Depuis des décennies, les entreprises de commerce électronique s’attachent à attirer les acheteurs sur leurs sites web et à optimiser le parcours d’achat une fois qu’ils y sont arrivés. Selon Maju Kuruvilla, ancien responsable technologique chez Amazon, fondateur et PDG de Spangle AI, les assistants personnels d’IA commencent à déplacer la découverte des produits et les décisions d’achat au-delà de ce modèle traditionnel.
Au lieu de parcourir de nombreux produits, les consommateurs peuvent de plus en plus décrire ce dont ils ont besoin, notamment l’occasion, l’activité ou les préférences personnelles concernées. Les assistants d’IA peuvent ensuite interpréter cette intention, comparer les options et recommander des produits. Kuruvilla estime que les détaillants doivent rendre leurs informations sur les produits, les stocks, la marque et le merchandising utiles dans ce nouvel environnement.
Le problème ne vient pas d’un manque de données. Les détaillants utilisent déjà des outils d’analyse, de marketing, de merchandising et de commerce électronique, ainsi que des solutions conçues pour mesurer leur visibilité sur les plateformes d’IA. La difficulté, explique-t-il, consiste à transformer les opportunités identifiées en actions coordonnées tout en suivant le rythme des évolutions des stocks, des promotions et de la disponibilité des produits.
Kuruvilla met également en garde contre l’idée qu’une hausse du trafic généré par l’IA ou une augmentation du nombre de citations de produits se traduise nécessairement par une amélioration des performances commerciales. Il estime que les détaillants devraient évaluer les investissements dans l’IA à partir de résultats tels que la conversion et le chiffre d’affaires, en commençant par définir un problème commercial, établir une référence et vérifier si la technologie produit une amélioration mesurable.
La plateforme de Spangle est conçue pour combiner les informations relatives aux produits, aux stocks, aux priorités de marque et aux objectifs commerciaux d’un détaillant. Son produit AI Discovery aide à identifier les demandes adressées par les consommateurs aux assistants d’IA, à déterminer dans quels cas les produits d’un détaillant peuvent être pertinents et à hiérarchiser les opportunités d’action.
L’entreprise cite Express comme exemple. Le détaillant avait identifié plus de 800 opportunités liées à sa visibilité sur les plateformes d’IA, mais devait encore déterminer quelles actions étaient importantes et les mettre en œuvre. Spangle affirme que ses agents ont contribué à transformer certaines opportunités sélectionnées en expériences d’achat que l’équipe d’Express pouvait examiner et approuver.
Au cours du premier mois complet suivant le lancement, Express a fait état d’une augmentation de 14,5 fois du chiffre d’affaires attribué à l’IA par rapport aux 30 jours précédents. Les sessions provenant de l’IA ont été multipliées par 6,9, tandis que le taux de conversion de ces sessions a augmenté de 6,7 fois. Spangle précise qu’il s’agissait de comparaisons avant-après et non d’une mesure contrôlée de l’impact incrémental.
L’entreprise applique également la même intelligence sous-jacente à l’acquisition payante et aux expériences d’achat sur site. Son approche déclarée relie l’identification des opportunités à la prise de décision, à l’exécution des actions approuvées et à la mesure des résultats.
Kuruvilla affirme que Spangle est destiné à fonctionner entre des services souvent gérés séparément, notamment le marketing, le merchandising et le commerce électronique. Plutôt que d’ajouter un outil isolé supplémentaire, l’entreprise cherche à fournir aux détaillants une compréhension partagée de leur activité et à les aider à transformer cette intelligence en actions, tout en conservant le contrôle des décisions liées à la marque et au commerce.
Sources: WWD.