Le Machine-Learning est un terme de plus en courant lorsque l’on évoque l’intelligence artificielle. D’une expérience d’achat plus personnalisée, à l’augmentation de vos ventes et la prévention d’activités frauduleuses, il peut avoir de nombreux impacts positifs sur votre plateforme de vente en ligne.
Le Machine Learning : c’est quoi ?
C’est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre. Et ce, à partir d’une grande quantité de données et sans être expressément programmé. Il existe trois processus d’apprentissage, chacun amorcé par une collecte massive de données. Une fois stockées, elles seront préparées pour ensuite être utilisées par des algorithmes. Voici les trois types d’apprentissages automatiques que l’on distingue :
- L’apprentissage supervisé
Il consiste à fournir à l’algorithme des exemples de données dites « étiquetées » (dont on connaît déjà la réponse) pour qu’il apprenne à prédire les résultats d’autres données similaires. Les algorithmes supervisés les plus répandus sont :
- Les réseaux de neurones
- Les arbres de décision
- Les régressions linéaires
- La régression logistique
- Les machines à vecteurs de support qui agissent comme des séparateurs
- L’apprentissage non-supervisé
Il s’agit cette fois-ci d’analyses sophistiquées de données non-étiquetées. L’objectif est de découvrir et former des groupes sous-jacents en fonction de leurs similarités et différences. On parle alors de clustering ou d’associations. Ce type d’apprentissage est très utile dans la segmentation du marché ou encore la détections d’anomalies.
- L’apprentissage par renforcement
Cette dernière méthode est quelque peu différente. Son rôle est d’entraîner les algorithmes à prendre des décisions dans un environnement donné, en interagissant avec lui. S’il prend les bonnes décisions, il sera récompensé. Dans le cas contraire, il sera pénalisé. L’objectif final est clairement d’optimiser son comportement et lui faire sans cesse obtenir de meilleurs résultats.
Point technique : la différence entre Machine Learning et Deep Learning
Le Deep Learning est en réalité une branche du machine Learning. En d’autres termes, il n’y a pas de Deep Learning sans Machine Learning.
De son côté, le Deep Learning traite des données non structurées, comme le texte, l’image ou encore le son. Tandis que le M.L traite des données structurées et quantitatives grâce aux mathématiques et aux statistiques.
Toute la spécificité du Deep Learning réside aussi dans le fait que ses algorithmes sont capables de « mimer » les actions du cerveau humain grâce aux réseaux neuronaux. Il demande donc des volumes de données beaucoup plus nombreux et complexes.
7 champs d’application pour votre site e-commerce
Le Machine Learning peut en effet intervenir et avoir un rôle important dans divers éléments de votre site e-commerce. Explorons-les ensemble.
L’expérience client
Nous pourrions dire que c’est ce sur quoi le Machine Learning a le plus d’incidence sur une plateforme e-commerce. Notamment car l’analyse de leurs données permet de connaître chaque client et comportement en temps réel. Ce qui favorise la prédiction de comportements d’achats futurs. Et contribue également à la recommandation d’autres produits ou services pertinents et personnalisés.
Enfin, l’ensemble de données à votre disposition vous permet de potentiellement détecter des problèmes de navigation. Comme une page qui charge trop lentement, une autre qui se transforme en « Error 404 », ou encore vos produits qui ne s’affichent pas correctement. Ce qui bien entendu, a une incidence sur le parcours d’achat de vos utilisateurs. Il ne tient plus qu’à vous de faire les modifications nécessaires pour l’améliorer. Et ainsi augmenter vos ventes et réduire le taux d’abandon de vos paniers.
Le Churn Management
Pour la petite définition, le churn management, ou « gestion de l’attrition », désigne toutes les actions qui visent à limiter au maximum la perte de clientèle. Et oui, le Machine Learning peut aussi jouer un rôle clé dans la fidélisation de vos clients. Mais aussi dans la construction de vos campagnes marketing, une fois les données disséquées et interprétées.
L’intelligence artificielle va donc vous aider à effectuer des prédictions pour savoir si votre client peut « churner ». Et si oui, quand. L’analyse peut très bien se faire sur des clients existants, comme antérieurs. La prédiction des désabonnements, tout comme une analyse de survie sont essentiels. Surtout pour contribuer à une exploration plus précise des agissements de vos clients.
La détection de fraudes et d’anomalies
Les sites e-commerce ne sont bien entendu pas les seuls à être concernés par ces escroqueries. Les banques, assurances, réseaux sociaux le sont tout autant. C’est pour cela que certains algorithmes sont capables d’analyser un important volume de données permettant de les détecter.
Des données comme la géolocalisation, les transactions financières, ou encore des comportements de navigation suspects peuvent être passés au crible.
L’utilisation de chatbot avec le machine learning
Après vous avoir rapidement évoqué l’utilité d’un chatbot sur votre site internet, nous vous avions évoqué le rôle prépondérant que joue l’IA dans les chatbots. Elle permet en effet la compréhension et le traitement du langage naturel pour fournir les réponses attendues par les internautes.
Tout l’intérêt d’utiliser des algorithmes de prédiction et d’analyse pour votre chatbot réside dans le fait de proposer une conversation plus fluide, humaine et adaptée à chacun. Les bots sont plus performants et ont une plus grande capacité à fournir des réponses à des requêtes complexes.
Le pricing dynamique
Il s’agit là d’allier psychologie du consommateur avec notre système d’intelligence artificielle. Avant de revenir sur ce point, petite donnée statistique. Notez que seulement 3 visiteurs sur 10 arrivent jusqu’à l’étape de validation de leur panier. Et que la principale raison de ces abandons est due à un manque d’informations. Ils sont en effet trop tardivement avertis du montant des frais de livraisons, des taxes ou autres coûts supplémentaires par exemple.
Le Machine Learning peut donc intervenir dans l’optimisation des coûts du produit en question. Mais aussi du moment auquel il est proposé aux clients. L’objectif est de privilégier un pricing dynamique permettant aux détaillants d’ajuster le prix de chaque produit. Et ce, en fonction des coûts des matériaux, de leurs livraisons ou encore du niveau de vos stocks. Opter pour cette stratégie peut très rapidement faire grimper vos conversions.
Enfin, une des solutions stratégiques les plus conseillées est de prévenir vos clients lorsque le prix de leurs articles favoris diminue. S’ils étaient déjà attirés par eux, ne serait-ce que 5% de réduction les fera vite prendre une décision d’achat.
La meilleure gestion de vos stocks
Entre nous, une gestion des stocks faite manuellement est plutôt laborieuse. Elle est aussi très souvent source d’erreurs malencontreuses. Nombreux de ces phénomènes sont ainsi à éviter, tout comme :
- Le « Bullwhip effect » qui en d’autres termes signifie l’amplification de la variabilité de la demande. Vos vendeurs peuvent donc parfois vendent beaucoup trop. Comme pas assez pour écouler vos stocks.
- Les livraisons qui prennent trop de temps.
- Les prévisions qui peuvent être inexactes.
L’application de l’intelligence artificielle permet dans un premier temps de faciliter votre chaîne d’approvisionnement. Ensuite, de donner des prévisions beaucoup plus précises. Et enfin, de penser à l’automatisation de votre réapprovisionnement.
L’amélioration de la recherche utilisateur
Lorsqu’ils sont sur votre site et recherchent des produits ou services spécifiques, les utilisateurs utilisent votre barre de recherche pour gagner du temps. L’intérêt du Machine Learning réside dans une analyse poussée de vos données sur les mots clés qu’ils utilisent. Cela vous permettra de leur proposer le contenu le plus pertinent en réponse à leur requête. Et ainsi éviter qu’ils quittent votre site pour un autre parce que vous n’aurez pas répondu à leurs attentes. Ou pas assez rapidement car le parcours utilisateur n’était pas adapté.
Quels sont les principaux défis du machine-learning ?
Cette solution big data apportée au machine learning demande cependant de prendre certaines précautions. En effet, toutes les analyses s’appuient sur des volumes de données très conséquents. Et cela peut comporter certains risques.
- La collecte de données
Ayant besoin d’une grande quantité de données, et de haute qualité, vous devez impérativement disposer d’une solution de stockage adéquate. Une infrastructure robuste bâtie à chaux et à sable. Ayez également en tête que vos outils d’analyses, permettant l’exploitations des données, doivent être puissants et sophistiqués pour pouvoir y faire face.
- La confidentialité des données
C’est un des enjeux majeurs lorsque l’on évoque le traitement de données. En tant que société dans le e-commerce, vous devez être très vigilants quant à la manière dont vous les stockez, traitez et partagez. La mise en place de procédures et de politiques strictes est donc essentielle pour toutes les informations exploitables de vos bases de données.
Conclusion
Vous l’aurez compris, cette solution découlant de l’intelligence artificielle peut avoir de nombreux bénéfices pour votre plateforme e-commerce. Processus qui est par ailleurs indissociable du data-mining dans l’intelligence prédictive et l’exploitation de grandes quantités de données.