Quel avenir pour le e-commerce ? Face à la pandémie, à la mondialisation, aux nouvelles attentes des consommateurs, notamment en ce qui concernant l'impact environnemental et le web2store, le retail évolue. Des outils d'intelligence artificielle développés pour répondre à ces challenges existent mais les professionnels s'en sont-ils emparés ? Adoption, déploiement, attentes et freins sont au coeur de cette nouvelle étude proposée par OpenStudio.
C'est en effet pour répondre à ces questions qu'OpenStudio livre les résultats d'une étude menée auprès 132 retailers de tous secteurs d'activité en septembre 2021. Pour Cédric Sibaud, Directeur associé d'OpenStudio et expert e-commerce :
"L'Intelligence artificielle est déjà devenue indispensable chez les grands noms du e-commerce, elle va devenir un passage obligé pour tous les sites marchands quelle que soit leur taille. Les retailers ont donc tout intérêt à s'intéresser au plus vite à cette technologie qui se démocratise et ouvre la porte à de belles opportunités."Découvrez ci-dessous les 10 points clés de cette enquête, que vous pouvez également télécharger ICI.
Retrouvez également OpenStudio dans le numéro 5 d'ActuIA, le magazine de l'intelligence artificielle actuellement en version numérique et en kiosque !
1 - La quasi-unanimité des retailers (98 %) estiment que l’IA pourrait améliorer leur plateforme e-commerce dont 62,5 % d’une manière significative
2 – Les attentes des retailers vis-à-vis de l’IA sont très fortes : CA et gain de temps, les 1ers objectifs Les attentes fortes et/ou prioritaires sont :
- gagner du temps grâce à l’automatisation : 84 %
- faciliter les prises de décisions grâce aux analytics en temps réel : 83 %
- augmenter le CA : 81 %.
3 - Le top 8 des solutions d’IA prioritaires et/ou utiles : gérer la data, automatiser et sécuriser les paiements Pour les retailers, l’IA est une véritable opportunité qui va améliorer les performances de leur plateforme e-commerce. Les 8 premiers postes pour lesquels ils estiment que l’IA est prioritaire et/ ou utile :
- mettre à jour, gérer & enrichir les bases de données clients : 90 %
- automatiser la préparation de commande et les expéditions : 89,7 %
- détecter fraudes & anomalie/sécuriser les paiements : 89,7 %
- comprendre / modéliser / prédire les comportements des internautes (achats…) : 89,2%
- synchroniser les catalogues sur toutes les applications tierces (ERP, outils marketing…) : 88,9 %
- prévoir les ventes et gérer les stocks : 86,7 %
- mettre à jour en temps réel les catalogues et pricing : 85,4 %
- fluidifier le parcours client (web2store) : 85,2 %.
- assurer une veille concurrentielle : 36 %
- traiter le Big Data : 34 %
- les analytics : 32 %
- ex-aequo : le prédictif en temps réel : 32 %
- enrichir les données client (croisement avec données extérieures comme les réseaux sociaux) : 31%.
- IA pour traiter le Big Data : 38 %
- chatbot/voicebot : 35 %
- IA pour enrichir les données clients (croisement avec des données extérieures comme les Réseaux sociaux) : 34,5 %.
- IA pour traiter le Big Data : 72 %
- IA pour enrichir les données clients (croisement avec des données extérieures comme les réseaux sociaux) : 65,5 %
- chatbot / voicebot : 63,5 %
- IA pour les analytics : 63 %.
- chabot/voicebot : + 124 %
- IA pour la personnalisation des campagnes marketing : + 114,5 %
- IA pour enrichir les données clients (croisement avec des données extérieures comme les réseaux sociaux) : + 111 %.
- les questions d’éthique soulevées par l’utilisation de l’IA : 33 %
- ex-aequo : le coût de l’implémentation des solutions d’IA : 33 %
- la difficulté à mesurer/chiffrer les apports de l’IA : 32 %
- la complexité pour mettre en œuvre des solutions d’IA : 31 %.
- stocker les données dans des éco datacenters : 40 %
- proposer aux clients de compenser les émissions carbones émises par leurs commandes : 39 %
- optimiser le site internet dans une approche d'éco conception : 36 %.
- l’optimisation du site internet dans une approche d’éco-conception : 48 % (36 % ont déjà mis en œuvre cette mesure)
- l’utilisation de modèles d’IA en open source : 47 % (déjà mis en œuvre : 34,5 %)
- ex-aequo à 47 % : l’hébergement du site dans un green center (déjà mis en œuvre : 33 %).
- limiter les retours clients grâce au prédictif : 75 %
- rationnaliser les emballages : 72 %
- ex-aequo : réduire l’empreinte carbone en optimisant les trajets de livraison : 72 %.