Comment l’IA peut améliorer l’ecommerce ?
Le e-commerce doit relever de nouveaux challenges : mondialisation, pandémie, changement des attentes des consommateurs, de plus en plus sensibles aux problématiques environnementales et adeptes du web2store…
Les retailers se sont-ils emparés de l’IA pour faire face à ces nouveaux défis ? L’ont-ils déployée et où en sont-ils de ces déploiements ? Quelles sont leurs attentes, les freins face à son implémentation ? Ont-ils pris le virage d’un e-commerce respectueux de l’environnement et l’IA peut-elle les aider dans cette orientation ?
C’est ce qu’a voulu savoir OpenStudio, une entreprise de services qui œuvre pour un numérique responsable et l’IT for Good, à travers cette enquête menée auprès 132 retailers de tous secteurs d’activité en septembre 2021.
En résumé :
98 % des retailers estiment que l’IA pourrait améliorer leur plateforme e-commerce dont 62,5 % d’une manière significative
Des attentes très fortes de la part des retailers vis-à-vis de l’IA, augmenter le CA est prioritaire
Face à une pression concurrentielle accrue, ils cherchent à optimiser leurs coûts et développer leur CA. En ajoutant le pourcentage de ceux qui ont des attentes prioritaires et/ou fortes, on trouve sur le podium :
– 84 % : gagner du temps grâce à l’automatisation des tâches
– 82,5 % : faciliter les prises de décisions grâce aux analyses en temps réel
– 81 % : augmenter le CA.
Si on tient compte uniquement des attentes prioritaires, l’augmentation du CA arrive en premier (47 %), suivie par l’amélioration de la relation client (43 %) et la sécurisation des processus de paiement (39 %).
Amélioration des performances grâce à l’IA : data, prédictif et automatisation
IA et backend : la data client, première préoccupation des retailers
Pour améliorer les performances des opérations de backend, les retailers considèrent que l’IA est prioritaire ou utile à :
– 90 % : mettre à jour, gérer et enrichir les bases de données clients notamment avec des données non structurées (réseaux sociaux …)
– 89 % : synchroniser les catalogues sur toutes les applications tierces (ERP, outils marketing…)
– 85 % : mettre à jour en temps réel les catalogues et pricing.
IA, marketing et relation client : prédire les comportements des acheteurs et fluidifier le web2store
Connaitre et reconnaître son client est primordial pour anticiper ses achats que ce soit dans le point de vente physique ou virtuel. L’IA est donc considérée comme prioritaire et/ ou utile :
– 89 % : comprendre / modéliser / prédire les comportements des internautes (achats…)
– 85 % : fluidifier le parcours client (web2store)
– 83,5 % : améliorer les recommandations et le retargeting.
On retrouve ensuite, toujours avec des pourcentages élevés : la personnalisation/ individualisation des campagnes marketing (83 %) et la diminution des abandons de paniers (72 %).
IA, paiement, stockage et expédition : automatisation et détection des fraudes
La rentabilité est cruciale pour les retailers qui misent sur l’automatisation. Ils déclarent que l’IA est prioritaire et/ou utile :
– 90 % : automatiser la préparation de commandes et les expéditions
– 90 ex-aequo % : détecter fraudes et anomalies/sécuriser les paiements
– 87 % : prévoir les ventes et gérer les stocks.
Avec des taux de 74 %, la réduction des coûts de stockage et de transport ainsi que la limitation des retours produits clôture le classement.
Tous domaines confondus, le top 5 des solutions d’IA que les retailers jugent prioritaires et / ou utiles pour leur plateforme e-commerce :
– 90 % : mettre à jour, gérer & enrichir les bases de données clients
– 90 % : automatiser la préparation de commandes et les expéditions
– 90 % : détecter fraudes & anomalies/sécuriser les paiements
– 89 % : comprendre / modéliser / prédire les comportements des internautes (achats…)
– 89 % : synchroniser les catalogues sur toutes les applications tierces (ERP, outils marketing…).
Etat du déploiement de l’IA et prévisions à 18 mois
Le Top 5 des solutions déployées : veiller, traiter le Big Data, analyser et prédire
Pression concurrentielle, volume des données à traiter et multitude de leurs sources, nécessité d’analyser cette data pour en tirer parti, les retailers ont dû investir afin de déployer des solutions d’IA, les 5 premières :
– 36 % : assurer une veille concurrentielle
– 34 % : traiter le Big Data
– 32 % : les analytics
– 32 % ex-aequo : le prédictif en temps réel
– 31 % : enrichir les données clients (croisement avec données extérieures comme les réseaux sociaux).
Les intentions de déploiement de solutions d’IA d’ici à 18 mois : Big Data et chatbot/voicebot
La donnée reste la préoccupation majeure des retailers mais ils ont également l’intention de se doter d’outils d’automatisation pour la relation client. Les trois premières solutions qu’ils ont prévu d’implémenter dans les 18 mois à venir :
– 38 % : IA pour traiter le Big Data
– 35 % : chatbot/voicebot
– 34,5 % : IA pour enrichir les données clients (croisement avec des données extérieures comme les Réseaux sociaux).
Top 5 des solutions actuellement déployées vs solutions existantes dans 18 mois : le traitement du Big Data s’impose
A noter que les plus fortes progressions reviennent aux chatbots/voicebots (+ 124 %) et aux outils d’IA pour personnaliser les campagnes marketing (+ 114,5 %).
| IA pour | Déjà déployé | Prévu d’ici 18 mois | Total dans 18 mois | Taux de progression |
| Veille concurrentielle | 36 % | 22 % | 58 % | + 62 % |
| Traiter le Big Data | 34 % | 38 % | 72 % | + 110 % |
| Les analytics | 32 % | 32 % | 64 % | + 100 % |
| Le prédictif en temps réel | 32 % | 25 % | 57 % | + 78 % |
| Enrichir les données clients (croisement avec des données extérieures comme les réseaux sociaux) | 31 % | 34,5 % | 65,5 % | + 111 % |
Les 4 premiers freins au développement de l’IA dans le e-commerce : éthique et coûts
L’IA soulève de plus en plus de questions éthiques et il apparaît comme le 1er frein, ex-aequo avec le coût de son déploiement. Les 4 premiers freins identifiés par les retailers sont :
– 33 % : les questions d’éthique soulevées par l’utilisation de l’IA
– 33 % ex-aequo : le coût de l’implémentation des solutions d’IA
– 32 % : la difficulté à mesurer/chiffrer les apports de l’IA
– 31 % : la complexité pour mettre en œuvre des solutions d’IA.
Niveau d’adoption des « bonnes pratiques numériques responsables »
Des retailers engagés pour de « bonnes pratiques numériques responsables » dans le e-commerce
Les retailers sensibilisés à la question d’un e-commerce responsable ont déjà mis en place des mesures concrètes pour réduire l’empreinte environnementale de leur activité, les 3 premières sont :
– 40 % : stocker les données dans des éco datacenters (et à l’étude chez 36 % des retailers)
– 39 % : proposer aux clients de compenser les émissions carbones émises par leur commande (et à l’étude : 35 %).
– 36 % : optimiser leur site internet dans une approche d’éco conception (et à l’étude : 48 %)
Il faut noter que la grande majorité des retailers qui n’ont pas encore agit concrètement ont mis ces sujets à l’ordre du jour.
L’IA un atout pour contrôler l’impact environnemental de l’e-commerce
L’IA est une alliée précieuse des retailers y compris pour contrôler l’impact environnemental du e-commerce en :
– 75 % : limiter les retours client grâce au prédictif
– 72 % : rationnaliser les emballages
– 72 % ex-aequo : réduire l’empreinte carbone en optimisant les trajets de livraison.
Pour Cédric Sibaud, Directeur associé d’OpenStudio et expert e-commerce : « L’Intelligence artificielle est déjà devenue indispensable chez les grands noms du e-commerce, elle va devenir un passage obligé pour tous les sites marchands quelle que soit leur taille. Les retailers ont donc tout intérêt à s’intéresser au plus vite à cette technologie qui se démocratise et ouvre la porte à de belles opportunités. »
