Ceci est la partie 3 de notre série sur l’IA prédictive pour l’e-commerce.

Lire la partie 1 : L’IA prédictive pour l’e-commerce : que sont les agents d’IA prédictive ?

Lire la partie 2 : L’IA prédictive au service de la rétention, de la reconquête et de la valeur à vie du client

Lire la partie 4 : L'IA prédictive pour la vente incitative, la vente croisée et la prévision de la demande

L'IA prédictive transforme profondément la manière dont les marques d'e-commerce prennent des décisions. Au lieu de se fier à la rétrospection, les entreprises peuvent désormais tirer parti de l'analyse prédictive propulsée par l'IA pour anticiper les résultats et agir de manière proactive dans divers aspects de leurs opérations. Grâce à l'apprentissage automatique, même les plus petits détaillants peuvent optimiser leurs dépenses publicitaires, prioriser les bons clients et prévenir la fraude coûteuse avant qu'elle ne se produise.

Dans la troisième partie de notre série sur l'analyse prédictive propulsée par l'IA, nous nous concentrons sur trois domaines à fort impact pour les entreprises d'e-commerce : le ROAS des campagnes de marketing, le pointage des pistes et la prévention de la fraude et des rétrofacturations, et nous expliquons comment chacun peut bénéficier de l'IA prédictive.

Améliorer le ROAS des campagnes grâce à l'IA prédictive

Pour de nombreux marchands, mesurer le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) des nouvelles campagnes de marketing est un jeu de patience. Traditionnellement, vous lancez une campagne et attendez des semaines pour voir si elle génère des ventes rentables. En raison de ce délai, les entreprises doivent deviner quelles campagnes intensifier ou réduire, risquant ainsi de gaspiller de l'argent sur des campagnes publicitaires peu performantes ou de manquer l'occasion d'investir dans celles qui réussissent.

L'analyse marketing prédictive grâce à l'IA peut toutefois changer la donne, puisqu'elle permet de prévoir les performances d'une campagne en quasi-temps réel. Des modèles avancés d'apprentissage automatique analysent les signaux initiaux de la campagne, tels que les clics, les impressions et les premières conversions, combinés aux données historiques des clients, afin de prédire l'impact total sur les revenus un jour ou deux après le lancement.

Cela signifie qu'un jour ou deux après le lancement d'une nouvelle campagne Google Ads ou Facebook, vous pouvez obtenir un aperçu prédictif de son ROAS potentiel ou de la valeur vie client (VVC), ce qui vous permet de décider si la poursuite de la campagne en vaut l'investissement. Ce type d'optimisation des dépenses publicitaires peut non seulement vous aider à interrompre les campagnes peu performantes avant qu'elles ne grugent votre budget de marketing, mais aussi à améliorer votre retour sur investissement (ROI) global.

L'IA prédictive vous permet également d'ajuster et d'optimiser les campagnes publicitaires au fur et à mesure avec davantage d'assurance : si l'IA prévoit d'excellents revenus sur trois mois pour la campagne A, mais de faibles rendements pour la campagne B, vous pourriez envisager de réaffecter une partie (ou la totalité) de votre budget à la campagne A et de suspendre la campagne B, ou d'y apporter de nouvelles approches.

À l'inverse, une campagne peut sembler vouée à l'échec après les premiers jours, mais elle pourrait aussi vous rapporter une multitude de clients de grande valeur à long terme, ce qui la rendrait rentable au fil du temps. Grâce à la modélisation prédictive, l'IA peut analyser les données et prendre en compte des centaines de signaux pour vous fournir ce type de renseignements. Cela ajoute un niveau d'agilité à vos efforts de marketing que vous n'auriez tout simplement pas sans l'apport de l'IA.

Prioriser les clients potentiels grâce au pointage prédictif des pistes

Les méthodes traditionnelles de pointage des pistes laissent à désirer. Elles reposent généralement sur des facteurs tels que l'attribution de points à des titres de poste précis, à des secteurs d'activité et aux taux de clics des courriels afin de prioriser les contacts les plus susceptibles d'acheter. Malheureusement, ces systèmes manuels passent souvent à côté de signaux subtils d'intention d'achat et peuvent entraîner de faux positifs ou de faux négatifs.

En revanche, le pointage des pistes à l'aide de l'analyse prédictive utilise l'apprentissage automatique pour analyser vos données clients historiques, telles que les données démographiques, le comportement sur le site Web, l'engagement marketing, les habitudes d'achat antérieures, etc., et détermine quels facteurs sont réellement corrélés à la conversion. L'IA évalue ensuite les nouvelles pistes en temps réel en fonction de leur ressemblance avec les profils des pistes qui sont devenues de véritables clients.

Ces modèles peuvent déceler des tendances complexes qui échappent souvent aux humains et intégrer les données à votre système de gestion de la relation client (CRM) ou à votre plateforme d'e-commerce, classant automatiquement les pistes des plus chaudes aux plus froides afin que vous puissiez prioriser celles qui ont les plus fortes chances de conversion.

L'impact du pointage des pistes grâce à l'IA prédictive ne peut être sous-estimé : il garantit que vos efforts de vente sont concentrés sur les personnes les plus susceptibles. En fait, le pointage prédictif des pistes a montré une augmentation de 25 à 50 % des taux de conversion, ce qui pourrait s'avérer énorme pour les équipes de vente et de marketing de plus petite taille disposant de budgets plus restreints.

Prévenir la fraude et les rétrofacturations grâce à l'analyse prédictive

Les commandes frauduleuses et les rétrofacturations réduisent silencieusement les profits et sont malheureusement difficiles à repérer ou à prévoir à l'avance. En fait, les petites et moyennes entreprises consacrent 12 % de leurs revenus annuels d'e-commerce à la lutte contre la fraude liée aux paiements.

Les marchands commencent généralement par des systèmes de détection de la fraude simples et basés sur des règles, ainsi que par des examens manuels, afin de garder une longueur d'avance face à la fraude. Cela se traduit généralement par le signalement des commandes dépassant un certain montant (disons, 500 $), ou par le blocage des transactions provenant de pays à haut risque ou de pays situés en dehors de leur zone d'expédition.

Bien que cela bloque une partie de la fraude, les fraudeurs modifient constamment leurs tactiques et trouvent des failles, vous plongeant, bien malgré vous, dans un jeu du chat et de la souris où les règles changent sans cesse. Vous risquez également de bloquer accidentellement des transactions légitimes si vos règles sont trop strictes, ou de laisser passer davantage de fraudes si elles sont trop laxistes.

Heureusement, il s'agit d'un autre problème qui peut être atténué grâce à l'IA prédictive. Au lieu de s'en remettre à des règles statiques pour prévenir la fraude, celle-ci utilise des modèles d'apprentissage automatique formés à partir de vos données historiques, telles que l'historique des transactions, les profils des clients, les incidents passés de fraude ou de rétrofacturation, les informations sur les appareils, etc., afin d'identifier les tendances révélatrices de fraude.

Ces tendances peuvent être bien plus complexes que n'importe quelle règle unique : par exemple, une IA pourrait remarquer qu'une combinaison d'une adresse IP non concordante, d'une valeur de commande élevée et d'une demande d'expédition le lendemain est corrélée à la fraude dans vos données. Une fois le modèle en place, chaque nouvelle commande ou inscription de compte se voit attribuer un score de risque en temps réel. Si le score est élevé, le système peut automatiquement le signaler pour examen ou le bloquer avant que la transaction ne soit conclue.

L'IA peut également réduire les fausses alarmes qui peuvent importuner ou faire fuir les bons clients. Puisqu'elle prend en compte des dizaines de points de données distincts dans un contexte donné, elle peut prendre des décisions plus nuancées que des règles strictes. Cela garantit que la confiance des clients envers votre entreprise demeure intacte sans pour autant compromettre vos résultats financiers.

Enfin, les systèmes prédictifs de détection de la fraude en e-commerce s'adaptent au fil du temps. Au fur et à mesure que les fraudeurs changent de stratégie, l'IA tire des enseignements des nouvelles données, de sorte que vous ayez toujours une longueur d'avance sans avoir à réviser régulièrement vos règles ni à surveiller les nouvelles méthodes utilisées par les criminels pour escroquer les marques d'e-commerce.

Conclusion

L'IA prédictive offre aux marchands d'e-commerce un moyen pratique de prendre des décisions plus éclairées avant que les dépenses inutiles, les pistes peu qualifiées ou les commandes frauduleuses ne commencent à gruger leurs marges. 

Au lieu d'attendre les résultats et de réagir une fois le mal fait, les marques peuvent utiliser des modèles prédictifs pour repérer les occasions plus tôt, prioriser les bonnes actions et réduire les risques au sein du marketing, des ventes et des opérations. Pour les petites et moyennes entreprises d'e-commerce, ce type d'anticipation peut représenter un sérieux avantage concurrentiel.

Chez Blue Badger, nous adorons explorer toutes les façons d'utiliser l'IA pour améliorer l'expérience de notre clientèle. Communiquez avec nous dès aujourd'hui pour en apprendre davantage sur l'analyse prédictive propulsée par l'IA.

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