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Quelle est l’utilité du machine learning pour vendre en ligne ?

E-Commerce Nation

14.04.2023


Le machine learning pour le E-commerce

ARTICLE | EXPÉRIENCE UTILISATEUR | RELATION CLIENT

Le machine learning est en train de devenir l’un des secteurs technologiques les plus en croissance dans le monde. En effet, selon les dernières statistiques, en 2022, ce secteur est estimé à 21,17 milliards de dollars à l’échelle mondiale. De plus, le TCAC mondial de l’industrie du machine learning est d’environ 38,8%, ce qui signifie que sa valeur devrait atteindre près de 209,91 milliards de dollars d’ici 2029. 

Cette croissance fulgurante est due à l’importance croissante de l’analyse des données dans de nombreuses industries et à la demande croissante de solutions d’automatisation efficaces.

Dans cet environnement en constante évolution, les entreprises cherchent à s’appuyer sur les technologies du machine learning pour rester compétitives et à la pointe de l’innovation.

Machine learning : définition

Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Les machines peuvent identifier des motifs dans les données et prendre des décisions en se basant sur ces motifs grâce à des algorithmes d’apprentissage. 

Le processus d’apprentissage commence par la collecte de données qui sont ensuite préparées pour être utilisées par les algorithmes d’apprentissage.

Les types d’apprentissage automatique

Les algorithmes d’apprentissage sont classés en trois catégories : 

  • l’apprentissage supervisé, 
  • l’apprentissage non supervisé, 
  • l’apprentissage par renforcement.

Chacune de ces méthodes d’apprentissage peut être utilisée pour résoudre différents types de problèmes en machine learning, et il est important de comprendre les différences entre elles pour choisir la méthode la plus appropriée en fonction du problème à résoudre.

L’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé consiste à fournir au modèle des exemples de données étiquetées (ou marquées) pour qu’il puisse apprendre à prédire des résultats pour de nouvelles données similaires. 

Dans ce type d’apprentissage, le modèle reçoit des entrées et des sorties attendues (étiquettes) pour apprendre à faire des prédictions. Les algorithmes d’apprentissage supervisé couramment utilisés sont les réseaux de neurones, les arbres de décision, la régression linéaire et les machines à vecteurs de support.

L’apprentissage non supervisé

L’apprentissage non supervisé, en revanche, consiste à trouver des motifs dans des ensembles de données non étiquetés. 

Cette méthode est utile pour découvrir des structures ou des groupes dans les données et peut être utilisée dans des tâches telles que la segmentation de marché ou la détection d’anomalies.

Les méthodes d'apprentissage du machine learning
La différence entre ces types d’apprentissage. Source : Analyst Prep

L’apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est une méthode dans laquelle un agent apprend à prendre des décisions dans un environnement en interagissant avec celui-ci. 

L’agent reçoit une récompense ou une pénalité en fonction des actions qu’il prend, ce qui lui permet d’apprendre à optimiser son comportement pour maximiser la récompense.

Le machine learning dans le monde du E-commerce

L’analyse de données pour l’expérience client

Les algorithmes de machine learning peuvent analyser les données de chaque client en temps réel pour prédire leurs comportements d’achat futurs. En utilisant ces prévisions, les entreprises peuvent recommander des produits pertinents et personnalisés, offrir des promotions, et améliorer leur stratégie marketing.

L’analyse des données peut également aider les entreprises à détecter les problèmes de navigation et de parcours d’achat sur leur site web. Les entreprises peuvent ainsi ajuster l’interface utilisateur pour améliorer la navigation, réduire le taux d’abandon de panier et augmenter les ventes.

L’utilisation de chatbots

L’utilisation de chatbots alimentés par l’IA dans le secteur du e-commerce est de plus en plus courante. Ces chatbots sont des assistants virtuels qui peuvent communiquer avec les clients de manière automatique et personnalisée. Ils peuvent être intégrés sur les sites web, les applications mobiles ou encore les réseaux sociaux des entreprises.

L’un des principaux avantages de l’utilisation de chatbots est la rapidité et la disponibilité du service client. Les chatbots peuvent répondre instantanément aux questions des clients 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, ce qui permet aux entreprises de mieux répondre aux besoins de leurs clients. De plus, les chatbots sont capables de traiter un grand nombre de requêtes en même temps, ce qui augmente l’efficacité du service client.

L’IA est au cœur des chatbots car elle leur permet de comprendre le langage naturel et de fournir des réponses appropriées aux clients. Les chatbots peuvent être entraînés à reconnaître les intentions des clients, à comprendre leur contexte et à proposer des solutions adaptées à leurs besoins. Cela peut inclure des recommandations de produits, des réponses à des questions fréquemment posées, ou encore des informations sur les politiques de retour ou de remboursement.

Les chatbots peuvent également collecter des données sur les clients, comme leurs préférences d’achat et leur historique de navigation, ce qui permet aux entreprises d’adapter leur expérience d’achat en fonction de leurs besoins. Ces données peuvent également être utilisées pour améliorer les offres de produits et les stratégies de marketing de l’entreprise.

La détection de fraude grâce au machine learning

La détection de fraude grâce au machine learning est devenue une méthode de plus en plus courante pour prévenir les activités frauduleuses dans de nombreux domaines tels que la banque, l’assurance, le E-commerce et les réseaux sociaux.

Le machine learning est une méthode d’apprentissage automatique dans laquelle les algorithmes sont entraînés sur des données pour apprendre des modèles et des relations complexes qui peuvent être utilisés pour prédire des résultats futurs. En utilisant des techniques de machine learning, les entreprises peuvent détecter des comportements inhabituels ou des schémas de fraude qui seraient difficiles à repérer avec des méthodes traditionnelles de détection de fraude.

Les algorithmes de machine learning peuvent être utilisés pour analyser des données telles que les transactions financières, les comportements de navigation sur le web, les activités des médias sociaux et les données de géolocalisation pour détecter les comportements suspects.

Les défis du machine learning

La collecte des données

La collecte de données est l’un des principaux défis du machine learning dans le e-commerce. Pour que les modèles de machine learning soient efficaces, ils ont besoin de données de haute qualité et en grande quantité. Dans le e-commerce, cela signifie collecter et analyser des données sur les préférences et les comportements d’achat des clients, les produits populaires, les offres promotionnelles, les taux de conversion et plus encore. 

Cependant, la collecte de données peut être un processus complexe et coûteux, qui nécessite souvent une infrastructure de stockage de données robuste et des outils d’analyse sophistiqués. En outre, la qualité des données peut être altérée par des erreurs de saisie, des biais, des erreurs de mesure, des données manquantes ou des données non structurées, ce qui peut affecter la précision des modèles de machine learning.

La confidentialité des données

Le machine learning nécessite également l’accès à de grandes quantités de données pour être efficace. Cela peut inclure des données transactionnelles, des données de comportement d’achat et des données démographiques, entre autres. Les entreprises e-commerce doivent donc être très vigilantes quant à la manière dont elles stockent, traitent et partagent ces données.

Pour protéger la confidentialité des données, les entreprises e-commerce doivent mettre en place des politiques et des procédures strictes pour le stockage et le traitement des données des utilisateurs.

Pourquoi utiliser le machine learning ?

Dans l’ensemble, le machine learning peut aider les entreprises de vente en ligne à offrir une expérience d’achat plus personnalisée, à augmenter les ventes, à gérer efficacement les stocks et à prévenir les activités frauduleuses.

Crédit image : Berin Holy

Thibault Herpin
SEO Manager chez E-Commerce Nation, je m'occupe de la stratégie de développement du référencement naturel du média ainsi que de son expansion internationale.
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