1. Les chatbots et les assistants virtuels améliorent le service à la clientèle
Les chatbots et les assistants virtuels basés sur l’intelligence artificielle ont transformé la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Offrant une assistance 24 heures sur 24 sans intervention humaine, ces outils d’IA répondent aux demandes, résolvent les problèmes rapidement et fournissent des recommandations d’achat personnalisées.
Selon un rapport de Gartner, il est prévu que d’ici 2022, 70 % des interactions avec les clients impliqueront des technologies émergentes telles que les chatbots, l’apprentissage automatique et la messagerie mobile.
De telles avancées dans la technologie de l’IA soulignent l’impact croissant sur l’efficacité du service client, permettant aux entreprises de gérer plus efficacement les interactions avec les clients et d’améliorer la satisfaction des utilisateurs.
2. Gestion optimisée des stocks
Grâce à l’analyse prédictive, l’intelligence artificielle aide les entreprises de commerce électronique à prévoir avec précision la demande, à automatiser le processus de réapprovisionnement et à maintenir des niveaux de stocks idéaux. Une étude de DHL a montré que la gestion des stocks améliorée par l’IA pourrait réduire les ruptures de stock de 75 %, ce qui permettrait d’augmenter les ventes de 10 à 40 %.
Un rapport de McKinsey a également souligné que l’exploitation de l’IA pour la gestion des stocks pourrait réduire de moitié les erreurs de prévision, ce qui permettrait de réduire les coûts des stocks de 20 à 50 %. Cette efficacité dans la gestion des stocks permet d’atténuer les risques liés à un stock excédentaire ou insuffisant et de soutenir des stratégies de tarification dynamiques afin que les entreprises puissent s’adapter rapidement aux demandes du marché et lancer des produits plus efficacement.
3. Détection de la fraude par l’IA
Grâce à l’analyse de points de données tels que l’historique des transactions et le comportement des utilisateurs, les systèmes d’IA identifient habilement des schémas indicateurs de fraude.
La sécurisation des transactions contre les activités frauduleuses est une priorité absolue pour les entreprises de commerce électronique. Le déploiement de l’IA dans la détection des anomalies s’est avéré efficace, les entreprises constatant une baisse notable des taux de rétrofacturation.
Par exemple, le magasin de parfums de luxe Snif a constaté une réduction de 30 % des débits compensatoires après avoir intégré l’IA dans ses processus de détection des fraudes – ce qui montre l’efficacité de l’IA pour sécuriser les transactions de commerce électronique contre la fraude et offrir une expérience d’achat plus sûre aux clients.
4. Des capacités de recherche visuelle innovantes
L’intelligence artificielle a introduit la technologie de recherche visuelle, transformant la manière dont les consommateurs localisent et achètent des produits en ligne. Particulièrement utile dans les secteurs qui dépendent de l’attrait visuel, tels que la mode et la décoration intérieure, la recherche visuelle permet aux clients d’utiliser des images comme requêtes de recherche.
Selon eMarketer, une part importante des jeunes consommateurs, 62 % des Millennials et de la génération Z, expriment une préférence pour les capacités de recherche visuelle, 58 % d’entre eux utilisant cette technologie pour faire des achats.
L’adoption de la recherche visuelle améliore l’expérience d’achat et contribue indirectement à l’augmentation des ventes en simplifiant la découverte des produits et en la rendant plus conviviale et intuitive.
5. L’IA est le moteur d’un commerce électronique durable
En optimisant les opérations de la chaîne d’approvisionnement, l’IA contribue à réduire considérablement les déchets et la consommation d’énergie. La prévision précise de la demande et l’amélioration de l’efficacité logistique figurent parmi les avantages les plus attrayants, ce qui conduit à un modèle d’entreprise plus durable.
L’étude d’Accenture souligne que les optimisations de la chaîne d’approvisionnement pilotées par l’IA pourraient réduire les émissions de gaz à effet de serre de 36 % et les coûts de transport de 39 %. McKinsey a également réalisé une analyse qui suggère que les gains d’efficacité de la chaîne d’approvisionnement fondés sur l’IA pourraient générer des économies annuelles impressionnantes de 41 milliards de dollars grâce à la réduction des émissions de carbone.
6. Recommandations précises sur les produits
L’intelligence artificielle excelle à passer au crible de vastes ensembles de données pour fournir des suggestions de produits précises aux consommateurs – elle évalue des variables telles que :
- Achats précédents: L’IA analyse l’historique des achats des consommateurs pour identifier les modèles et les préférences, ce qui permet de recommander des produits qui correspondent à leurs choix antérieurs.
- Modèles de navigation: En examinant les articles et les catégories qu’un consommateur passe du temps à consulter en ligne, l’IA peut déduire ses centres d’intérêt et lui suggérer des produits qu’il est plus susceptible d’acheter.
- Données démographiques: L’IA prend en compte les informations démographiques telles que l’âge, la localisation et le sexe pour faire des prédictions sur les types de produits qu’un consommateur peut préférer, en veillant à ce que les recommandations soient pertinentes pour son profil démographique spécifique.
L’étude de Segment indique que 49 % des acheteurs se sont livrés à des achats impulsifs déclenchés par des recommandations personnalisées de marques. Ces suggestions ciblées stimulent les ventes et améliorent la satisfaction des clients, car les individus découvrent des produits qui correspondent à leurs désirs et à leurs besoins.
Barilliance confirme ce constat en indiquant que les recommandations personnalisées peuvent améliorer considérablement les taux de conversion, jusqu’à 915 %.
7. Gestion de pointe de la chaîne d’approvisionnement
L’intelligence artificielle peut examiner minutieusement les données relatives aux niveaux de stocks, aux délais de livraison et autres, afin d’identifier les possibilités d’amélioration. Grâce à l’automatisation des processus et à la fourniture d’informations instantanées, l’IA aide les entreprises à réduire leurs dépenses, à accroître leur efficacité et à limiter le gaspillage.
Des recherches menées par le Massachusetts Institute of Technology (MIT) Center for Transportation & Logistics ont montré que les solutions de routage et de programmation améliorées par l’IA peuvent réduire les délais de livraison de 30 minutes par arrêt, ce qui permet de rationaliser les opérations de la chaîne d’approvisionnement, d’améliorer les performances logistiques et la durabilité, et de réaliser des économies.
