Les principaux cas d'application de l'intelligence artificielle dans le ecommerce.
Recommandation Produits
Les recommandations de produits personnalisées utilisent les données relatives aux comportements antérieurs des clients, à l'historique de navigation et à l'historique des achats pour suggérer des produits.
Par exemple, une IA basée sur le traitement automatique du langage naturel (NLP) peut comprendre le langage et les images des acheteurs en ligne pour les assortir avec les produits souhaités. Des fonctionnalités alimentées par l'IA telles que "Les clients ont également acheté" ou "Les clients ont également consulté" peuvent suggérer des produits complémentaires en fonction de la taille, de la couleur, de la forme, du tissu et de la marque.
Chatbots : SAV 24/24h 7/7j
Les chatbots et les assistants virtuels peuvent offrir des réponses rapides et son disponibles en permanence. Ceci permet à vos agents de support en direct de se concentrer sur les questions de service client plus complexes. L'IA peut vous aider à réduire les coûts de service client en résolvant automatiquement les litiges et en traitant les remboursements.
Les plateformes e-commerces peuvent également intégrer un chatbot à la page de paiement, permettant ainsi aux clients de poser facilement des questions sur les détails des produits et les informations sur la livraison, le tout sans quitter leur panier d'achat.
Détection de la fraude
L'IA peut aider à la détection et à la prévention de la fraude en analysant des données, en repérant des anomalies et en surveillant les transactions en temps réel. Cette technologie est capable de repérer des transactions inhabituelles, telles que des transferts de grande valeur, de multiples transactions effectuées dans un court laps de temps ou en provenance de lieux inhabituels, et de les signaler en vue d'une enquête plus approfondie.
Vous pouvez également utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour générer des profils d'utilisateurs basés sur des données comportementales telles que les habitudes de navigation, l'historique des transactions et l'historique des appareils, puis comparer les comportements actuels des consommateurs avec les données historiques pour identifier des comportements frauduleux.
