Les chercheurs de Google se sont associés avec la plateforme de eCommerce indienne Myntra Designs. Ensemble, ils ont entraîné une intelligence artificielle capable de prédire les probabilités qu’un consommateur retourne un produit…
Le eCommerce est en plein essor depuis de nombreuses années, et prend peu à peu la place du shopping en magasin. Ce succès n’est pas surprenant. Les consommateurs préfèrent faire leurs courses sur internet, depuis leur PC ou leur smartphone, plutôt que de se déplacer dans un magasin où la navigation entre les produits sera plus compliquée.
Cependant, pour les commerçants, le eCommerce présente un gros point noir : les retours de produit. On estime qu’environ un tiers des produits sont retournés, ce qui nuit évidemment au bénéfice des entreprises. Cependant, afin de profiter d’un avantage compétitif, les plateformes comme Amazon tiennent à conserver une politique de retour très souple.
L’intelligence artificielle pourrait bien permettre de remédier à ce problème, comme en témoigne une étude réalisée par les chercheurs de Google en collaboration avec l’entreprise de eCommerce indienne Myntra Designs. Ensemble, ils ont entraîné un modèle de Machine Learning sur un ensemble de données regroupant les préférences des consommateurs, leur profil, les produits qu’ils ont consulté et bien plus encore.
eCommerce : l’IA a été entraînée à prédire quel client risque de retourner quel produit
Les chercheurs ont ensuite analysé la plateforme de Myntra Designs pour déterminer quels facteurs favorisent les retours de produits. Ils ont alors découvert que 4% des retours surviennent lorsqu’un produit similaire est présent dans le panier. De plus, 53% des retours seraient liés à un problème de taille.
Les taux de retours sont par ailleurs fortement proportionnels à la taille du panier : si un panier contient plus de 5 produits, des produits sont retournés dans 72% des cas. Au contraire, pour un panier qui ne contient qu’un produit, le taux tombe à 9%. On apprend par ailleurs que le taux de retour des produits anciens se révèle deux fois plus élevé que celui des produits récents.
En se basant sur ces informations, l’intelligence artificielle a été entraînée à prédire la probabilité qu’un produit soit retourné. Une première IA de classification a été chargée de classer les paniers complets risquant un retour, tandis qu’une seconde a été spécialisée sur les produits individuels. Les deux ont été entraînées sur un ensemble de données comprenant des échantillons de trois catégories : produit, panier, et caractéristiques (marque, âge du produit, taille du panier, date de la commande, adresse de livraison, mode de paiement, fréquence d’achat du client…).
Lors des tests effectués par les chercheurs, l’intelligence artificielle a atteint une précision de 74%. Cette technologie pourrait donc permettre aux entreprises de savoir à l’avance quels clients risquent de renvoyer quels produits, et ainsi prendre des mesures à l’avance. Il sera par exemple possible de modifier les frais de port, ou encore d’interdire les retours sur les produits pour lesquels un abus est constaté. L’IA pourrait donc être d’un précieux secours pour les plateformes de eCommerce…
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