données).

Ce vaste océan de données peut prendre de nombreuses formes, allant de types structurés tels que des enregistrements de transactions ou des statistiques démographiques à des données non structurées telles que des e-mails, des avis clients, des publications sur les réseaux sociaux, des données de flux de clics, des images et des vidéos.

Le ML peut utiliser à la fois des données historiques et en temps réel pour prédire les résultats futurs. Plus nous fournissons des données diversifiées et de haute qualité, plus notre ordinateur devient efficace pour prédire et prendre des décisions.

ML a trouvé sa place dans diverses industries. Il est utilisé pour les recommandations de contenu personnalisées sur Netflix, les heures d'arrivée précises sur Google Maps, la détection des transactions suspectes chez JPMorgan Chase, les prévisions de la demande chez Walmart, la compréhension de la langue par Siri, les améliorations de sécurité pour les véhicules autonomes de Tesla, et au-delà.

Types d'apprentissage automatique dans le commerce électronique

Il existe cinq principaux types d'apprentissage automatique dans le commerce électronique et dans divers secteurs :

1. Apprentissage Supervisé : Ce type utilise des données étiquetées (données et réponses correspondantes). Par exemple, la prévision de l'attrition des clients peut impliquer la formation d'un modèle sur l'historique d'achat du client (caractéristiques) et si le client est resté ou est parti (étiquettes). Les algorithmes courants incluent la régression linéaire, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support.

   
   

2. Apprentissage non supervisé : contrairement à l'apprentissage supervisé, cette approche repose sur la machine pour découvrir par elle-même des modèles cachés dans des données non étiquetées. Par exemple, l'apprentissage non supervisé peut aider une entreprise de commerce électronique à segmenter les clients en groupes en fonction du comportement d'achat, sans prédéfinir ces groupes. Dans cette catégorie, le clustering K-means et l'analyse en composantes principales sont des algorithmes couramment utilisés.

   
   

3. Apprentissage par renforcement : Ce type est davantage basé sur les essais et les erreurs. La machine interagit avec son environnement et apprend à prendre des décisions basées sur des récompenses et des punitions. Il peut être utilisé pour optimiser l'aménagement de l'entrepôt, par exemple, en réduisant le temps de récupération des articles grâce à des placements appris. Un algorithme commun ici est le Q-Learning.

   
   

4. IA générative . L'IA générative est un type d'apprentissage non supervisé qui se distingue par sa capacité à créer de nouveaux points de données similaires à son ensemble d'apprentissage. Un site de commerce électronique peut tirer parti de cette technologie pour créer de nouvelles conceptions de produits ou des images de modèles virtuels réalistes. Les GAN (Generated Adversarial Networks) sont des modèles populaires.

   
   

5. Deep Learning : Cette forme de ML s'inspire de la structure du cerveau humain et est particulièrement efficace pour traiter de grandes quantités de données. Les modèles d'apprentissage en profondeur utilisent des « réseaux de neurones » à plusieurs couches (donc « profonds ») pour extraire progressivement des fonctionnalités de niveau supérieur à partir d'entrées brutes. Dans l'apprentissage automatique du commerce électronique, cette méthode est utilisée pour la reconnaissance d'images (identifier les produits dans les images) et le traitement du langage naturel (comprendre et répondre aux demandes des clients en langage humain). C'est la technologie derrière les chatbots et les systèmes de recommandation de produits.

   
   

Applications concrètes de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique

Avant de passer à notre liste de 11 cas d'utilisation clés du ML dans le commerce électronique, voyons comment certains poids lourds de l'industrie ont efficacement combiné le ML avec leurs solutions de commerce électronique personnalisées :

1. Amazon a révolutionné le commerce électronique avec son moteur de recommandation alimenté par ML qui génère 35 % de ses ventes . Exploitant la puissance du Big Data, Amazon ajuste également les prix toutes les 10 minutes, entraînant une augmentation des bénéfices de 25 % .

   
   

2. Alibaba exploite le ML pour le commerce électronique afin de détecter et de filtrer les produits contrefaits. Cela a renforcé la confiance et réduit les conflits.

   
   

3. Pinterest utilise la technologie de vision par ordinateur pour examiner le contenu de chaque épingle. Cela aide à filtrer les contenus abusifs et trompeurs, à optimiser le positionnement des publicités et à organiser près de 300 milliards d'épingles quotidiennement.

   
   

4. JD.com , l'un des plus grands détaillants en ligne de Chine, a utilisé l'apprentissage automatique pour créer une chaîne d'approvisionnement ultra-efficace. Cette technologie a porté son taux d'automatisation des achats à 85 % , tout en réduisant la rotation des stocks à environ un mois.

   
   

5. Asos a vu ses revenus tripler et a réduit de moitié ses pertes sur les retours.

   
   

6. Uniqlo utilise la reconnaissance vocale et le ML pour guider les clients vers les magasins à proximité afin de trouver rapidement les articles qu'ils ont recherchés sur leurs smartphones.

   
   

7. Dollar Shave Club exploite la puissance des données et du ML pour anticiper les produits DSC que les clients sont susceptibles d'acheter.

Les défis et les objectifs du commerce électronique font écho, quelle que soit l'échelle. Même avec un ralentissement induit par la pandémie, les experts prévoient que le marché du commerce électronique dépassera 8,1 billions de dollars en seulement trois ans. L'espace se remplit.

Pour les propriétaires d'entreprise de commerce électronique, le suivi des tendances n'est pas une option ; c'est une exigeance.

Alors, voici notre guide ultime pour déployer l'apprentissage automatique dans le commerce électronique aujourd'hui :

1. Solutions de recherche intelligentes ― Offrir ce qu'ils recherchent

Lorsque les clients lancent la barre de recherche, ils sont probablement prêts à effectuer un achat. Une requête détaillée comme "iPhone 13 en or rose en édition limitée" concerne une intention d'achat claire. Mais imaginez leur frustration lorsque des montres ou des boucles d'oreilles en or rose sans rapport encombrent les résultats.

Vous pouvez également envisager un scénario dans lequel un client a vu une lampe unique chez un ami et en veut une similaire. Mais, comment recherchent-ils une « lampe de bureau à cage en fer de style loft industriel » sans connaître son nom exact ?

La recherche intelligente, renforcée par l'apprentissage automatique du commerce électronique, change la donne. Il renvoie des résultats pertinents et corrige intuitivement les fautes de frappe, interprétant « Nkie » comme « Nike », garantissant que votre client ne manque pas les chaussures de course parfaites.

Le ML optimise la recherche de plusieurs manières :

• Suggestion automatique de catégories et de descriptions de produits, en utilisant les détails du produit et la reconnaissance d'image
• Faciliter la saisie semi-automatique lorsque les utilisateurs commencent à taper dans la barre de recherche
• Correction des fautes d'orthographe à la volée
• Alimenter la recherche visuelle, où les clients téléchargent des photos et le système trouve les articles correspondants les plus proches disponibles
• Détecter des éléments individuels dans les images et les utiliser comme éléments de recherche autonomes
• Faciliter les recherches vocales

2. Recommandations de produits personnalisées― Shopping sur mesure

Rappelez-vous votre dernière virée shopping sur, disons, eBay. Avant même que vos doigts n'atteignent la barre de recherche, des suggestions personnalisées apparaissent. Comment eBay a-t-il semblé connaître votre esprit ? Le secret est l'interprétation intelligente des données.

En utilisant divers algorithmes de ML, les plateformes de commerce électronique peuvent analyser l'historique de navigation d'un client, ses achats passés, le contenu de son panier et même le comportement d'utilisateurs similaires. Cette analyse conduit à des suggestions de produits prédictifs. Ainsi, lorsque vous recherchez un disque vinyle vintage, vous êtes plus susceptible de voir des articles connexes tels que des tourne-disques ou des kits de nettoyage de vinyle que des appareils de cuisine aléatoires.

La mécanique derrière ces moteurs de recommandation est la suivante :

• Apprendre de la foule - Filtrage collaboratif : Cette technique examine les habitudes d'achat passées d'un utilisateur, ainsi que les choix effectués par d'autres acheteurs ayant des goûts similaires. Par exemple, si l'acheteur A a acheté des livres d'Hemingway, Fitzgerald et Salinger, et que l'acheteur B a choisi Hemingway et Fitzgerald, il va de soi que B pourrait également apprécier un peu de Salinger.

  
  

• Le contenu est le meilleur - Filtrage basé sur le contenu : cette méthode suggère des éléments ressemblant à ceux pour lesquels l'utilisateur a déjà manifesté son intérêt, en s'appuyant sur une analyse des caractéristiques du produit. Si un client a envisagé des caméras haute résolution, le système peut suggérer d'autres caméras haute résolution.

  
  

• Le meilleur des deux mondes – Systèmes hybrides : Combinant filtrage de contenu et filtrage collaboratif, les systèmes hybrides peuvent générer des suggestions encore plus précises. Netflix, par exemple, utilise une approche hybride qui tient compte à la fois du comportement de l'utilisateur et des caractéristiques du film.

  
  

• The Deep Dive - Deep Learning Techniques : Des techniques plus complexes comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ou les réseaux de neurones récurrents (RNN) approfondissent les données, trouvant des modèles que les techniques traditionnelles pourraient manquer. C'est «l'intuition» qui suggère qu'un client à la recherche de matériel de camping pourrait également avoir besoin de chaussures de randonnée.

SalesForce souligne que le temps de séjour du site passe de 2,9 minutes à une moyenne de 12,9 minutes lorsque les acheteurs cliquent sur un produit recommandé. De plus, le taux de retour des clients d'un site grimpe de 56 % s'il propose des suggestions de produits.

McKinsey le souligne, révélant que les recommandations basées sur des algorithmes influencent 75 % des choix de visionnage sur les plateformes de streaming et génèrent 35 % des achats d'Amazon.

3. Tarification intelligente ― Fixer le bon prix pour maximiser les profits

La tarification n'est pas une tâche facile. Cela exige un œil sur les rivaux, les saisons, les changements de marché, la demande locale et même la météo.

Lorsque vous expédiez à l'international, la tâche se transforme en un casse-tête, intégrant des facteurs tels que les règles locales, les frais d'expédition et les tarifs du marché régional.

Pourtant, le prix est essentiel. Même une légère hausse au-dessus des concurrents peut inciter les clients à abandonner leurs paniers.

Au lieu de s'accrocher à des prix fixes et à des démarques hâtives lorsque les ventes s'effondrent, il existe une solution : des ajustements de prix, guidés par l'apprentissage automatique. Ils aident à prévoir les prix préférentiels, à identifier le moment où des remises sont nécessaires ou à inciter les ventes incitatives à maturité.

Avec l'apprentissage automatique pour le commerce électronique, tous les facteurs d'influence peuvent être évalués instantanément, permettant une tarification dynamique sur votre site.

4. Segmentation de la clientèle― Créer des expériences uniques pour des clients uniques

Prenons du recul et imaginons un magasin rempli de clients, chacun ayant ses habitudes d'achat, ses préférences et son budget. Aborder cette diversité peut sembler intimidant. Mais l'apprentissage automatique dans le commerce électronique le simplifie avec la segmentation des clients, regroupant les clients par traits communs pour un marketing personnalisé.

Prenez Emily, une fidèle cliente passionnée de livres. L'apprentissage automatique, tirant parti de techniques telles que l'analyse prédictive, calcule sa valeur à vie client (CLV). Cela prédit qu'Emily pourrait répondre positivement à un programme de fidélité sur mesure. La prédiction porte ses fruits, faisant doubler les achats d'Emily et améliorant la rentabilité de vos efforts de marketing.

Rencontrez ensuite John, un acheteur sporadique sur le point de devenir un client périmé, identifié par les algorithmes de prédiction de désabonnement de ML. Lui offrir des remises en temps opportun sur son équipement de plein air préféré ravive son intérêt, évitant ainsi une perte potentielle de clients.

En brossant une image plus claire de vos clients, l'apprentissage automatique dans le commerce électronique ajoute une touche personnalisée à votre boutique. Il le transforme d'un modèle unique en une destination «faite pour moi», garantissant que chacun, d'une Emily fidèle à un John hésitant, trouve ce dont il a besoin.

5. Chatbots―Service client transparent à portée de main

La gestion du support client n'est pas une affaire claire. Appuyez-vous trop sur le personnel humain et vous vous retrouvez avec une équipe importante et coûteuse qui traite les demandes qui pourraient être traitées par une page FAQ. Mais un système entièrement automatisé manque de contact humain, ce qui peut frustrer les clients.

Les chatbots alimentés par ML apparaissent comme une solution idéale. Ils sont rentables, offrant une assistance 24 heures sur 24 sans une paie 24 heures sur 24. Et ils sont plus que vos répondeurs moyens. En apprenant des profils d'utilisateurs et du comportement passé, ils adaptent les réponses, augmentant ainsi les chances de conversion.

Armés d'un apprentissage en profondeur et d'un traitement du langage naturel, les chatbots intelligents agissent comme vos soldats du service client. Ils répondent aux questions, traitent les réclamations, suggèrent des produits, traitent les paiements et suivent les livraisons. Ils font bien leur boulot.

De plus, les chatbots s'améliorent. Ils apprennent à comprendre non seulement ce que dit le client, mais comment il le dit. Avec l'analyse des sentiments et l'IA émotionnelle, un chatbot devient plus qu'un outil. Il devient un auditeur, un compatissant. Cela transforme le service client en quelque chose de plus. Découvrez ci-dessous.

6. Analyse des sentiments ―Comprendre les émotions pour améliorer l'engagement client

Les clients parlent. Dans les critiques, sur les réseaux sociaux, ils répandent des pensées, souvent enrobées de sentiment. "Tourneur de pages", disent-ils, ou "bouée de sauvetage en hiver". Pas seulement des mots, mais des signes de satisfaction ou d'absence de satisfaction. Imaginez maintenant l'entreprise qui entend cela et répond.

Et qu'en est-il d'une seule plainte, enterrée sous des montagnes de données ? Un problème de produit, diffusé dans la frustration. Comment une entreprise peut-elle capter ce signal au milieu du bruit ?

C'est là qu'intervient l'analyse des sentiments optimisée par l'apprentissage automatique du commerce électronique.

L'analyse des sentiments discerne le ton émotionnel sous-jacent aux mots, interprétant « pas mal » comme un pouce levé pour s'assurer que l'entreprise comprend les sentiments des clients.

En utilisant le NLP, l'apprentissage en profondeur et certains algorithmes de ML, l'analyse des sentiments peut aider votre entreprise de commerce électronique de différentes manières. Il déchiffre les critiques de produits et les commentaires pour obtenir des informations permettant d'affiner les offres, surveille le buzz des médias sociaux pour mesurer la réponse du public aux campagnes marketing et déterre les problèmes de service client pour améliorer les niveaux de satisfaction.

Mais ce n'est pas tout. L'analyse des sentiments peut faire un travail plus remarquable lorsqu'elle est intégrée à un chatbot. Cela donne à votre bot la capacité de ressentir. Et voici ce que vous pouvez obtenir de votre chatbot émotionnellement intelligent :

• Expérience client sur mesure : ces robots lisent le ton, les sentiments et les sentiments dans les discussions des clients, en ajustant les réponses en conséquence. Le résultat est une expérience client plus empathique et personnalisée qui renforce la fidélité et la satisfaction.

  
  

• Conversations proactives : Ce ne sont pas des types attentistes. Ces bots engagent les clients en fonction de leur comportement de navigation ou de leurs interactions passées, offrant un moyen intelligent de vente incitative ou de vente croisée.

  
  

• Commentaires engageants : Ils sont de bons auditeurs, recueillant les opinions des clients de manière engageante pour donner une vision claire de ce qu'ils aiment et n'aiment pas.

  
  

• Récupération de panier : des robots émotionnellement intelligents envoient un ping aux clients avec des paniers abandonnés, offrant un coup de main ou une raison de finaliser l'achat.

  
  

• Trend Spotting : Ces robots sont d'excellents observateurs de tendances, trouvant des modèles dans les interactions avec les clients et fournissant des informations utiles pour améliorer les produits, les services ou le support client.

  
  

• Gardiens de la clientèle : Ils surveillent également le mécontentement, attrapent les clients mécontents avec une analyse des sentiments et interviennent dans une offre ou un message au bon moment pour éviter leur désabonnement.

7. Stratégies omnicanales ― Atteindre les clients là où ils se trouvent

Sur le théâtre du marketing, l'omnicanal joue un rôle de premier plan. Bien fait, il débloque une rétention, des taux de conversion et des pics de revenus plus élevés. Mais le secret n'est pas dans l'augmentation de la main-d'œuvre, c'est dans l'apprentissage automatique.

Prenons, par exemple, un client qui passe d'un appareil à l'autre, parcourt des chemises en ligne avant d'en acheter une en magasin. ML suit ce voyage comme une ombre, capturant l'image complète sur toutes les plateformes. Il crée un profil client unique et unifié, décomposant les silos d'appareils.

Imaginez une autre qui a abandonné un chariot plein de robes. ML ne laisse pas cela être une occasion manquée. Il déclenche un rappel par e-mail personnalisé ou une offre personnalisée, poussant l'acheteur vers l'achèvement.

C'est l'apprentissage automatique pour le commerce électronique qui vous permet de suivre le comportement des clients. Il note sur quelles publicités cliquent, quel contenu captive et quels e-mails sont ouverts, en tenant compte de tout cela dans ses équations. Et cela ne s'arrête pas à l'analyse ; il apprend, prédit et personnalise.

8. Commerce social ― Exploiter le pouvoir social pour exploiter les opportunités de vente

Le commerce social est la nouvelle grande chose. C'est un mélange de magasinage en ligne et de bavardage social que nous aimons tous. D'ici 2026, Statista prévoit que les ventes du commerce social pourraient atteindre 2 900 milliards de dollars américains .

Les gens sur les réseaux sociaux ne sont pas fans des publicités traditionnelles. Beaucoup les trouvent ennuyeux. Selon l'Influencer Marketing Hub, la clé est d'intégrer des publicités dans les publications sur les réseaux sociaux. Rendez-les utiles et intéressants, pas seulement pour les ventes.

Comment? L'apprentissage automatique pour le commerce électronique détient la réponse.

Le ML transforme discrètement des montagnes de données (j'aime, partages, épingles, retweets, commentaires) en informations significatives. Ce café artisanal qu'un client ne savait pas qu'il voulait ? ML l'apporte à leur flux, sans aucune conjecture.

Il établit des liens entre ce que les utilisateurs aiment. Il comprend que si vous aimez les savons faits à la main, vous pourriez également apprécier les huiles pour le visage bio. Si vous aimez la décoration rustique, que diriez-vous d'une horloge en bois sculptée à la main ?

Dans les médias sociaux, ML peut guider les clients vers l'ajustement parfait. N'est-ce pas impressionnant ?

9. Un inventaire parfait ― Stocker intelligemment pour une combinaison de produits idéale

La gestion des stocks est un jeu d'échecs où la prévoyance est la clé. Cela nécessite une compréhension stratégique des données et du paysage du marché.

Un entrepôt surchargé immobilise des fonds qui pourraient faire avancer votre entreprise. Pour les biens périssables ou qui se déprécient rapidement, chaque jour ils sont statiques, leur valeur diminue. Le faux pas ultime ? Un flux de trésorerie sec avec des étagères de produits vides.

Gérer une boutique en ligne réussie consiste à commander judicieusement vos pièces : surveiller les stocks, réorganiser les articles, prévoir les tendances de la demande, coordonner les sous-traitants, assurer la liaison avec les fabricants, les fournisseurs, les services de messagerie et gérer les revenus.

C'est encore une fois là où l'apprentissage automatique dans le commerce électronique brille.

Il surveille chaque pièce de votre inventaire, prévoit la dynamique de l'offre, de la demande et des flux de trésorerie, en s'appuyant sur une vaste base de données de données historiques.

Il prend en charge vos décisions de gestion des stocks sur plusieurs dimensions :

• Suggérer des ventes incitatives lorsque des articles spécifiques prennent la poussière
• Lire les runes de la demande de produits influencée par la saisonnalité ou les tendances, suggérant des commandes plus importantes
• Optimisation de votre chaîne d'approvisionnement, de la rationalisation des itinéraires de livraison à la planification
• Mettre en place une tarification dynamique pour ajuster les prix en fonction de l'offre, de la demande et des conditions du marché
• Automatiser les réapprovisionnements pour maintenir des niveaux de stock idéaux
• Repérer les lents pour éviter les surstocks et libérer de l'espace de stockage

De plus, comme mentionné ci-dessus, les plateformes ML sophistiquées sont capables d'analyser les données des médias sociaux. Ils passent au crible les tendances, les moments viraux et l'influence des célébrités, alertant les entreprises du prochain produit « it ». Un article de mode populaire fait son apparition ? L'apprentissage automatique le repère, anticipe l'augmentation de la demande et conseille les ajustements de stocks.

Plus de rupture de stock. Aucune occasion manquée. Les entreprises saisissent le moment, capitalisant sur les articles tendance.

10. Prévention de la fraude ― Protéger vos transactions commerciales

La fraude pèse lourdement sur le commerce électronique. De l'utilisation de cartes de crédit volées aux violations de la base de données des clients ou aux retours manipulés, la fraude au commerce électronique saigne de l'argent, érode la confiance et fait fuir les clients.

L'apprentissage automatique ne se contente pas de résoudre la détection des fraudes, il la réinvente.

Il utilise la "détection d'anomalies", où les algorithmes analysent les transactions par millions, en repérant celles qui sont inhabituelles. C'est un exploit au-delà des capacités humaines en termes de vitesse et d'échelle, mais de routine pour ML. Du type et de l'emplacement de l'appareil au fuseau horaire, ML signale les incohérences telles que les dépenses excessives, les incohérences d'adresse, les commandes répétées avec différentes cartes, les commandes internationales surprises ou les retours et avis suspects.

Grâce à l'analyse par grappes, le ML identifie les segments de clientèle, les produits et les périodes à risque, permettant aux entreprises d'être proactives contre les tentatives de fraude. Et grâce à l'analyse des réseaux sociaux, il met au jour des réseaux de fraude coordonnés, en cartographiant et en examinant les liens entre les comptes, les appareils et les e-mails.

De plus, les algorithmes de ML dans le commerce électronique éliminent les avis de contrefaçon. Langue, adresse IP, fréquence de révision ou encore temps écoulé depuis l'achat, rien n'échappe à leur regard attentif.

11. Stratégies de retour intelligentes ― Faire en sorte que les retours fonctionnent pour vous

Un quart des clients, avec intention, remplissent leurs chariots à ras bord, sachant que certains retourneront en rayon. Cette danse de l'indécision, la peur des vêtements mal ajustés ou la mauvaise qualité coûte cher aux commerçants. Invisible pour le consommateur, chaque retour déclenche une série de tâches en domino : nettoyage, reconditionnement et préparation pour la revente. Si le produit revient abîmé ? C'est une perte brutale.

Les algorithmes d'apprentissage automatique pour le commerce électronique peuvent lutter contre les retours excessifs grâce à des suggestions de produits précises. Le contrôle qualité devient plus précis, prédisant et interceptant les défaillances potentielles à partir des données historiques et des commentaires. Les représentations de produits sonnent juste, freinant l'insatisfaction née de descriptions trompeuses.

Plus encore, les prévisions ML renvoient la probabilité de facteurs aussi variés que l'historique du client, le type de produit et le prix. Dans le domaine de la mode, ML se transforme en tailleur virtuel, offrant des recommandations de taille adaptées aux dimensions individuelles.

Le ML contrôle les retours, protégeant les résultats du commerçant et améliorant la satisfaction des clients.

Emballer

Donc, voilà. Ce sont les 11 façons dont l'apprentissage automatique fait des vagues en ce moment. Adopter l'apprentissage automatique dans le commerce électronique :

• Améliore votre compréhension des préférences de vos clients
• Augmente vos ventes et amplifie la valeur moyenne des commandes
• Élimine les processus inutiles
• Offre des informations approfondies qui dépassent les capacités humaines

Stocker des données clients sans analyse ? C'est comme avoir une clé mais jamais déverrouiller la porte. L'intégration de l'apprentissage automatique dans le commerce électronique ne consiste pas à suivre le rythme, mais à donner le rythme et à mener la course.

Ne laissez pas vos données se perdre. ITRex est là pour vous aider à le transformer en expériences client significatives et en augmentation des profits.