Mastercard lance un nouvel outil d’achat à base d’IA générative appelé « Shopping Muse », conçu pour aider les utilisateurs à obtenir des recommandations de produits personnalisées. L’outil est alimenté par Dynamic Yield, une société de personnalisation qui a été acquise par Mastercard en avril 2022. Selon Mastercard, l’idée derrière Shopping Muse est de « révolutionner la façon dont les clients recherchent et découvrent des produits dans le catalogue numérique d’un détaillant ».
L’outil peut prendre en compte le langage familier des utilisateurs et le transformer en recommandations de produits sur mesure. Shopping Muse est capable de comprendre les tendances modernes et les expressions telles que « cottagecore » ou « beach formal ». Vous pouvez poser à l’outil des questions telles que « Que dois-je porter pour un mariage d’été ? » ou « Pouvez-vous me recommander des pièces pour une garde-robe minimaliste ? ».
Afin de fournir des recommandations personnalisées, Shopping Muse examine le contexte de l’expérience d’achat de l’utilisateur, la ou les questions directes qui lui sont posées et le contenu de la conversation. Les algorithmes utilisent les données du catalogue de produits du détaillant, ainsi que le comportement de l’acheteur sur le site, comme le fait de cliquer sur certains produits et d’ajouter des produits au panier. Les algorithmes prennent également en compte les préférences connues et en temps réel du consommateur.
Si l’utilisateur est connecté, les algorithmes peuvent prendre en compte son historique d’achat et de navigation chez le détaillant, y compris les achats effectués en personne qu’il a connectés à son compte en communiquant au caissier son numéro de téléphone ou son adresse électronique, par exemple.
Crédits d’image : Mastercard
En plus d’aider les utilisateurs à effectuer des recherches par phrase, Shopping Muse peut également recommander des articles même lorsque l’utilisateur ne trouve pas les mots pour décrire ce qu’il cherche. Mastercard explique que « grâce à des outils intégrés de reconnaissance d’images, les détaillants peuvent recommander des produits pertinents sur la base de similitudes visuelles avec d’autres produits, même s’ils n’ont pas les bonnes étiquettes techniques ».
Bien que la mode soit le premier cas d’utilisation du nouvel outil de Mastercard, l’entreprise affirme que cette technologie pourrait s’étendre à d’autres catégories, comme le mobilier et l’épicerie.
« La personnalisation donne aux gens les expériences d’achat qu’ils souhaitent, et l’innovation basée sur l’IA est la clé pour débloquer des achats en ligne immersifs et sur mesure », a déclaré Ori Bauer, le PDG de Dynamic Yield by Mastercard, dans un communiqué. « En exploitant la puissance de l’IA générative dans Shopping Muse, nous répondons aux normes des consommateurs et rendons les achats plus intelligents et plus transparents que jamais. »
Mastercard affirme que les détaillants doivent s’adapter à l’évolution des demandes en adoptant la technologie, notant que plus d’un détaillant sur quatre utilise déjà des solutions d’IA générative, tandis que 13 % prévoient de les adopter au cours de l’année prochaine.
Ce nouvel outil est l’un des nombreux outils d’achat par IA générative lancés l’année dernière. Par exemple, Google permet désormais aux utilisateurs de recevoir des recommandations de cadeaux générées par l’IA sur Search, tandis que Bing de Microsoft peut générer automatiquement des guides d’achat lorsque vous utilisez une requête telle que « fournitures pour l’université ». Nous verrons probablement d’autres outils similaires à l’avenir, car Gartner a récemment publié un rapport qui prédit que 80 % des organisations de service et d’assistance à la clientèle appliqueront la technologie d’IA générative sous une forme ou une autre d’ici 2025.