L’utilisation de l'IA pour l'analyse des commentaires et des avis clients sur les sites de e-commerce se répand de plus en plus car elle présente de nombreux avantages. Ceux-ci ont connu un éclairage particulier depuis quelques semaines à travers l’émergence de ChatGPT, capable d’interagir sur la base de commentaires clients mais elle connaît bien d’autres usages. En exploitant des algorithmes avancés, l'IA permet notamment de traiter de grands volumes de mentions en quelques secondes, en analysant les mots utilisés, leur contexte et vos directives . Voici les principaux cas d’usage de l'utilisation de l'IA dans ce domaine:
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La recommandation personnalisée peut très certainement vous aider à fidéliser vos clients en offrant une expérience d’achat personnalisée et en recommandant les produits qui répondent le plus précisément à leurs besoins et à leurs attente
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Mettre en place une solution de recommandation personnalisée est certainement l’un des leviers les plus puissants de croissance pour une entreprise de e-commerce:
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La mise en place d’un espace client est devenue quasi indispensable dans la création d’un site e-commerce.
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cross selling
Après avoir parcouru les pages produits du site et trouvé les produits qui l’intéressent, l’étape par laquelle le visiteur est obligé de passer pour conclure son achat est la page panier.
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cross selling
En layer panier, la recommandation - produit répond naturellement à un objectif d'accroissement de la valeur de la visite à travers une logique de cross selling.
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On a aimé
La Homepage, page d’accueil d’un site internet, permet d’accueillir le visiteur sur le site en lui donnant envie de découvrir les divers produits et informations du site. Cette page est la vitrine du site : c’est généralement par elle qu’arrivent la plupart des visiteurs.
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UX tips
La recommandation personnalisée sur les sites marchands relève de l'intelligence artificielle décisionnelle en temps réel. En effet, pour fournir des recommandations personnalisées en temps réel, ces systèmes utilisent majoritairement des algorithmes de machine learning pour analyser les données d'achat et de navigation de l'utilisateur afin de prédire ses préférences et de lui suggérer des produits pertinents.
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Les recommandations personnalisées sont devenues stratégiques en termes d’expérience utilisateur pour de nombreuses entreprises de e-commerce. Depuis la recommandation de produits sur un site de commerce électronique, jusqu'à la recommandation de contenu sur un site de streaming vidéo, les algorithmes sont utilisés pour comprendre les préférences de l'utilisateur et adapter l’offre en conséquence. Cependant, les algorithmes de recommandation ont évolué au fil des ans et, avec l'arrivée de l'IA, ils ont subi une transformation significative.
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