Fatigué de penser aux cadeaux à offrir à tout le monde cette année ? Les chatbots d’intelligence artificielle peuvent aider, mais ne vous attendez pas à ce qu’ils fassent tout le travail ou qu’ils vous donnent toujours les bonnes réponses.
Quiconque parcourt Internet à la recherche d’offres Cyber Monday sera probablement confronté à davantage d’itérations conversationnelles des chatbots que certains détaillants et sites de commerce électronique ont créés pour fournir aux acheteurs un service client amélioré.
Certaines entreprises ont intégré des modèles intégrant de nouvelles technologies d’IA générative, permettant aux acheteurs de demander conseil en posant des questions naturellement formulées telles que « Quelle est la meilleure enceinte sans fil ? »
Les détaillants espèrent que les consommateurs utiliseront ces chatbots, généralement appelés assistants commerciaux, comme compagnons virtuels qui les aideront à découvrir ou à comparer des produits. Les chatbots précédents étaient principalement utilisés pour des fonctions orientées tâches, comme aider les clients à retrouver les commandes en ligne ou à retourner celles qui ne répondaient pas aux attentes.
Amazon, le roi de la vente au détail en ligne, a déclaré que ses clients interrogeaient Rufus – l’assistant d’achat génératif alimenté par l’IA qu’il a lancé cette année – pour obtenir des informations telles que si une cafetière spécifique est facile à nettoyer ou quelles sont ses recommandations pour un café. jeu de pelouse pour une fête d’anniversaire d’enfant.
Et Rufus, disponible pour les acheteurs de vacances aux États-Unis et dans certains autres pays, n’est pas le seul assistant commercial disponible. Un certain nombre d’acheteurs de Walmart auront accès cette année à un chatbot similaire que le plus grand détaillant du pays teste dans quelques catégories de produits, notamment les jouets et l’électronique.
Perplexity AI a ajouté quelque chose de nouveau au monde du chat-shopping IA le mois dernier en déployant une fonctionnalité sur son moteur de recherche alimenté par l’IA qui permet aux utilisateurs de poser une question telle que «Quelles sont les meilleures bottes en cuir pour femmes ?», puis de recevoir des résultats de produits spécifiques qui la société basée à San Francisco affirme ne pas être sponsorisée.
«Il a été adopté à une échelle assez incroyable», a déclaré Mike Mallazzo, analyste et rédacteur chez Future Commerce, une société de médias de recherche sur le commerce de détail.
Les détaillants possédant des sites Web et des sociétés de commerce électronique ont commencé à accorder plus d’attention aux chatbots lorsque l’utilisation de ChatGPT, un chatbot textuel à intelligence artificielle créé par la société OpenAI, s’est généralisée fin 2022, suscitant l’intérêt du public et des entreprises pour la technologie d’IA générative qui alimente l’outil. .
Victoria’s Secret, IKEA, Instacart et le détaillant canadien Ssense font partie d’autres entreprises qui expérimentent des chatbots, dont certains utilisent la technologie OpenAI.
Même avant les chatbots améliorés, les détaillants en ligne créaient des recommandations de produits basées sur les achats antérieurs ou l’historique de recherche d’un client. Amazon était à l’avant-garde en matière de recommandations sur sa plate-forme, la capacité de Rufus à en fournir n’est donc pas particulièrement révolutionnaire.
Mais Rajiv Mehta, vice-président de la recherche et des achats conversationnels chez Amazon, a déclaré que la société est désormais en mesure de proposer des recommandations plus utiles en programmant Rufus pour qu’il pose des questions de clarification ou de suivi. Les clients utilisent également Rufus pour rechercher des offres, dont certaines sont personnalisées, a déclaré Mehta.
Certes, les chatbots sont sujets aux hallucinations, donc Rufus et la plupart des outils similaires peuvent se tromper. Juozas Kaziukenas, fondateur de la société de renseignement sur le commerce électronique Marketplace Pulse, a écrit dans un article de blog de novembre que sa société avait testé Rufus en lui demandant des recommandations sur les téléviseurs de jeux. La réponse du chatbot incluait des produits qui n’étaient pas des téléviseurs. Lorsqu’on lui a demandé quelles étaient les options les moins chères, Rufus a répondu avec des suggestions qui n’étaient pas les moins chères, a déclaré Kaziukenas.
Un journaliste d’Associated Press a récemment demandé à Rufus de lui faire des recommandations de cadeaux pour un frère. Le chatbot a rapidement craché quelques idées de « cadeaux attentionnés », allant d’un T-shirt et d’un porte-clés avec des breloques à une suggestion plus audacieuse : un couteau multifonction gravé de la phrase « BEST BROTHER EVER ».
Après une conversation écrite de 5 minutes, Rufus a proposé des suggestions plus personnalisées : quelques maillots de football de Barcelone vendus par des vendeurs tiers. Mais il n’a pas été en mesure de dire quel vendeur proposait le prix le plus bas. Lorsqu’on lui a demandé lors d’une autre recherche de comparaison de prix sur un sérum pour la peau populaire, Rufus a montré le prix pré-réduit du produit au lieu de son prix actuel.
«Rufus apprend constamment», a déclaré Mehta d’Amazon lors d’une interview.
Shop AI, un chatbot lancé par la société canadienne de commerce électronique Shopify l’année dernière, peut également aider les acheteurs à découvrir de nouveaux produits en posant ses propres questions, par exemple en sollicitant des détails sur un destinataire de cadeau prévu ou des fonctionnalités que l’acheteur souhaite éviter. Shop AI a cependant du mal à recommander des produits spécifiques ou à identifier l’article le moins cher dans une catégorie de produits.
Les limites montrent que la technologie en est encore à ses balbutiements et qu’il reste un long chemin à parcourir avant de devenir aussi utile que le secteur de la vente au détail – et de nombreux acheteurs – le souhaiteraient.
Pour véritablement transformer l’expérience d’achat, les assistants d’achat « devront être profondément personnalisés » et être capables – par eux-mêmes – de se souvenir de l’historique des commandes, des préférences en matière de produits et des habitudes d’achat d’un client, a déclaré le géant du conseil McKinsey & Company dans un rapport d’août.
Amazon a noté que les réponses de Rufus sont basées sur des informations contenues dans les listes de produits, les questions et réponses de la communauté et les avis des clients, qui incluraient les faux avis utilisés pour augmenter ou diminuer les ventes de produits sur son marché.
Le grand modèle de langage qui alimente le chatbot a également été formé sur l’ensemble du catalogue de l’entreprise et sur certaines informations publiques sur le Web, a écrit Trishul Chilimbi, vice-président d’Amazon qui supervise la recherche sur l’IA, dans le magazine d’ingénierie électrique IEEE Spectrum en octobre.
Mais on ne sait pas exactement comment Amazon et d’autres sociétés prennent en compte différents éléments de formation – tels que les avis – dans leurs recommandations, ni comment exactement les vendeurs les proposent, selon Nicole Greene, analyste au cabinet de conseil en gestion Gartner.
La nouvelle fonctionnalité d’achat de Perplexity AI permet aux utilisateurs de saisir des requêtes de recherche telles que « meilleure coque de téléphone » et de recevoir des réponses provenant de diverses sources, notamment Amazon et d’autres détaillants, tels que Best Buy. Perplexity a également invité les détaillants à partager des données sur leurs produits et a déclaré ceux qui le font auraient plus de chances de voir leurs articles recommandés aux acheteurs.
Mais le PDG de Perplexity, Aravind Srinivas, a suggéré dans une récente interview avec le magazine Fortune qu’il ne savait pas comment la nouvelle fonctionnalité d’achat recommandait des produits aux clients. Mais dans une interview avec l’AP, le directeur commercial Dmitry Shevelenko a repoussé cette caractérisation, affirmant que le commentaire de Srinivas «avait probablement été sorti de son contexte».
Le contexte, a-t-il déclaré, est qu’avec la technologie d’IA générative, « vous ne pouvez pas savoir à l’avance exactement quels seront les résultats, simplement en vous basant sur les intrants » issus du matériel de formation.
Shevelenko a déclaré que les détaillants et les marques doivent savoir qu’ils ne peuvent pas recommander leurs produits dans le moteur de recherche de Perplexity, car ils « introduisent des mots clés » dans leurs sites Web ou utilisent différentes techniques pour mieux apparaître dans les résultats de recherche.
La façon dont vous apparaissez dans une réponse est d’avoir un meilleur produit et de meilleures fonctionnalités », a-t-il déclaré.
