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Comment l'IA dans Commerce Search remodèle l'expérience d'achat des consommateurs

TL; DR

  • Améliore la découverte de produits grâce à la compréhension sémantique.
  • Augmente l’efficacité opérationnelle en automatisant les fonctions de recherche.
  • Améliore les taux de conversion avec des résultats de recherche personnalisés.

L'IA dans la recherche commerciale a considérablement modifié l'espace d'achat en ligne en rejoignant les problèmes d'apprentissage automatique qui aident les détaillants à répondre aux questions des clients. En tenant compte de cette innovation, nous avons conjointement converti cette recherche de produit de base en relations multidimensionnelles qui répondent non seulement au consentement et aux attentes des consommateurs, mais les prévoient également.  

Recherche commerciale améliorant l'expérience client et l'efficacité opérationnelle

La recherche commerciale basée sur l'IA est bien plus qu'une simple navigation basée sur des mots clés ; elle se transforme en une visite guidée plus unique, adaptée à chaque acheteur afin de lui proposer des produits plus pertinents dont il a réellement besoin.  

La recherche assistée par l'IA dans le commerce électronique supprime non seulement la stratégie conventionnelle de correspondance de mots clés, mais explore des moyens plus avancés comme la recherche sémantique, mais dans le but de comprendre et de traiter la requête de l'acheteur de manière plus intelligente. 

La recherche sémantique applique la PNL pour détecter la difficulté des requêtes de recherche et de la vectorisation, transformant le langage en nombres pour dent les produits avec le même concept de mots et de correspondances exactes.

Cette opportunité technologique avancée permet d'animer fortement les présentations de marchandises en proposant des filtres qui s'adaptent instantanément en fonction de l'évolution du contexte de recherche de l'utilisateur. 

En suggérant des aliments complémentaires ou des recettes, l'IA peut être utilisée pour ajuster les résultats de recherche en réponse à un exemple de requête « Qu'est-ce qui va bien avec le bar ? » de cette manière, améliorant la satisfaction des transactions clients en augmentant leur interaction avec les produits associés.

En outre, il est important d’accorder suffisamment d’attention aux fonctions de recherche et de les rendre capables de s’attaquer à la « fin » des requêtes de recherche – celles-ci sont moins fréquentes mais très spécifiques. Cette capacité est d'une importance capitale car elle contribue à améliorer les taux de conversion grâce à la solution efficace de problèmes clients complexes qu'un moteur de recherche ne traite normalement pas.

Les géants de la vente au détail sont à la pointe des innovations en matière de recherche par l'IA

Walmart, Amazon et bien d’autres font partie des groupes de détaillants les plus répandus utilisant des moteurs de recherche basés sur l’IA. Walmart a été témoin d'une bonne transformation de son service client ainsi que de l'efficacité de ses opérations soumises à l'IA générative, car cela permet de combler de manière appropriée et en un rien de temps l'écart de recherche orienté solution.  

Amazon a également fusionné de manière transparente l'IA pour optimiser ses capacités d'assistant virtuel, aidant ainsi les acheteurs à trouver les articles exactement comme ils le souhaitent et très rapidement. Avec le mouvement des consommateurs vers la vente au détail sur Internet.

Google, leader des moteurs de recherche dans ce domaine, a ajouté le sien pour s'adapter à la courbe de lancement du domaine. Leur nouveau Vertex AI Search, disponible à partir de 2023, est capable d'aider les entreprises à créer des expériences de recherche intelligentes avec le puissant modèle Gemini. Les acheteurs peuvent utiliser ce modèle pour mener des dialogues complexes et comprendre les contextes complexes normalement rencontrés lors de leurs achats.

Les recherches basées sur l'IA gagnent en popularité séparément. En utilisant des sociétés comme Coveo et Algolia, la recherche est adaptée aux besoins de l'entreprise, permettant la mise en œuvre d'outils de recherche puissants sans avoir besoin de développement technologique.  

Une telle transition peut être interprétée comme une réponse à une tendance incarnée par la tendance des détaillants à abandonner les solutions de recherche génériques proposées par les plateformes de commerce électronique au profit d’applications plus complexes et sophistiquées basées sur l’IA.

Tendances anticipées et questionnements éthiques

Les progrès de la technologie de recherche commerciale par IA marquent une toute nouvelle étape dans l’avenir du commerce électronique. À mesure que ces technologies s’améliorent, elles offrent des opportunités de sensations d’achat de plus en plus personnalisées.  

L'IA se développe, devant faire face aux problèmes éthiques de l'IA dans la recherche. La question de la confidentialité des données, le biais de l'IA et la capacité de l'IA à produire des informations trompeuses sont parmi les questions importantes à résoudre.

Par la suite, l’IA continue de se développer au fil du temps, de sorte que le secteur de la vente au détail ne doit pas abandonner la technologie, mais plutôt s’efforcer d’être des utilisateurs responsables, dans l’intérêt des consommateurs et des détaillants, plutôt que de saper les valeurs éthiques et la confiance.

L'histoire originale est parue dans  econsultancy

Clause de non-responsabilité. Les informations fournies ne sont pas des conseils commerciaux. Cryptopolitan.com décline toute responsabilité pour les investissements effectués sur la base des informations fournies sur cette page. Nous tron vivement dent recherches indépendantes et/ou de consulter un professionnel qualifié avant de prendre toute décision d'investissement.

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Emman Omwanda

Emmanuel Omwanda est un journaliste blockchain qui se penche en profondeur sur l'actualité du secteur, l'analyse en chaîne, les jetons non fongibles (NFT), l'intelligence artificielle (IA) et bien plus encore. Son expertise réside dans les marchés des cryptomonnaies, couvrant à la fois l’analyse fondamentale et technique.

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