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Comment une IA prédit si vous allez rendre un produit acheté en ligne

Des chercheurs d’une entreprise indienne ont créé une IA capable de détecter lors d’un achat si une commande sera restituée ou non. De quoi permettre aux commerçants de lutter contre cette tendance qui leur coûte très cher.

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e-commerce IA
© Pexels

Prédire le comportement de leurs clients avec précision, voilà un des plus grands objectifs des sociétés de e-commerce. En la matière, l’IA est un outil de plus en plus puissant, notamment lorsque ces technologies s’appuyent sur la technique d’apprentissage dite du machine learning. En se basant sur un très grand nombre de données, l’algorithme est en mesure de poser un diagnostic et de prévoir l’avenir, avec une plus ou moins grande précision.

C’est précisément cette technique qui a été utilisée par des chercheurs de Myntra Designs, une société de commerce en ligne indienne. En effet, ces derniers ont créé une IA qui est en mesure de prédire la probabilité de retour d’un achat effectué sur leur site. L’enjeu est de taille pour les vendeurs puisqu’on estime que ces retours peuvent, dans le pire des cas, représenter jusqu’à un tiers des ventes.

L’IA, acteur indispensable du commerce en ligne

L’étude est basée sur les millions de commandes effectuées chaque semaine sur leur plateforme. Les résultats montrent que 4% des retours se produisent lorsque des produits similaires se trouvent dans le panier. 53% des renvois sont dus à des problèmes liés à la taille ou à la forme du produit. Enfin, les restitutions ont tendance à augmenter lorsque le panier est plus important : 72% lorsqu’il y a cinq produits et 9% lorsqu’il n’y en a qu’un.

En se basant sur cette connaissance du comportement des clients, l’IA a obtenu de très bons résultats prédictifs. Leur modèle le plus performant a ainsi pu anticiper 83,2% des retours. Des scores qui devraient logiquement encore progresser puisqu’un algorithme basé sur le machine learning améliore sa fiabilité quand il dispose de plus de données.

Selon les chercheurs, cette IA pourrait permettre d’adopter des mesures préventives, telles que la variation des frais d’expédition selon le risque potentiel anticipé par le modèle. En tout cas, cette expérience confirme la prééminence de la data dans le commerce en ligne. La personnalisation de l’expérience du client et l’anticipation de son comportement ne devraient faire que s’accentuer et les entreprises du secteur ne pourront pas ignorer cet enjeu.

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