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Exemples de Marketplaces plus smart avec l'Intelligence Artificielle IA AI

Principes de base en IA

L' Intelligence Artificielle est un ensemble de techniques qui permet de simuler à partir de programme informatiques des traits de l'intelligence humaine tels que le raisonnement ou l'apprentissage.

L'IA dans ce sens permet de s'approcher voir de dépasser les capacités humaines. Citons notamment dans le diomaine médical la détection de cancers de façon anticipée ou bien dans les jeux de stratégie comme les échecs ou le jeu de GO une suprématie des IA (deep blue versus Kasparov).

L'IA peux se classifer en deux types:

  • L'IA Faible (light) ou Artificielle qui consiste en une succession d'algorithmes programmés par des humains pour simuler une intelligence humaine sur des taches particulières. L'IA n'a ici aucune indépendance, se contente d'imiter et est assistée par des humains et ne passe pas le test de Turing. On y retrouve par exemple la voiture autonome, la reconnaissance d'image.
  • L'IA Forte (high) dispose elle de capacité cognitives humaines et est capable à partir d'une tache inconnue d'obtenir des résultats sans intervention humaine.

Ensuite une IA se décompose en différentes technologies, citons par exemple en IA faible:

  • Automate ou BOT: automatisation des procédés, la tache est repetée en continue a des fréquences et précision que l'humain ne peux atteindre (ex: robot Pizza).
  • Machine learning: L'ordinateur agit sans avoir été programmé en apprenant / adaptant son réseau neuronal à partir des entrées / sorties (input/output). On y retrouve notamment le deep learning. Citons en technologies par exemple Microsoft Azure API ou le framework Tensorflow de Google qui permettent de réaliser de nombreuses IA en machine learning.

Voyons maintenant l'interet et 5 cas d'usage de l'IA pour les marketplace.

Interet de L'IA pour une marketplace

Les interets d'apporter de l'intelligence a une marketplace se divisent en plusieurs sections:

  • Visibilité, L'IA permet de qualifier les données produits d'une marketplace et par delà d'augmenter sa visiblité (ex: SEO)
  • Experience Utilisateur (UX), plus c'est simple mieux c'est! L'IA permet de simplifier l'acte d'achat de l'utilisateur (compréhension de l'utilisateur: recherche plus pertinente, classification des offres selon son besoin et ses preferences, produits complémentaires, personnalisation des offres etc.. )
  • Optimisation, L'IA permet d'optimiser la plateforme en adaptant les ressources nécessaires a son fonctionnement, en supprimant les données qui ne sont plus d'actualité ou erronées, en optimisant le merchandising selon les périodes / stock etc..

5 Cas d'usage de l'Intelligence Artificielle (pragmatique) pour les marketplaces

En marketplace, ce qui va nous interesser c'est principalement L'IA faible pour effectuer des taches précises jusque là réalisées par des humains.

Les cas d'usage de L'IA pour une marketplace traitent la totalité du parcours d'achat: de la qualité des données jusqu'à la satisfaction client.

1- Des données propres et completes svp !

Qualité des offres

Le cas d'usage n°1 (y'a pas photo !) car l'offre reste la base en terme de data pour une Marketplace.

Une marketplace par définition est un intermédiaire (ce qui est 100% le cas sur une marketplace pure player) qui met en relation acheteurs et vendeurs à partir de leur offres.

Ces offres sont propres à chaque vendeur et par conséquent il y a une heterogenité de format de données.

L'enrichissement et la précision des datas offres sont critiques pour tout site e-commerce et marketplace. En dépendent sa:

  • Visibilité SEO et donc trafic
  • Experience utilisateur UX: Pertinence recherche, facets pertinents, fiche produit complète..

Cette heterogenité de format est certe compensée par des formats d'export standard comme le xml ou par des api mais le problème est toujours là car le classement d'un marchand est subjectif et ne sera pas celui d'un autre marchand.

Par exemple, un marchand pourra classer un vélo dans la categorie "Sport > Cyclisme" alors qu'un autre la classera dans une categorie "Transport urbain", il faudra donc regrouper ses offres dans une même catégorie ce qui en intervention humaine represente un travail consequent car le nombre d'offre d'une marketplace est voué à augmenter fortement.

Pour uniformiser et moderer ces données héterogenes, l'intervention humaine est requise et c'est là que l'IA en machine learning va nous aider et grace a differents inputs (image, titre, desc, contexte..) va etre capable de tagger automatiquement la categorie la plus approchante comme un humain le ferait. Les cas exceptionnels avec un matching trop faible peuvent être déleguer a la modération.

2- Comprendre ce que que recherche l'utilisateur.

Les agorithmes de recherches des sites e-commerce ou marketplace actuels sont relativement basique.

Ils se limitent en general à de la recherche full text voir en orthographe approchante à partir de l'input utilisateur, une erreur de frappe dans sa recherche et l'experience utilisateur est degradée.

Un exemple d'IA assez répendu et simple a mettre en place est par exemple la correction orhtographique qui permet de palier aux fautes de l'utilisateur. (cas d'usage: nous l'avons mis en place sur Cocote: exemple presse citroon)

La recherche de nos jours sur les moteurs de recherche comme Google de façon sémantique, c'est à dire que Google essaye de comprendre le contexte de votre recherche pour vous proposer des résultats cohérents, il apprend à partir de votre utilisation également (clics / taux de rebond / comportement..) et historique pour enrichir son IA.

Plus la recherche est longue et plus le contexte fourni est important, ce qui est le cas en traitement naturel du langage NLP et la reconnaissance vocale.

Sur une marketplace, un principe similaire d'applique, l'IA permet de mieux comprendre les recherches utilisateurs qu'elles soient textuelles ou vocales et de leur proposer des produits plus adaptés en prenant en compte leurs preferences.

Ce principe de compréhension s'applique à l'objet de la recherche mais aussi aux autres critères qu'un utilisateur peux exprimer dans son comportement de recherche:

Un utilisateur qui attache plus d'importance aux prix, aux avis, à l'emplacement des offres, à l'achat en lot ou d'autres critères dans sa recherche se verra mettre en place une pondération automatique sur ces critères plutôt qu'à devoir l'ajuster lui même.

Un achat peut très bien être aussi pour une personne tierce (ex: cadeau) et dans ce cas l'utilisateur attendra de l'outil une capacité de suggerer selon le profil cible ce que l'IA fait très bien.

3- Limiter les blocages

Pour qu'un acte d'achat se déroule sans encombre, il faut limiter les frictions en répondant aux questions que l'utilisateur pourra être amené a se poser comme:

  • Le prix est-il compétitif ?
  • Quelles sont les differences avec les autres gammes ou la concurrence?
  • Questions techniques sur un produit
  • Quelles sont les garanties?
  • Délai d'acheminement / collecte
  • Frais de port
  • ...

Certains questions peuvent être répondues avec de L'IA (ex: chatbot, comparatif / réponse depuis notice technique que le point 1 permet :).

4- Etre force de proposition

C'est un domaine encore peu exploité par L'IA mais au potentiel très elevé!

Au niveau des offres

Tout bon vendeur sait a quel point la force de proposition est un prerequis pour atteindre le succès.

C'est comme vendre le sommier sans argumenter le choix de matelas adapté..

Sur une marketplace c'est pareil, l'IA en deep learning permet d'être force de proposition.

  • suggestion de produits complémentaires
  • suggestion de produits dépendants (ex: le bon format de piles pour le jouet)
  • suggestion de produits concurentiels (en distinguant les différences pour limiter les blocages)
  • suggestion de produits selon la période (en apprenant que les piscines se vendent mieux avant l'été ou que le chcolat se vend à paques etc..)
Au niveau des marchands

Sur un site e-commerce, un marchand apporte de l'activité régulière avec de nouveaux produits, des promos, des opérations spéciales (ex: concours) selon les périodes (ex: noël) par rapport à leur expérience.

Sur une marketplace, les marchands se limitent en general a diffuser leur offres en attendant les ventes.

Pourtant, L'IA là aussi peux apporter beaucoup par rapport à l'exploitation des données dont-elle dispose!

Une IA pourrait très bien proposer comprendre que pour la Saint Valentin les produits dans des thématiques et pour un genre précis vont generer + x % de vente pour un marchand et l'en informer à l'avance et lui proposer des recommandations simples afin qu'il adapte ses stocks, fasse des opérations spéciales etc..

5- Apporter de l'attention

Un client avec lequel on apporte de l'attention sera plus à même de rester et de favoriser votre marketplace.

L'IA a une capacité d'apprendre le comportement des différents utilisateurs et de leur apporter une attention particulière:

  • détection de non activité d'un utilisateur et relance avec promotion spécifique
  • proposer des abonnements sur des produits en commande reguliere.
  • suggerer des produits personnalisés
  • ...

Exemples de marketplace utilisant l'IA

Parmi les plus connues:

  • Amazon
  • Facebook (c2c)
  • Ebay (c2c / b2c)
  • Cdiscount
  • Fnac/Darty
  • Vinted
  • Back Market

Pour conclure, Les agréments que peuvent apporter l'inteligence artificielle sont encore peu ou pas exploités mais à l'évidence cela fait / fera parti des points disruptifs des futures smart marketplace.

Le maitre mot pour implémenter de l'IA sur une marketplace c'est le pragmatisme, il faut viser en premier les fonctionnalités a forte valeur ajoutée pour l'utilisateur.

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