L’une des principales forces des marketplaces réside dans leur capacité de ciblage et de référencement perfectionnée par le machine learning et plus globalement grâce à l’intelligence artificielle.
Nous allons voir dans quelle mesure, le marketing prédictif et le référencement sont devenus incontournables au sein même des marketplaces, afin de maximiser les ventes des professionnels.
Intelligence artificielle, Machine Learning, et Deep Learning
L’intelligence artificielle a commencé à se développer dans le principe de donner à des ordinateurs la capacité d’imiter la façon de penser et d’agir des êtres humains. Le but étant de développer des programmes informatiques permettant de résoudre des problèmes complexes et ainsi de déléguer certaines tâches.
L’IA a débuté par des programmes qui demandaient un certain investissement humain dans la mesure où des bases de connaissances devaient être régulièrement alimentées, afin que les programmes puissent fonctionner.
Le Machine learning a été la première grande évolution de l’IA, permettant à ses programmes d’apprendre de manière automatisée en se basant sur des historiques. Il permet d’analyser un grand nombre de branches dans un arbre décisionnel, afin de prendre la meilleure décision (calculs de milliers de données). C’est le sous-ensemble qui est utilisé de nos jours dans le marketing prédictif, afin de cibler les bonnes personnes au bon moment.
Le Deep Learning représente la dernière grande évolution du Machine Learning, et se base sur l’idée de répliquer les schémas de réseaux neuronaux (calculs de millions de données). Ce sous-ensemble de l’IA doit son développement à la puissance de calculs devenue possible à moindre coût, ainsi qu’à l’amélioration des algorithmes. Elle est notamment à l’origine de la reconnaissance faciale ou reconnaissance des objets.
IA et marketing prédictif
L’intelligence artificielle et plus particulièrement le Machine Learning, est d’ores et déjà utilisée dans de nombreuses grandes entreprises dans le domaine du marketing prédictif. En effet, en croisant de multiples données concernant les comportements et habitudes des consommateurs, il est possible d’identifier les prospects les plus susceptibles de passer à l’acte d’achat. Les algorithmes mis en place ont ainsi la possibilité de donner des « scores d’appétence » aux prospects ayant manifesté de l’intérêt pour certains produits. De cette manière, seuls les profils les plus susceptibles de passer à l’acte d’achat sont ciblés, ce qui permet par la même occasion d’éviter au maximum des réaction négatives d’internautes, consécutives à un mauvais ciblage.
Il est à noter que cette technique peut-être également utilisée hors ligne avec des bases de données CRM par exemple. C’est d’ailleurs une pratique courante chez les constructeurs automobiles, afin de cibler les potentiels futurs acheteurs des mois à venir. Cependant, plus la quantité de données et de variables est élevée, plus l’efficacité des algorithmes atteint son maximum. L’e-marketing est en ce sens le terrain de jeu le plus adéquat et performant dans le domaine du ciblage prédictif. Tandis que les marketplaces, de par le trafic généré, la quantité de données récoltées, ainsi que la puissance de leur système, sont les plus à même d’obtenir les meilleurs résultats.
Recommandations de produits et référencement au sein des marketplaces
En janvier 2020, l’intelligence artificielle atteignait 10% des ventes e-commerce. Tandis que 5% des revenus digitaux sont liés aux recommandations – selon une étude réalisée par Salesforce sur les ventes de fin d’année 2019 du e-commerce.
Les recommandations de produits sont un formidable levier qualitatif pour les consommateurs. Mano Mano, la marketplace spécialisée dans le bricolage et le jardinage est un bon exemple du potentiel des moteurs de recommandations mis en place grâce à l’IA. En effet, en 2019 la plateforme a mis en place son moteur de recommandations basées sur le style, et a observé une hausse de 7% de ses ventes.
La pertinence des produits mis en avant contribue à renforcer la confiance des consommateurs envers ces plateformes de ventes. Les intentionnistes d’achat ne se donnent ainsi pas la peine de consulter les produits moins bien référencés, au delà de la première page de résultats. Ils trouvent généralement ce qui correspond à leurs attentes assez tôt dans leur démarche de recherche, et ont tendance à privilégier les produits ayant obtenu les meilleurs scores de référencement de ces plateformes.
Pour profiter au maximum du potentiel de vente en ligne, les vendeurs se doivent donc de se plier aux règles de fonctionnement de ces marketplaces. Ils doivent remplir les conditions requises pour que leurs produits s’affichent de préférence dans les premiers, ou à minima sur la première page de résultats.
Ils pourront de cette manière profiter pleinement de l’intelligence artificielle mise en place sur les plateformes e-commerce pour ce qui est de la mise en avant et des recommandations de leurs produits . Les marketplaces cibleront alors pour eux les meilleurs prospects au meilleur moment, grâce à leur Big Data et la puissance de leurs algorithmes. Elles augmenteront ainsi le ROI des vendeurs de manière conséquente.