L'essor du shopping piloté par l'IA dans le commerce de détail
L'intégration rapide des outils d'intelligence artificielle redéfinit le paysage du commerce de détail en ligne, comme en témoignent les dernières initiatives d'Algolia, un important fournisseur de services de recherche. Lors d'une récente interview, le directeur des écosystèmes d'Algolia, Piyush Patel, a expliqué comment l'entreprise aide les détaillants à s'adapter à l'essor des comportements et des fonctionnalités de shopping basés sur l'IA. Des données récentes soulignent l'urgence : près de quatre consommateurs sur dix affirment qu'ils envisageraient de passer de leur supermarché en ligne habituel à une alternative basée sur l'IA, avec des chiffres d'affaires importants en jeu. Sur le marché très concurrentiel des produits d'épicerie en ligne britanniques, qui pèse 23,4 milliards de livres sterling, les détaillants risquent de perdre jusqu'à 500 millions de livres sterling chaque semaine s'ils ne parviennent pas à suivre le rythme de l'adoption de l'IA.
Ces changements sont synonymes de risques et d'opportunités. Environ 42 % des acheteurs se disent prêts à faire leurs courses dans des supermarchés dotés d'outils d'IA tels que des outils de recherche d'ingrédients de recettes ou des échanges dynamiques pour des produits moins chers. De plus, 44 % d'entre eux apprécient les capacités de recherche conversationnelle, qui permettent des requêtes telles que « montrez-moi des collations saines pour les tout-petits », ce qui reflète le flux naturel de l'assistance en magasin sur les plateformes numériques. Algolia, qui collabore déjà avec les principaux détaillants alimentaires en Europe et aux États-Unis, s'est positionné à l'avant-garde de cette vague de transformation, en s'appuyant sur plus de dix ans d'expérience dans l'amélioration de la recherche en ligne et de l'orientation client.
L'évolution du rôle de la recherche : des mots-clés à l'orientation conversationnelle et contextuelle
Historiquement, la recherche en e-commerce s'adressait principalement à des requêtes spécifiques et transactionnelles, telles que la localisation d'un type particulier de lait ou d'une marque. La tendance actuelle est un paradigme nettement différent : les moteurs de recherche sont désormais censés simuler une assistance interactive, en guidant les clients indécis dans la découverte et la planification, plutôt que de simplement les aider à trouver un produit prédéterminé. Ce changement est communément décrit comme l'essor de la « recherche à longue traîne », axée sur la résolution de questions ouvertes telles que la planification des repas ou les recommandations de produits complémentaires.
Le lancement par Algolia de fonctionnalités basées sur l'IA, telles que les outils d'aide à la recette, met en évidence cette évolution. En suggérant des recettes complètes et en activant la possibilité de remplir un panier d'un seul clic pour tous les ingrédients nécessaires, ces solutions simplifient non seulement le parcours de l'utilisateur, mais permettent également d'augmenter directement les taux de conversion et la taille des paniers. De telles fonctionnalités recadrent la découverte de produits en tant que processus personnalisé et contextuel, ouvrant de nouvelles possibilités de vente incitative et de vente croisée. Des outils d'IA générative similaires, tels que les guides d'achat d'Algolia, sont conçus pour fournir un contenu approfondi, éducatif, évaluatif et comparatif, adapté à l'intention de l'utilisateur, répondant ainsi à l'un des principaux défis du e-commerce moderne : le choix écrasant et le manque d'aide à la décision.
Impact sur les « product feeds » et l'infrastructure de « catalog »
La migration vers des expériences pilotées par l'IA a des implications substantielles pour les éléments fondamentaux du e-commerce, en particulier les « product feeds » et les normes de « catalog ». Pour que les agents d'IA puissent fournir des résultats contextuels et en temps réel, les données des produits doivent être standardisées, complètes et maintenues avec précision. Les détaillants sont de plus en plus tenus d'assurer la qualité des données pour les attributs critiques, tels que la disponibilité régionale, les prix, les détails nutritionnels et les offres promotionnelles. Pour ce faire efficacement, il faut savoir comment structurer les « product feeds ».
Une recherche basée sur l'IA efficace nécessite :
- Des mises à jour en temps opportun des données d'inventaire et de « catalog », permettant une représentation précise de ce qui est réellement disponible à tout moment donné.
- Des informations détaillées et structurées sur les produits, facilitant le filtrage granulaire et l'appariement dynamique des articles pour des recommandations plus sophistiquées.
- Une taxonomie et une catégorisation cohérentes, supportant des cas d'utilisation avancés basés sur des agents, tels que la composition d'un seul panier auprès de plusieurs détaillants.
Algolia répond à ces exigences en offrant une recherche en fonction de l'inventaire et spécifique à la région, qui donne automatiquement la priorité à la disponibilité et aux prix locaux. De telles capacités garantissent l'intégrité de l'expérience utilisateur, évitent les frustrations liées aux ruptures de stock et soutiennent les campagnes localisées.
Améliorer la qualité et l'exhaustivité des « product card »
Alors que les assistants basés sur l'IA s'intègrent plus profondément dans le parcours d'achat, la qualité et l'exhaustivité des « product cards » prennent une nouvelle importance critique. Ces fiches doivent désormais anticiper divers contextes de découverte - non seulement les requêtes portant sur un seul produit, mais aussi les explorations et les décisions complexes, multi-produits et axées sur les besoins.
Les outils d'IA d'Algolia automatisent la création de contenus éducatifs, catégoriels et comparatifs détaillés autour des produits, améliorant directement la densité et la pertinence des informations dans les « product cards ». Cette approche aide non seulement les clients à prendre des décisions, mais peut également contribuer à réduire les taux de retour, grâce à une meilleure gestion des attentes initiales. Le contenu amélioré sert également de facteur de différenciation sur un marché en ligne saturé, aidant les détaillants à fidéliser les acheteurs natifs du numérique. Pour aider les magasins dans ce sens, il existe un « how to create sales-driving product descriptions ».
Accélérer l'intégration de l'assortiment grâce aux solutions « no-code » et IA
L'intégration traditionnelle de nouveaux assortiments de produits a constitué un goulot d'étranglement important, nécessitant une normalisation, un étiquetage et une validation manuels avant la mise en ligne des produits. L'adoption de plateformes d'IA « no-code » améliore considérablement ce processus. Les solutions modernes comme la plateforme basée sur API d'Algolia permettent aux détaillants d'intégrer, d'enrichir et de déployer rapidement de nouveaux SKU, en minimisant les délais de mise sur le marché et en libérant des ressources techniques et de contenu.
Les outils « no-code » permettent aux utilisateurs professionnels, notamment les planificateurs de la vente au détail, les spécialistes du marketing et les merchandisers, de configurer et de personnaliser les fonctions de recherche et de recommandation de l'IA sans expertise en matière de codage. Cette démocratisation de la personnalisation avancée accélère les cycles d'innovation et permet une expérimentation rapide de nouvelles stratégies de marchandising. Pour trouver le « price list processing program » peut vraiment aider à résoudre ce problème.
L'IA générative automatise également l'enrichissement du contenu, qui prend du temps, des descriptions sommaires aux guides d'achat complets. Cela permet non seulement de réduire les coûts opérationnels, mais aussi de garantir une présence cohérente et de haute qualité sur l'éventail en rapide expansion de points de contact numériques.
IA, données en temps réel et contrôle des détaillants
Un domaine critique pour les détaillants est de conserver une visibilité et une influence sur le parcours client de plus en plus géré par des agents. Les agents d'IA, en particulier ceux qui opèrent en dehors du site natif du détaillant, introduisent de nouveaux défis en matière de cohérence des données, d'exactitude des stocks et de positionnement de la marque. Algolia investit dans la synchronisation du « catalog » en temps réel, ce qui permet de s'assurer que l'IA conversationnelle et les fonctions d'achat instantané reflètent la véritable disponibilité et les prix des produits. Cette infrastructure en temps réel permet d'éviter la déception des clients et les inefficacités opérationnelles qui peuvent survenir lorsque les systèmes d'IA ne correspondent pas aux données du « catalog » ou de l'inventaire.
De plus, les détaillants peuvent utiliser les outils de recherche et de marchandisage basés sur l'IA non seulement pour répondre à l'intention des clients, mais aussi pour gérer des objectifs stratégiques, tels que la priorisation des articles en surstock ou la mise en évidence des recommandations de vente croisée comme les céréales avec du lait. Les plateformes d'IA avancées permettent d'équilibrer la personnalisation avec les priorités de la marque tout en insérant dynamiquement des informations média et des produits sponsorisés dans le processus de recherche et de découverte, tout en assurant une expérience naturelle pour les utilisateurs et les agents d'IA.
La prochaine phase : Achats basés sur des agents, livraison et personnalisation
À l'avenir, les achats basés sur des agents, où les assistants d'IA peuvent assembler en toute transparence des commandes auprès de plusieurs détaillants et coordonner une livraison unifiée, promettent de remodeler davantage le secteur. Bien que la logistique de ce type d'exécution agrégée reste complexe et relativement coûteuse aujourd'hui, les partenariats en cours entre les services de livraison et les plateformes d'IA encourageront probablement l'innovation et les gains d'efficacité au cours des prochaines années.
La personnalisation se trouve aujourd'hui à un point charnière, avec des capacités d'IA en temps réel et axées sur le contexte qui passent de la segmentation générique à un service véritablement individualisé. En comprenant avec précision ce que veut un client, d'un instant à l'autre, les détaillants peuvent créer des expériences numériques hautement différenciées qui se rapprochent (ou surpassent) le meilleur de l'engagement en magasin.
Conclusion
La transformation de la recherche et de la découverte grâce à l'intelligence artificielle établit de nouvelles normes dans le secteur du e-commerce. Cette évolution a un impact sur chaque couche de la chaîne d'approvisionnement du contenu, de la précision des données des produits à la sophistication des interactions de l'IA en temps réel, en passant par l'accélération de l'intégration des assortiments. Les détaillants qui investissent dans ces infrastructures avancées et adoptent l'automatisation des contenus basée sur l'IA sont en mesure non seulement d'atténuer le risque de perdre des clients au profit d'agents tiers, mais aussi de débloquer de nouvelles opportunités de croissance dans une ère définie par l'hyper-personnalisation et l'aide à la décision automatisée.
Les listes de produits de haute qualité sont essentielles, comme le sont les conseils sur « how to upload product cards ».
Pour en savoir plus, voir Digital Commerce 360 et InternetRetailing.
Les progrès du shopping piloté par l'IA, en particulier l'accent mis sur la qualité des données des produits et l'inventaire en temps réel, soulignent un besoin crucial d'une gestion robuste des informations sur les produits. Chez NotPIM, nous observons l'importance croissante des « feeds » de données standardisés et à jour comme colonne vertébrale des applications d'IA efficaces comme celles décrites par Algolia. Notre plateforme répond directement à ces défis en fournissant des outils pour une transformation, un enrichissement et une synchronisation transparents des données sur diverses plateformes de e-commerce. Cela garantit que les détaillants peuvent exploiter tout le potentiel de l'IA pour offrir des expériences personnalisées, contrôler le message de leur marque et optimiser leurs offres en ligne.