La question que nous posent le plus souvent nos clients est la suivante : Comment les LLM peuvent-ils nous aider à être plus compétitifs ? Dans cet article et les suivants, nous couvrirons tous les aspects de la science des données et de l'intelligence artificielle dans le commerce électronique aujourd'hui, et comment les différents concepts sont appliqués pour améliorer une gamme d'indicateurs clés de performance (KPI) à la fois pour les marques et les détaillants. En s'appuyant sur les LLM, les entreprises peuvent obtenir des taux de conversion plus élevés, une meilleure satisfaction des clients et une augmentation des revenus.
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont un type de programmes d'intelligence artificielle. Il s'agit de systèmes formés sur de grandes quantités de données textuelles et conçus pour comprendre et générer du langage humain. Ils constituent des outils incroyablement puissants pour toute une série d'applications, notamment le traitement du langage naturel (NLP), la traduction, la création de contenu, etc.
Prenons l'exemple de ChatGPT. ChatGPT utilise un modèle de langage étendu (LLM) pour comprendre les questions et générer des réponses. Lorsque vous posez une question, ChatGPT traite le texte d'entrée, examine le contexte et utilise sa connaissance des modèles linguistiques pour prédire et générer une réponse. Le modèle s'appuie sur la grande quantité de données sur lesquelles il a été formé, combinée à sa capacité à se souvenir du contexte de la conversation, pour fournir des réponses pertinentes et cohérentes.
Dans le contexte du commerce électronique, les LLM peuvent être utilisés pour améliorer les capacités de collecte de données, développer des services de données intelligents et améliorer la précision et la fiabilité de divers produits basés sur des données. En voici quelques exemples:
L'une des applications les plus courantes et les plus utilisées est l'utilisation des LLM en tant que systèmes de recommandation. Comme d'autres modèles de similarité, les LLM peuvent aider à identifier les produits correspondant exactement et les produits similaires afin d'améliorer la capacité d'une entreprise à se comparer aux autres.
La correspondance exacte d'un produit consiste à trouver le même produit unique sur différents sites Web, en s'assurant que tous les attributs - tels que la marque, le modèle, l'année, la couleur et d'autres spécifications - sont identiques. Par exemple, si vous recherchez un "2023 Apple iPhone 14 Pro, 128GB, Space Gray", une correspondance exacte serait le même modèle avec les mêmes spécifications disponibles sur différentes plateformes de commerce électronique comme Amazon, Best Buy ou l'Apple Store.
En revanche, une correspondance similaire, ou correspondance analogue, fait référence à des produits qui, sans être identiques en tous points, sont considérés comme équivalents par les utilisateurs à des fins pratiques. Ces produits peuvent différer par certains aspects, tels que la marque ou la couleur, mais ils ont la même fonction ou répondent au même besoin. Par exemple, si quelqu'un cherche un smartphone dont les caractéristiques sont similaires à celles de l'"Apple iPhone 14 Pro 2023", un produit équivalent pourrait être le "Samsung Galaxy S23, 128GB, Phantom Black". Bien que les marques et les modèles diffèrent, les deux produits offrent des caractéristiques comparables, ce qui en fait des alternatives viables aux yeux du consommateur.
Cette distinction est cruciale dans le commerce électronique. Les correspondances exactes sont nécessaires dans de nombreux cas, lorsqu'un détaillant, par exemple, souhaite connaître les prix pratiqués par ses concurrents pour les mêmes produits. D'autre part, les comparaisons similaires sont devenues plus nécessaires lorsque les marques ou les détaillants cherchent à mieux comprendre comment ils sont compétitifs lorsqu'il s'agit de produits exclusifs ou de produits de marque privée de concurrents. Dans les deux cas, il n'y a généralement pas d'attribut ou d'ensemble d'attributs évidents à comparer, et nous comptons donc sur les LLM pour nous aider à déterminer ce qui est le plus logique d'un point de vue comparatif. Les LLM y parviennent en explorant et en comprenant les données produit non structurées dans leur intégralité, telles que les descriptions, les attributs, les commentaires des clients et même les médias sociaux, afin de générer des recommandations de produits similaires.
Avant les LLM, l'étiquetage des données - le processus d'annotation des données avec des balises ou des étiquettes significatives pour les rendre compréhensibles pour les modèles d'apprentissage automatique - était très difficile ou presque impossible. Les LLM peuvent désormais générer des données semi-étiquetées, ce qui signifie qu'ils peuvent attribuer automatiquement certaines étiquettes aux données, réduisant ainsi la quantité d'efforts manuels nécessaires et enrichissant les données de manière évolutive.
En ce qui concerne l'identification des correspondances exactes, les données étiquetées sont essentielles pour la mise en correspondance et l'analyse ultérieure, sur les différentes plateformes de commerce électronique. Les étiquettes telles que la marque, le modèle, l'année et la couleur permettent de s'assurer que les comparaisons sont exactes. Pour les correspondances similaires, les données étiquetées aident à comparer des produits qui peuvent différer par certains attributs mais qui ont la même fonction ou répondent à des besoins similaires des clients. Par exemple, un "Samsung Galaxy S23, 128GB, Phantom Black" peut être étiqueté avec des attributs tels que "smartphone", "128GB de stockage" et "couleur noire". Ces étiquettes permettent au système de l'identifier comme un produit similaire à l'iPhone 14 Pro, malgré les différences de marque.
Les détaillants et les marques ont déjà accès à une grande quantité d'informations sur les prix, qu'ils utilisent pour tout ce qui concerne la gestion et l'optimisation des prix, l'analyse des rayons numériques et l'application des politiques de prix (telles que les prix moyens pondérés). Chez Wiser, nous intégrons désormais ce type d'informations dans nos analyses menées par le LLM afin d'obtenir des informations plus approfondies dans des domaines tels que les tendances historiques en matière de prix, la popularité des produits, l'impact des changements saisonniers sur les stratégies de prix et, le cas échéant, le comportement des clients. En comprenant comment les stratégies de prix sont exécutées et ajustées en temps réel, nos clients peuvent bénéficier de ces connaissances pour affiner leurs propres stratégies de prix. En pratique, cela signifie qu'à l'avenir, nos clients ne se contenteront pas de suivre les actions de leurs concurrents, mais qu'ils seront également en mesure de prévoir les meilleurs moments pour proposer des promotions et procéder à d'autres ajustements stratégiques.
L'intégration de grands modèles linguistiques (LLM) dans les stratégies de commerce électronique offre une approche transformatrice de la collecte, de l'appariement et de l'analyse des données. En tirant parti des capacités avancées des LLM, les entreprises peuvent obtenir une correspondance plus précise entre les produits, mieux comprendre les stratégies de tarification et améliorer l'ensemble de leurs processus décisionnels fondés sur les données. Alors que nous continuons à explorer et à mettre en œuvre ces technologies, le potentiel d'innovation et d'amélioration de l'expérience client est immense.
L'intégration de grands modèles linguistiques (LLM) dans les stratégies de commerce électronique offre une approche transformatrice de la collecte, de la mise en correspondance et de l'analyse des données. En tirant parti des capacités avancées des LLM, les entreprises peuvent obtenir une correspondance plus précise entre les produits, obtenir des informations plus approfondies sur les stratégies de tarification et améliorer leurs processus décisionnels globaux fondés sur les données. Alors que nous continuons à explorer et à mettre en œuvre ces technologies, le potentiel d'innovation et d'amélioration de l'expérience client est vaste.
Restez à l'écoute pour l'article du mois prochain, dans lequel nous approfondirons la question de la similarité des produits et de son impact sur le positionnement concurrentiel. Nous vous remercions de votre lecture!
À propos de l'auteur :
Paul Turner dirige la nouvelle équipe produit Plateforme chez Wiser, où il se concentre sur l'amélioration de nos capacités de collecte de données et de nos services de données intelligents, y compris les algorithmes de correspondance avancés, afin de fournir des données supérieures et fiables dans tous les produits Wiser. Fort d'une expérience impressionnante dans le domaine des grands ensembles de données, de la science des données et de la mise en œuvre de plates-formes à grande échelle, Paul apporte une grande expertise à son poste. Il excelle dans la stratégie produit et le développement de services innovants, en utilisant des modèles de compréhension du langage naturel (NLU) et de traitement du langage naturel (NLP) pour piloter le développement de nouveaux produits.