Tendance ecommerce B2B 2023 : comment l’IA peut changer le game

L’IA est devenu le sujet à la mode, mais il reste souvent très compliqué pour les entreprises d’en comprendre les enjeux… et pourtant, en ecommerce B2B en 2023, elle sera un atout considérable pour prendre avantage sur sa concurrence et répondre aux besoins réels des acheteurs B2B.

Le constat

Alors que de nombreux ecommerce B2B ne sont que des catalogues en ligne avec un bon de commande électronique, les acheteurs, qui se recrutent de plus en plus parmi les millenials, réclament de nouvelles formes d’expérience et de nouveaux services.

C’est vraiment cette transformation qu’il faut comprendre.

Plusieurs indicateurs sont incontestables en cela.

• 44% des millenials ne veulent pas avoir affaire à un commercial lorsqu’ils achètent en B2B
• 92% des acheteurs B2B attendent des expériences d’achat similaires à celles du B2C

Là se trouve l’enjeu essentiel pour le ecommerce B2B… et là se trouvent les réponses que l’IA peut apporter.

La solution

La motivation principale d’achat en ligne en B2B est de gagner du temps. C’est sur cet axe que des bénéfices peuvent être réalisés.

• 32% des acheteurs en ligne trouvent qu’il est difficile de trouver les produits qu’ils recherchent
• 35% abandonnent parce qu’ils ne trouvent pas assez rapidement

Or, le principal vecteur de lutte contre ces freins se trouve dans la personnalisation… et qui dit personnalisation dit IA.

En B2B, la personnalisation est différente et est bien plus complexe qu’en B2C :

• Les offres sont souvent très spécifiques et très riches
• Les clients achètent des produits qui peuvent leur être très spécifiques
• Il n’est pas possible de s’appuyer sur des données marché
• Elle nécessite une connaissance client beaucoup plus fine qu’en B2C

C’est pour ces raisons et d’autres que l’IA peut s’avérer beaucoup plus puissante que les habituels algorithmes de personnalisation.

Une de ses grandes forces est de pouvoir s’affranchir de règles de paramétrage trop rigides telles qu’on les voit en B2C.

Quelques exemples d’aide de l’IA

Un exemple typique est la génération de filtres sur les pages listes. Une solution traditionnelle consiste à définir ces filtres en amont par rapport aux caractéristiques produits.

Avec l’IA, les filtres sont déterminés automatiquement en utilisant les données produits, mais aussi en utilisant la connaissance client et son historique.

Ainsi chaque acheteur peut se retrouver avec une interface qui le guide beaucoup plus rapidement vers les produits qui l’intéressent vraiment.

Autre exemple, l’IA va être capable, de manière autonome, de pousser des offres complémentaires ou bien des consommables en fonction, encore une fois, de la connaissance client, de son historique, et d’autres sources de données qu’il est facile d’intégrer sans complexité, puisque, encore une fois, c’est l’IA qui se chargera de déterminer quels sont les critères de choix pertinents.

Mais l’impact de l’IA sur l’offre et l’expérience peut aller encore plus loin :

• Permettre une tarification personnalisée et efficace pour chaque acheteur
• Moduler les modes de paiement en fonction des habitudes d’achat, etc.

L’intérêt d’algorithmes d’IA pluggés au site ecommerce et utilisant de multiples silos de données est qu’il n’y a pas besoin de définir de règles de merchandising et de personnalisation… c’est l’IA qui s’en charge…

Et même si celle-ci peut avoir une grande autonomie, des solutions comme Intershop ou Sparque.ai permettent tout de même d’y injecter de la connaissance humaine via des outils de modulation accessibles, par exemple, aux équipes commerciales.

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