Ceci est le deuxième volet de notre série sur l'IA agentive en e-commerce. 

Lisez le premier volet : La transformation du service à la clientèle avec l'IA agentive : le prochain virage vers la CX autonome

L'IA générative en e-commerce n'est plus une nouveauté. Il est presque impossible de naviguer sur un site web ou d'utiliser un outil SaaS sans tomber sur une fonctionnalité alimentée par l'IA, conçue pour économiser du temps et de l'argent en faisant pratiquement tout à votre place.

Plus récemment, cependant, nous avons observé une montée en puissance des agents d'IA axés sur la vente en e-commerce. Conçus pour travailler de manière plus autonome que votre agent conversationnel habituel basé sur un LLM, ils sont capables d'interagir avec vos clients et votre boutique pour offrir des expériences de magasinage plus personnalisées et aider vos clients à trouver ce qu'ils cherchent (ainsi que quelques articles dont ils ne soupçonnaient même pas avoir besoin).

Dans cet article, nous examinerons l'IA agentive appliquée aux ventes en e-commerce. Nous décortiquerons tout ce que vous devez savoir sur ces agents : comment ils fonctionnent, leurs applications possibles et comment vous pouvez commencer à bâtir votre propre équipe de conseillers de vente intelligents pour contribuer à augmenter la taille des paniers et les conversions.

Qu'est-ce que l'IA agentive dans le secteur de la vente en e-commerce?

L'IA agentive fait référence à des systèmes d'IA, ou « agents d'IA », qui peuvent fonctionner avec un haut degré d'autonomie pour atteindre les objectifs fixés par l'utilisateur. Concrètement, un agent d'IA en e-commerce est comme un représentant des ventes virtuel qui perçoit son environnement, apprend à partir des données et prend des mesures de manière indépendante pour accomplir des tâches liées à la vente.

Contrairement à d'autres outils d'IA, l'IA agentive n'est pas seulement réactive, attendant une requête de l'utilisateur pour chaque action et réponse. Au contraire, les agents d'IA prennent des décisions et agissent de manière proactive, sans supervision humaine constante.

Que sont les agents de vente basés sur l'IA?

Les agents de vente IA peuvent gérer des processus à plusieurs étapes. Par exemple, ils peuvent chercher dans un catalogue de produits, comparer des options et ajouter un article au panier, le tout de manière autonome.

Ces agents sont programmés avec des objectifs précis, comme maximiser les conversions ou aider les clients à trouver le bon produit. Ils utilisent des techniques d'IA avancées pour planifier et exécuter les étapes vers un but, plutôt que de simplement répondre à une question à la fois.

Les agents d'IA autonomes pour la vente n'attendent pas que les consommateurs posent des questions. Ils peuvent anticiper les besoins et offrir de l'aide, par exemple en affichant une offre personnalisée si un client s'attarde sur une page de produit pendant un certain temps. Ils peuvent également apprendre et s'adapter en continu à partir des interactions et des données changeantes, comme l'évolution des préférences des clients ou les niveaux de stock. Plus vous les utilisez, plus ils deviennent performants dans leur « travail ».

Dans le premier article de notre série sur l'IA agentive pour le service et l'expérience client, nous avons présenté une stratégie à double agent : un agent orienté client et un agent orienté employé, chacun avec ses propres compétences et son propre rôle. Le même principe s'applique à l'IA agentive pour la vente.

L'agent orienté client interagit directement avec le consommateur, tandis que l'agent orienté employé est capable d'extraire des données de ressources internes, comme les documents de procédures opérationnelles normalisées (PON), et d'apporter des modifications à des éléments comme les pages de produits, les prix, etc. Les deux agents doivent pouvoir collaborer, mais ils doivent être suffisamment cloisonnés pour ne pas partager d'informations internes avec le client.

Pourquoi l'IA agentive est-elle si importante pour les ventes en e-commerce?

L'implantation d'agents d'IA en e-commerce peut augmenter considérablement l'engagement, la satisfaction des clients et les ventes, permettant aux marchands de personnaliser les expériences avec une intervention humaine minimale.

Alors que les consommateurs ont plus de choix que jamais et s'attendent à pouvoir interagir avec les entreprises 24/7, il est important pour les dirigeants d'entreprises en e-commerce d'envisager des solutions comme le service à la clientèle agentif ou l'automatisation des ventes par l'IA. Ils s'assurent ainsi de pouvoir vendre à leurs clients et les soutenir rapidement et efficacement, au risque de les perdre au profit d'un concurrent.

Cas d'utilisation : Comment les agents de vente IA améliorent-ils les interactions client?

Voici quelques cas d'utilisation concrets d'assistants IA et d'automatisation des ventes qui peuvent améliorer le parcours client et stimuler la croissance des ventes à long terme.

1. Expériences de magasinage personnalisées 

Les agents d'IA orientés client peuvent être implantés comme des assistants de magasinage personnels pour aider les clients à trouver exactement ce dont ils ont besoin sur votre site web, tout comme un vendeur pourrait aider quelqu'un à s'orienter dans un grand magasin.

Un client pourrait dire quelque chose comme : « Je cherche un cadeau pour l'anniversaire de ma femme, elle adore la randonnée et mon budget est de 150 $. » Un agent d'IA peut alors interpréter cette demande, chercher dans votre catalogue, comparer les options entre les catégories et présenter une sélection personnalisée d'idées-cadeaux liées à la randonnée, avec images et avis, par exemple.

Ils peuvent même exécuter l'achat. Le nouvel agent « Operator » d'OpenAI, par exemple, peut naviguer sur des sites web au nom de l'utilisateur pour parcourir les produits et passer des commandes de manière autonome. En pratique, cela signifie qu'un agent d'IA pourrait prendre la demande d'un client, comme commander l'épicerie pour la semaine prochaine, et gérer chaque étape – de l'ajout des articles au panier jusqu'au paiement – le client n'ayant qu'à vérifier et confirmer à la fin.

2. Commerce conversationnel et vente croisée contextuelle 

En plus d'offrir des expériences de magasinage personnalisées, ces agents d'IA devraient être capables de converser pleinement avec les clients pour affiner les choix et expliquer les produits par clavardage ou par la voix, dans quelques langues au minimum. En tant qu'agence e-commerce basée au Canada, nos clients doivent souvent servir leur clientèle en français et en anglais, donc toutes les solutions que nous développons doivent être disponibles dans les deux langues.

Un client visitant votre boutique devrait pouvoir se rendre sur votre site web, ouvrir une boîte de clavardage et demander : « Je cherche un jean bleu à jambe droite, taille 7, pour moins de 100 $, » puis être capable de répondre aux options proposées par l'agent pour affiner davantage la sélection ou obtenir une nouvelle liste basée sur ses commentaires, comme le fait de réaliser qu'il ne veut pas de jean à l'aspect usé ou qu'il préférerait un délavage plus foncé. Une fois que votre client a fait son choix dans la liste du modèle d'IA, celui-ci peut alors effectuer une vente croisée contextuelle pour augmenter la taille du panier. L'IA agentive peut offrir des recommandations de produits personnalisées en fonction de ce qui se trouve dans le panier d'une personne ou de la page sur laquelle elle se trouve.

Par exemple, un client peut ajouter le jean au délavage foncé de son choix au panier, et l'IA peut alors proposer des chandails qui s'agenceront bien avec. Les consommateurs n'ont même pas besoin d'interagir avec le produit pour recevoir des suggestions.

Imaginez quelqu'un qui achète un nouvel évier pour sa maison. Depuis la page de produit de l'évier, il pourrait demander à l'IA : « Trouvez-moi un robinet qui s'agence avec cet évier. » L'IA pourrait poser quelques questions de clarification, comme : « Quel style préférez-vous? Robinet à entraxe de 4 po, à une seule poignée ou à entraxe de 8 po? » puis proposer quelques options pertinentes qui correspondent à la couleur et au fini de l'évier.

En coulisses, l'agent d'IA interroge les stocks de votre boutique, les spécifications des produits, les informations de disponibilité, les descriptions de produits, et plus encore, pour suggérer avec assurance des articles aux clients beaucoup plus rapidement que n'importe quel employé ou client utilisant la barre de recherche et les filtres du site.

3. Maximisation automatisée des profits (Réponse stratégique des prix) 

Bien que bon nombre de nos cas d'utilisation soient orientés client, nous ne pouvons pas oublier la valeur des agents orientés employés lorsqu'il s'agit d'augmenter les ventes et les revenus avec l'IA agentive. Les agents d'IA peuvent surveiller les tendances du marché, les prix des concurrents et la demande en temps réel pour ajuster vos prix ou créer des promotions ciblées. Par exemple, si un article se vend mal, un agent peut automatiquement concevoir une campagne de promotion ou de rabais pour stimuler ses ventes.

Considérez cette situation : votre directeur du marchandisage remarque qu'un des concurrents de votre marque de soins capillaires a considérablement baissé le prix d'un de ses ensembles de « soins capillaires ». Votre marque propose également un ensemble comparable, mais à un prix beaucoup plus élevé. Avec l'IA agentive, vous pourriez lui demander de simuler l'impact sur la marge de la réduction du prix de votre ensemble pour concurrencer l'option de l'autre marque.

Avec les données fournies par l'IA, vous réalisez que baisser le coût de votre ensemble pour l'égaler entraînerait une réduction insoutenable des profits. Heureusement, l'agent peut aussi lister une série d'accessoires pour cheveux à forte marge, souvent vendus avec l'ensemble, que vous pourriez combiner à la place pour offrir un « système capillaire complet » qui est à la fois attrayant pour les clients et qui ne nuira pas à vos profits.

4. Gestion des stocks et de la demande 

Les agents peuvent également vous aider à vous assurer que vous avez les bons produits en stock pour répondre à la demande. Ils pourraient prédire quels produits seront populaires le mois prochain (en utilisant la prévision par l'IA) et vous alerter pour que vous vous réapprovisionniez, ou à l'inverse, identifier les produits à rotation lente et lancer des tactiques pour les écouler, comme la vente en lot ou les rabais. En gérant de manière autonome ces ajustements de marchandisage, les agents d'IA aident à maintenir l'élan des ventes et à prévenir les pertes dues aux ruptures de stock ou à une mauvaise tarification.

Vous pouvez également tirer parti des agents orientés employés pour aider à réaliser des ventes qui pourraient autrement être perdues. Pensez à un magasin omnicanal. Un client pourrait approcher un conseiller pour s'informer sur une baignoire spécifique qu'il a vue dans un magazine de design d'intérieur. Le vendeur peut sortir sa tablette pour obtenir le SKU, puis demander à l'agent d'IA d'extraire des données en temps réel pour savoir si la baignoire est disponible en magasin ou à l'entrepôt.

Si l'article s'avère indisponible, l'IA agentive peut s'assurer que la vente n'est pas perdue en recommandant des produits similaires disponibles en magasin. De cette façon, le client peut repartir avec quelque chose de tout aussi bien, plutôt que de repartir les mains vides à cause d'un problème de stock.

Comment bâtir un agent de vente IA : Implanter l'IA agentive dans votre entreprise e-commerce

Étape 1 : Commencez par un seul problème à haute valeur ajoutée 

Commencez par identifier où un agent d'IA pourrait faire la plus grande différence. L'abandon de panier est-il un problème majeur? Un agent assistant au moment de passer à la caisse pourrait alors aider. Manquez-vous fréquemment des occasions de vente incitative? Peut-être qu'un agent de recommandation est la solution.

Concentrez-vous sur un défi de vente ou un objectif spécifique comme projet pilote, par exemple améliorer le taux de conversion sur mobile ou corriger une valeur moyenne des commandes (VMC) constamment basse. Ces objectifs guideront ensuite la conception de votre agent.

Étape 2 : La discussion « Concevoir ou acheter » pour les PME 

Alors que les grandes entreprises aux ressources illimitées peuvent choisir de créer des systèmes agentifs sur mesure à l'interne, cette voie est souvent irréalisable pour la plupart des PME. Le processus est coûteux, nécessite une équipe de talents spécialisés en IA et en apprentissage machine, et implique un long délai de mise en marché.

Pour les petites et moyennes entreprises, la décision d'« acheter » est généralement le meilleur choix stratégique. Cette décision va au-delà de la simple souscription à une plateforme logicielle. Les implantations les plus réussies impliquent un partenariat avec une agence d'implantation experte qui peut fournir les conseils stratégiques, l'expertise en intégration et les services de personnalisation nécessaires pour garantir que les plateformes et services prêts à l'emploi livrent leur plein potentiel.

Cela recadre la décision : il ne s'agit plus d'acquérir un outil, mais de s'engager avec un partenaire de service stratégique qui comprend ce qui est disponible et comment le configurer pour qu'il travaille pour vous.

Cela dit, faire ses premiers pas avec l'IA agentive pour la vente peut être aussi simple que de tirer parti des outils déjà intégrés aux plateformes que vous utilisez. Adobe, par exemple, dispose de son outil Agent Orchestrator, qui permet aux utilisateurs de créer et de gérer des agents d'IA à travers les systèmes de commerce. De même, Salesforce Commerce Cloud propose Agentforce, une solution aux fonctionnalités similaires.

Même le simple fait d'examiner le mode Operator de ChatGPT pour voir comment il pourrait s'intégrer à votre entreprise pourrait être un bon point de départ.

Étape 3 : Bâtissez votre fondation de données 

L'intelligence d'un agent d'IA dépend des données et des actions auxquelles vous lui donnez accès. Pour un agent axé sur la vente, intégrez-le avec :

• Informations sur les produits : Assurez-vous que l'agent peut récupérer des détails de produits à jour, les prix, les niveaux de stock et d'autres informations pertinentes pour faire des recommandations précises ou prendre des décisions éclairées.

• Données client : Connectez l'historique d'achat, le comportement de navigation, le statut de fidélité et d'autres données CRM. Cela alimente la personnalisation de l'agent (savoir ce qu'un client particulier pourrait vouloir).

• Canaux de vente : Déployez l'agent sur les canaux où il interagira (par exemple, votre site web via une interface de clavardage, une application mobile ou des plateformes de messagerie comme WhatsApp). Liez également tous les systèmes de traitement des commandes ou de paiement si l'agent doit finaliser des transactions.

Les agents d'IA modernes fonctionnent souvent comme une couche superposée à vos systèmes existants, extrayant des informations et déclenchant des actions via des API. Travaillez avec vos développeurs ou un partenaire d'intégration pour configurer ces connexions de manière sécurisée.

Étape 4 : Définissez les rôles et les garde-fous 

Avant de laisser un agent opérer librement, définissez clairement ce qu'il doit et ne doit pas faire. Vous voudrez établir des paramètres ou des garde-fous pour son comportement :

• Rôle et portée : Documentez la tâche dont votre agent est responsable (par exemple, « aider les clients à trouver des produits et à passer à la caisse » ou « optimiser les codes promotionnels pour la vente de fin de saison »). Cela doit être simple. Vous pouvez toujours créer plusieurs agents à des fins différentes plutôt que d'en ajuster un qui essaie de tout faire.

• Actions autorisées : Décidez quelles actions l'agent est autorisé à exécuter de manière autonome. Peut-il envoyer des codes de réduction aux clients? Modifier les prix dans une certaine limite? Passer une commande? Pour chaque action, assurez-vous d'avoir donné une permission explicite. Certaines plateformes vous permettent de les configurer dans un flux de travail ou via une interface à code simplifié pour plus de transparence.

• Règles de transfert : Cette partie est extrêmement importante. Déterminez quand l'agent doit passer le relais à un humain. Par exemple, si l'agent rencontre un client en colère ou une demande inhabituelle, vous pourriez exiger qu'il alerte un représentant du service client ou des ventes. Ou, si un rabais généré par l'agent dépasse 20 %, peut-être qu'une approbation de gestionnaire est nécessaire.

Étape 5 : Lancez un projet pilote, prouvez le ROI et passez à l'échelle 

Une fois que vous avez défini vos objectifs, rôles et garde-fous, il est temps de tester et d'itérer. Commencez par un déploiement contrôlé. Envisagez de déployer l'agent auprès d'un petit sous-ensemble d'utilisateurs ou sur un site de préproduction. Surveillez ses décisions et ses interactions tout en collectant des métriques importantes : le taux de conversion s'est-il amélioré? Les clients interagissent-ils avec l'agent? Les transcriptions/journaux montrent-ils de la confusion ou de la frustration du côté du client? Utilisez ces données pour affiner les règles et les objectifs de l'agent.

Parce que ces agents apprennent, ils peuvent s'améliorer avec le temps, mais vous devrez peut-être aussi ajuster leurs instructions ou leur accès aux données s'ils ne performent pas comme prévu. Les tests A/B de différentes approches peuvent quantifier son impact sur les ventes et vous aider à décider si vous êtes satisfait de ce que vous avez ou si vous devez retourner à la case départ.

Enfin, formez votre équipe pour vous assurer que tout le monde comprend comment votre solution d'IA pour l'e-commerce fonctionne et comment collaborer avec elle. Par exemple, si l'agent transmet une requête complexe à un membre de l'équipe humaine, fournissez des directives sur la manière dont la personne doit faire le suivi.

Cette intégration transparente entre vos employés humains et IA est la clé pour atteindre l'hyper-personnalisation et la vitesse dont vous avez besoin pour augmenter les conversions de ventes et améliorer l'expérience client globale.

Conclusion

Il ne fait aucun doute que l'IA agentive est sur le point de changer la façon dont les consommateurs naviguent et trouvent les articles qu'ils recherchent. Les premiers adoptants de ce type de commerce agentif se positionnent comme des leaders de l'industrie. En offrant ce genre d'expériences de magasinage hyper-personnalisées et efficaces, vous vous démarquez nettement de la concurrence.

Les consommateurs sont susceptibles de se tourner vers les détaillants qui rendent l'achat plus facile et plus personnalisé. Des agents conversationnels plus intelligents qui concluent des ventes ou des systèmes autonomes qui optimisent vos prix peuvent grandement améliorer votre retour sur investissement (ROI) si cela est fait de manière réfléchie.

Chez Blue Badger, nous expérimentons toutes sortes de solutions d'IA agentive pour nos clients dans les domaines de la vente, du service à la clientèle et du marketing. Communiquez avec nous dès aujourd'hui pour en savoir plus sur la façon dont les agents de vente IA peuvent s'intégrer à votre boutique e-commerce.