Vous cherchez à booster les ventes en ligne de votre entreprise dans le retail, ou alors vous êtes un simple consommateur soucieux de vous interroger sur les éléments présents dans une bonne expérience client en ligne en 2024 ? Alors vous êtes au bon endroit !
L’essor du numérique a profondément impacté l’expérience client dans le secteur du retail en ligne. Les consommateurs, de plus en plus exigeants, recherchent une expérience immersive, visuelle et personnalisée, tout en privilégiant la simplicité et la fluidité du processus d’achat. Dans ce contexte, on peut se demander comment les avancées en intelligence artificielle (IA) ont joué un rôle déterminant, transformant chaque étape du parcours client.
Dans cet article, nous explorons comment l’intelligence artificielle, notamment via l’IA prédictive d’une part, et l’IA générative d’autre part, révolutionne l’expérience client à travers différentes phases du processus d’achat en ligne.
Mais avant de se plonger dans l’article, il est important de bien comprendre les nuances entre les deux types d’IA mentionnés plus haut. L’IA prédictive, en se concentrant sur l’utilisation d’algorithmes, pour résoudre des problèmes spécifiques, aide à optimiser les processus de recommandation, de personnalisation et de prévision des tendances d’achat. De l’autre côté, l’IA générative, en imitant des modèles existants pour créer de nouvelles données, images, ou vidéos, ouvre la porte à des expériences plus immersives pour les clients (Hermann & Puntoni, 2024).
1. La Prise de Conscience & la considération
Dans cette phase initiale, l’objectif, d’un point de vue d’une entreprise, est de créer le besoin dans l’esprit du client. C’est dans cette étape que les clients découvrent les différents produits et services existants. Dans ce cadre, l’IA générative peut s’avérer efficace. Elle permet en effet depuis peu de créer du contenu visuel attrayant, tel que des images et des vidéos dynamiques, captivant ainsi l’attention des clients et les incitant à explorer davantage. Cela peut être fait dans un contexte de publicité à plus grande échelle, mais aussi dans le site vitrine en générant des descriptions et images de produits. De plus, dans le cadre du Search Engine Optimization (ou SEO), bien que les moteurs de recherche se basant sur l’IA risquent de mettre en danger certains sites relatant des faits historiques, des articles de guide, ou des critiques par exemple (Villecourt, 2023), elle en sera probablement une excellente opportunité pour les sites commerciaux. Ces nouveaux moteurs de recherche permettent en effet de mettre en avant des produits dans les réponses de l’IA.
En parallèle, l’IA prédictive permet elle d’analyser les données des historiques d’achats, les historiques de recherche, ainsi que les données comportementales de navigation pour fournir des recommandations personnalisées, orientant ainsi les clients vers des produits susceptibles de les intéresser.
2. L’Achat en Ligne
Lorsque les clients passent à l’acte d’achat, l’IA générative peut simplifier et optimiser le processus en offrant des parcours client fluides et intuitifs via des fonctionnalités. Parmi ces fonctionnalités, on retrouve la navigation guidée qui, au-travers d’assistant virtuel, peut poser des questions sur les préférences de l’utilisateur et ainsi proposer des produits en fonction des réponses données. On peut également citer la recherche virtuelle qui offre la possibilité aux utilisateurs de faire des recherches en chargeant des images plutôt que des mots. Par exemple, un utilisateur peut télécharger une photo d’un produit qu’il a vu quelque part, et le système de recherche visuelle identifiera le produit ou des produits similaires disponibles sur le site ; c’est ce qu’on appelle la “vision par ordinateur” (ou computer vision en anglais). Cela rend la recherche de produits plus intuitive, surtout lorsqu’un utilisateur ne connaît pas le nom ou les caractéristiques exactes du produit qu’il recherche.
Un autre aspect de l’IA, prédictive cette fois-ci, permet d’augmenter le panier moyen d’un consommateur en suggérant, en fin de parcours client, des biens complémentaires au bien initialement ajouté au panier. Cela permet d’encourager les achats additionnels et ainsi d’augmenter le panier moyen client.
3. Le Service Après-Vente
Dans la phase du service après-vente, l’IA assure une assistance continue aux clients grâce à des chatbots intelligents. Ces chatbots, dotés de capacités génératives intégrées, fournissent une assistance instantanée et personnalisée, répondant aux questions des clients avec précision et efficacité. Aujourd’hui, l’IA fait donc office de support en accompagnant les utilisateurs à résoudre des pannes ou incidents rencontrés lors de leur expérience digitale. Il s’agit donc, pour le moment, simplement d’un support de niveau 1 sur 3 sur l’échelle des différents niveaux de support informatique. Le niveau 2 faisant référence au traitement du problème à l’origine de l’incident, et le niveau 3 à l’expertise par domaines de compétences.
Simultanément, l’IA prédictive analyse qualitativement les interactions clients à l’aide du traitement du langage naturel (NLP), permettant aux entreprises de comprendre les besoins et les préoccupations des clients pour offrir un service après-vente de qualité.
4. La fidélisation
Dans la phase de fidélisation du client, l’IA combine ses capacités génératives et prédictives pour renforcer la relation client-marque. Grâce aux algorithmes prédictifs, les entreprises peuvent proposer des offres personnalisées et ciblées, en analysant les comportements et préférences des clients. Ces algorithmes identifient également les facteurs de désabonnement, permettant d’anticiper et d’intervenir avant que le client ne se détourne.
En parallèle, l’IA générative automatise la création de communications personnalisées, comme des emails proposant des offres spécifiques basées sur les caractéristiques et les recherches du client, ou même en réponse aux signaux de désabonnement détectés.
Ensemble, ces technologies permettent une personnalisation poussée et une interaction proactive, rendant chaque client unique et valorisé, tout en renforçant leur fidélité sur le long terme.
En conclusion
À travers chaque phase du parcours client, l’intelligence artificielle réinvente l’expérience client en offrant des interactions fluides, personnalisées et pertinentes. En combinant les capacités génératives et prédictives de l’IA, les entreprises peuvent améliorer la connaissance de leurs clients ou potentiels futurs clients, pour répondre au mieux à leurs attentes en anticipant leurs besoins, renforcer leur fidélité à long terme, et ainsi augmenter leur croissance. (Vijayakumar, 2023)
Bibliographie
Hermann, Erik, and Stefano Puntoni. “Artificial intelligence and consumer behavior: From predictive to generative AI.” Journal of Business Research, Juillet 2024, https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0148296324002248. Accessed Juin 2024.
Vijayakumar, Harsha. “Revolutionizing Customer Experience with AI: A Path to Increase Revenue Growth Rate.” 15th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence (ECAI) [Bucharest], 2023. Accessed Juin 2024.
Villecourt, Arthur. Youtube, Mai 2023, https://www.youtube.com/watch?v=Uy7ILn-48J8. Accessed Juin 2024.
