36%.
C’est la proportion de consommateurs qui ont effectué une recherche d’image inversée en 2023. D’après cette étude d’Intent Lab, c’est presque 60 % des internautes qui préfèrent les informations visuelles aux informations textuelles. La recherche d’images inversée n’est pas seulement une tendance, c’est un changement de paradigme. Nous passons progressivement d’une recherche textuelle à une recherche visuelle (ou vocale). Et la croissance récente du secteur est là pour le confirmer : le marché mondial de la recherche visuelle croît de 17.5 % par an, et devrait atteindre près de 33 milliards d’euros d’ici à 2028.
Et si je vous disais que le Machine Learning était la clé de voûte de cette révolution ?
Et que, combinée à la recherche d’images inversée, elle est en voie de transformer le paysage e-commerce tel que nous le connaissons ?
Optimisation des résultats de recherche, recommandations produit, protection de la propriété intellectuelle ou contrôle qualité, découvrons comment ces deux technologies peuvent propulser votre activité dans l’e-commerce 3.0 🚀
TABLE DES MATIÈRES
- Machine Learning et e-commerce : une histoire faite pour durer ?
- Machine Learning et personnalisation : l’expérience utilisateur 3.0
- Comment nous pouvons vous aider
Machine Learning et e-commerce : une histoire faite pour durer ?
Le Machine Learning (parfois abrégé ML) est une sous-catégorie d’intelligence artificielle. Contrairement à ce que l’on peut penser, cette technologie n’est pas récente. En fait, elle est apparue dans les années 50. Ce n’est toutefois qu’avec les évolutions technologiques récentes (et plus particulièrement celles liées à l’IA) que son utilisation s’est répandue. Le Machine Learning est ainsi à l’origine de vos suggestions Netflix, des publications sur votre feed Instagram ou TikTok, ou encore de l’augmentation des prix de votre billet d’avion si vous tardez à le réserver ! D’après une étude Forrester Wave, on estime qu’en 2025 presque toutes les entreprises auront intégré l’IA à leurs process, d’une manière ou d’une autre.
Contrairement aux systèmes traditionnels qui nécessitent une programmation avancée, le Machine Learning apprend de données historiques afin d’affiner sa compréhension des processus (et donc son efficacité) au fil du temps. Cela signifie qu’il peut aborder plusieurs scénarios à une vitesse fulgurante, sans avoir besoin de millions de lignes de code.
L’apprentissage automatique offre de nombreux avantages. Réduction des coûts structurels, amélioration de l’efficience de vos systèmes ou encore transformation de votre expérience client. Cependant, comme toute technologie “révolutionnaire” le Machine Learning apporte son lot de défis. Selon Forbes, le principal obstacle auquel les entreprises sont confrontées, c’est le manque de data scientists qualifiés. Le manque de ressources pour travailler sur le déploiement et la maintenance de ces systèmes s’avère ainsi être la principale limite à leur adoption globale. Du moins, pour l’instant.
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Machine Learning et personnalisation : l’expérience utilisateur 3.0
L’une des applications les plus prometteuses du Machine Learning ? La personnalisation.
Nous l’avons vu, le Machine Learning permet de traiter rapidement d’énormes quantités de données. Pour les e-commercants, c’est une véritable aubaine pour interpréter rapidement de la data brute en information exploitable. Et l’une des principales raisons pour lesquelles l’e-commerce adapte aussi vite le Machine Learning, c’est pour les possibilités que cela ouvre en matière de personnalisation de l’expérience client. Selon une étude McKinsey, un parcours utilisateur personnalisé est en mesure d’accroitre les revenus générés par client de 5 à 15% et d’améliorer le ROI des opérations marketing de 10 à 30% !
D’après les consensus, l’avenir de la personnalisation sera marqué par trois grands changements :
➡️ La numérisation des espaces physiques
➡️ La transition vers des stratégies individualisées
➡️ La diversification des points de contact et le passage à l’omnicanal
Le Machine Learning et la recherche d’images inversée semblent indiscutablement faire partie de l’avenir du paysage e-commerce. Mais comment cela prend-il forme en réalité ?
Voici 4 façons dont les e-commercants réinventent leur expérience client avec ces technologies :
1. Découverte de produits et optimisation de la recherche
La recherche inversée d’images et le Machine Learning révolutionnent la manière dont les clients découvrent des produits en ligne. Imaginez ceci : Louis prend une photo d’un IPhone 15 Pro en boutique. Il la télécharge ensuite sur votre site web, et tadaaa : une liste de produits associés s’affiche instantanément. C’est ce que permet l’adoption de fonctionnalités de recherche d’images inversée sur votre moteur de recherche on-site. Dans ce contexte, l’outil exploite des algorithmes complexes pour analyser les images et trouver des correspondances dans votre catalogue de produits, rendant le processus de découverte de produits non seulement intuitif, mais aussi engageant.
La recherche d’images inversée chez Pinterest
Pinterest a été une des premières entreprises à identifier le potentiel de la recherche d’images inversée. En 2014, l’entreprise acquiert la startup VisualGraph et introduit la recherche visuelle sur sa plateforme. En utilisant la recherche d’images inversée, Pinterest est capable d’extraire des caractéristiques visuelles d’objets de mode (comme des chaussures, des robes, des lunettes, etc.) et d’offrir des recommandations de produits similaires. Le système utilise une combinaison d’Apache Hadoop, du framework de réseau neuronal convolutif open-source Caffe, et d’Amazon EC2 pour gérer les téléchargements d’images quotidiens.
L’intégration de cette technologie a permis à Pinterest de créer une expérience utilisateur plus personnalisée et intuitive, tout en offrant de nouvelles opportunités aux annonceurs. Bien qu’aucun chiffre n’ait été publiquement annoncé, la plateforme assure que l’intégration de cette technologie a amélioré l’engagement, la CLTV et la durée moyenne des sessions des utilsateurs sur Pinterest.
2. Recommandations produit
Le Machine Learning ne se limite pas à la recherche d’images. Il permet aussi de générer des recommandations produit hautement personnalisées. En analysant le comportement utilisateur, ses préférences et son historique d’achat, l’IA peut prédire avec précision quels produits pourraient intéresser le client. Cela crée une expérience d’achat plus authentique et favorise l’upsell.
Les recommandations produit Amazon
Amazon est un pionnier dans ce domaine. Leur algorithme de recommandation est en effet en place depuis plusieurs années, et n’a plus à faire ses preuves. Selon les dernières estimations, jusqu’à 35% du chiffre d’affaires du géant de l’e-commerce serait ainsi généré par son moteur de recommandation.
3. Protection de la propriété intellectuelle
La protection de la propriété intellectuelle est devenue un enjeu majeur dans le monde de l’e-commerce. Les plateformes sont souvent utilisées pour vendre des produits contrefaits, ce qui nuit non seulement aux entreprises, mais aussi aux consommateurs. Grâce au Machine Learning et à la recherche d’images inversée, il est désormais possible de repérer et de retirer ces produits contrefaits de manière proactive. Les algorithmes peuvent analyser des millions d’images et de descriptions de produits pour identifier les violations de la PI, permettant ainsi aux entreprises de prendre des mesures immédiates.
La protection de la propriété intellectuelle chez AliBaba
Alibaba a été l’une des premières entreprises à exploiter le Machine Learning et la recherche d’images inversée pour protéger ses distributeurs et ses consommateurs. Ils ont développé un système sophistiqué pour repérer et éliminer les offres impliquant des produits contrefaits sur ses plateformes. Grâce à des technologies avancées comme la reconnaissance d’image et des algorithmes sémantiques, Alibaba identifie jusqu’à 600 millions d’images de produits chaque jour avec un taux de précision de 97,6%.
En 2017, 27 plus de produits ont été retirés des plateformes Alibaba grâce à ces technologies qu’avec des notifications de retrait émises par les titulaires de droits. Cela a non seulement amélioré leur image de marque, mais a également eu un impact positif sur leur chiffre d’affaires.
4. Contrôle qualité
Le contrôle qualité est indissociable de la satisfaction client. Et grâce au Machine Learning, les entreprises peuvent désormais automatiser ce processus. En utilisant des algorithmes qui scannent les descriptions de produits, les images et même les avis des clients, il est désormais possible d’automatiser les vérifications de conformité et de contrôle qualité. Cela permet notamment d’éviter des erreurs coûteuses comme l’envoi de produits endommagés ou incorrects.
Le contrôle qualité chez Amazon
Amazon est encore une fois en tête de liste lorsqu’il s’agit d’exploiter le Machine Learning et la recherche d’images inversée pour le contrôle qualité. Et loin de garder le processus cantonné en interne, celui-ci est devenu une offre à part entière.
Article associé 🇬🇧 : Intégrer l’IA à votre plateforme e-commerce : par où commencer ?
Le Machine Learning et la recherche d’images inversée ne sont pas seulement des outils qui améliorent l’expérience client. Ils redéfinissent la “norme” de ce qu’est l’e-commerce au sens large. Bien qu’apportant leur lot de défis, ces technologies offrent des solutions simples à des problématiques épineuses telles que l’optimisation des résultats de recherche, la pertinence des recommandations produit, la protection de la propriété intellectuelle ou le contrôle qualité.
S’il y a bien une chose à retenir, c’est que le Machine Learning et la recherche d’images inversée sont loins d’avoir atteint leur plein potentiel. Avec le temps, les limites d’adoption de ces technologies s’effaceront progressivement, et leur intérêt de plus en plus avéré.
Les détaillants prêts à adopter et à investir dans ces outils gagneront non seulement un avantage concurrentiel, mais ouvriront également la voie à un avenir où l’expérience client est plus intuitive, authentique et individualisée.
Comment nous pouvons vous aider
Chez Vaimo, nous considérons que le Machine Learning et la recherche d’image inversée ont une place centrale dans l’avenir de l’expérience client. Et selon nous, l’optimisation des résultats de recherche jouera une place de premier choix dans cette transformation. Pour vous assurer de tirer parti des opportunités ouvertes par cette mutation du secteur, nous nous sommes associés aux meilleurs.
Et puisque chaque projet est unique, les outils et les tech stacks que nous concevons le sont aussi. C’est pour cela que nous travaillons à la fois avec Algolia et Klevu, deux moteurs de recherche alimentés par l’IA, exploitant tout le potentiel du Machine Learning pour offrir une expérience de recherche incomparable à vos clients.
Vous ne savez pas par où commencer ?
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