Amazon fait appel à l’IA pour aider les clients à trouver des vêtements à leur taille lors de leurs achats en ligne

Amazon fait appel à l’IA pour aider les clients à trouver des vêtements à leur taille lors de leurs achats en ligne

Après s’être récemment tourné vers l’IA générative pour améliorer ses évaluations de produits, le géant du commerce électronique Amazon a expliqué aujourd’hui comment il utilise désormais la technologie de l’IA pour aider les clients à acheter des vêtements en ligne. L’entreprise explique qu’elle utilise désormais de grands modèles de langage, l’IA générative et l’apprentissage automatique pour alimenter quatre fonctions alimentées par l’IA qui aideront les clients à trouver des vêtements à leur taille – un défi permanent lors de l’achat en ligne et la principale cause de retour de vêtements.

Selon une étude de Coresight Research, le taux moyen de retour des vêtements commandés en ligne est de 24,4 %, soit 8 points de pourcentage de plus que l’état général des retours en ligne. En outre, les détaillants et les marques ont déclaré que les retours en ligne avaient augmenté au cours des deux dernières années. Souvent, cela s’explique en partie par le fait que les consommateurs d’aujourd’hui achètent un article en plusieurs tailles ou couleurs, puis renvoient ceux qui ne conviennent pas, car il est devenu plus facile d’effectuer des essayages à domicile et de renvoyer les articles.

Pour relever ce défi, Amazon a introduit l’IA dans l’expérience d’achat en ligne de quatre façons : dans les recommandations de taille personnalisées, un outil « Fit Insights » pour les vendeurs, des points forts alimentés par l’IA à partir d’avis sur les tailles laissés par d’autres clients, et des tableaux de tailles réimaginés.

Pour les recommandations de taille personnalisées, Amazon Fashion a utilisé l’IA pour développer un algorithme d’apprentissage profond qui aidera les clients à trouver la taille qui leur convient le mieux dans une grande variété de styles.

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Ce système fonctionne en tenant compte de la relation entre les systèmes de taille des marques, les commentaires sur le produit et les préférences du client en matière de taille. Les informations sont combinées en temps réel pour suggérer la taille la plus adaptée au client et s’adaptent à l’évolution de ses besoins en matière de taille. L’entreprise utilise également l’IA pour aider les clients à découvrir les modèles qui leur conviennent le mieux. Toutefois, cette fonction peut s’avérer imparfaite si un membre de la famille fait régulièrement des achats en ligne pour un autre membre de la famille (son fils ou sa fille, par exemple), car le système confond alors la taille du client et celle de l’enfant.

Une autre nouvelle fonctionnalité, « Fit Review Highlights », pourrait toutefois contribuer à résoudre ce problème. Il s’agit d’une extension des nouveaux commentaires des clients générés par l’IA, introduits en août 2023, qui fournissent un bref résumé détaillant l’avis du client et les caractéristiques du produit, ainsi que les attributs clés du produit sous forme de boutons cliquables.

Crédits d’image : Amazon

Avec les mises en évidence de l’ajustement, Amazon extrait des informations sur l’ajustement du vêtement à partir des commentaires des clients, y compris des éléments tels que la précision de la taille, l’ajustement du vêtement sur des parties spécifiques du corps et l’élasticité du tissu. De grands modèles de langage extraient les détails des commentaires des clients, puis l’IA résume les résultats dans un résumé facile à lire et personnalisé pour l’utilisateur, explique Amazon. Cela pourrait permettre aux utilisateurs de gagner du temps, car ils n’auraient pas à lire des centaines d’avis pour se faire une idée de la taille de l’article.

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Le détaillant exploite également l’IA pour améliorer les tableaux des tailles sur l’ensemble du site. À l’aide de grands modèles de langage, Amazon Fashion extrait et nettoie les tableaux de tailles de produits provenant de sources multiples, puis transforme les données en tailles standardisées. Ce processus permet de supprimer les informations en double et de corriger automatiquement les mesures manquantes ou incorrectes, ce qui permet d’obtenir des tableaux plus précis, et donc une meilleure tenue.

Les vendeurs auront eux aussi accès à des informations alimentées par l’IA. Grâce à l’outil Fit Insights d’Amazon Fashion, les vendeurs peuvent comprendre les besoins des clients en matière de coupe et ainsi améliorer la façon dont ils communiquent les tailles aux clients – par exemple, « fidèle à la taille » ou si un article est plus petit ou plus grand.

Ces informations peuvent également être utilisées pour orienter les futurs efforts de fabrication, note Amazon. Dans ce cas, de grands modèles de langage sont utilisés pour extraire et regrouper les commentaires des clients sur la coupe, le style et le tissu, en plus des retours, des analyses des tableaux de tailles et des avis des clients. L’apprentissage automatique est également utilisé pour identifier les erreurs dans les tableaux de tailles de la marque, le cas échéant.

Crédits image : Amazon

Ces fonctionnalités ne sont qu’une poignée des avancées de l’IA qu’Amazon a employées pour améliorer l’expérience d’achat sur son site au cours des derniers mois. Au-delà des commentaires des clients, Amazon a également lancé des outils d’IA générative pour aider les vendeurs à rédiger leurs descriptions de produits et à améliorer leurs images. Le détaillant a estimé à l’époque que ces outils pouvaient augmenter le taux de clics de 40 %. En dehors d’Amazon Web Services, l’entreprise a également introduit l’IA dans d’autres produits de consommation, notamment Alexa et Fire TV.

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