L’apprentissage automatique offrirait de nouvelles possibilités de transparence et de personnalisation du commerce en ligne
À un moment où l’on prévoit que les ventes en ligne aux États-Unis devraient atteindre environ 23,6 % des ventes au détail totales d’ici 2025, un article d’AdAge commente les possibilités de transparence et de personnalisation d’achat offertes par l’apprentissage automatique. Apparemment, cette technologie serait en train de devenir un levier de compétitivité incontournable.
AdAge explique que pour évoluer dans l’environnement hautement concurrentiel du commerce en ligne, il est crucial pour les marques de réussir à se démarquer et de répondre aux attentes des clients par l’offre d’expériences personnalisées très pertinentes. Par une exploitation efficace des données, l’apprentissage automatique pourrait aider les marques, dit-on, à atteindre ces ambitieux objectifs.
En effet, en combinant les données qu’elles collectent avec les algorithmes de l’apprentissage automatique, les marques peuvent repenser le parcours des clients et optimiser leur expérience d’achat en leur proposant des expériences pertinentes adaptées à chacun d’entre eux. Ces stratégies devraient se traduire par de meilleurs résultats commerciaux.
Concrètement, l’accent sur la pertinence permettrait de résoudre le « paradoxe du choix », qui se produit lorsque les marques qui ont réussi à attirer l’attention des clients inondent ces derniers avec un excès d’offres qui finit par les paralyser. L’expérience client peut alors devenir décousue et déroutante. Éventuellement, la surcharge de messages peut devenir tellement accablante en raison des messages non pertinents que les clients, distraits, en viennent à abandonner leur panier d’achats.
De plus, l’analyse intelligente des données aiderait les marques à rentabiliser leurs stocks, en particulier au moment de conclure la transaction, en proposant aux clients des ventes incitatives, des ventes croisées et des offres de paiement déployées, que ce soit dans le panier d’achats, sur la page de paiement ou sur la page de confirmation de la commande.
Apparemment, en proposant des offres pertinentes aux clients à l’étape du paiement – qui est un moment critique du parcours d’achat, où ils ont leur carte de crédit en main –, les marques de commerce électronique peuvent exploiter de nouvelles occasions pour générer de la valeur. Bref, il serait possible de transformer une étape qui a traditionnellement entraîné des coûts en une autre qui génère des revenus.
Cette stratégie repose sur l’analyse du comportement des clients, qui seraient très concentrés au moment de finaliser leur achat. C’est au cours de cette phase critique que les marques peuvent profiter de l’attention des clients, recueillir des informations précieuses sur leur comportement et cibler leurs préférences en fonction du message qui les intéresse le plus.
À un moment où l’on prévoit que les ventes en ligne aux États-Unis devraient atteindre environ 23,6 % des ventes au détail totales d’ici 2025, un article d’AdAge commente les possibilités de transparence et de personnalisation d’achat offertes par l’apprentissage automatique. Apparemment, cette technologie serait en train de devenir un levier de compétitivité incontournable.
AdAge explique que pour évoluer dans l’environnement hautement concurrentiel du commerce en ligne, il est crucial pour les marques de réussir à se démarquer et de répondre aux attentes des clients par l’offre d’expériences personnalisées très pertinentes. Par une exploitation efficace des données, l’apprentissage automatique pourrait aider les marques, dit-on, à atteindre ces ambitieux objectifs.
En effet, en combinant les données qu’elles collectent avec les algorithmes de l’apprentissage automatique, les marques peuvent repenser le parcours des clients et optimiser leur expérience d’achat en leur proposant des expériences pertinentes adaptées à chacun d’entre eux. Ces stratégies devraient se traduire par de meilleurs résultats commerciaux.
Concrètement, l’accent sur la pertinence permettrait de résoudre le « paradoxe du choix », qui se produit lorsque les marques qui ont réussi à attirer l’attention des clients inondent ces derniers avec un excès d’offres qui finit par les paralyser. L’expérience client peut alors devenir décousue et déroutante. Éventuellement, la surcharge de messages peut devenir tellement accablante en raison des messages non pertinents que les clients, distraits, en viennent à abandonner leur panier d’achats.
De plus, l’analyse intelligente des données aiderait les marques à rentabiliser leurs stocks, en particulier au moment de conclure la transaction, en proposant aux clients des ventes incitatives, des ventes croisées et des offres de paiement déployées, que ce soit dans le panier d’achats, sur la page de paiement ou sur la page de confirmation de la commande.
Apparemment, en proposant des offres pertinentes aux clients à l’étape du paiement – qui est un moment critique du parcours d’achat, où ils ont leur carte de crédit en main –, les marques de commerce électronique peuvent exploiter de nouvelles occasions pour générer de la valeur. Bref, il serait possible de transformer une étape qui a traditionnellement entraîné des coûts en une autre qui génère des revenus.
Cette stratégie repose sur l’analyse du comportement des clients, qui seraient très concentrés au moment de finaliser leur achat. C’est au cours de cette phase critique que les marques peuvent profiter de l’attention des clients, recueillir des informations précieuses sur leur comportement et cibler leurs préférences en fonction du message qui les intéresse le plus.