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 tirant parti des LLM, les entreprises peuvent obtenir des taux de conversion plus élevés, une meilleure satisfaction des clients et une croissance accrue de leur chiffre d'affaires.
Que sont les grands modèles linguistiques (LLM) ?
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 :
Améliorer les capacités de collecte de données
- Extraction automatisée de données: Les LLM peuvent extraire automatiquement des informations pertinentes à partir de vastes quantités de données non structurées telles que les commentaires des clients, les descriptions de produits et les messages sur les médias sociaux. Cela permet aux entreprises de recueillir des informations sans avoir à saisir manuellement de nombreuses données.
- Traitement du langage naturel (NLP): Les LLM excellent dans la compréhension et le traitement du langage humain, ce qui leur permet d'interpréter et d'analyser plus efficacement les données textuelles. Cette capacité permet aux entreprises de comprendre les sentiments des clients, de détecter les tendances émergentes et d'identifier les points de douleur communs.
- Enrichissement des données: En intégrant des données provenant de sources multiples, les LLM peuvent enrichir les ensembles de données existants avec un contexte et des informations supplémentaires. Par exemple, ils peuvent fusionner les données de vente avec les commentaires des clients pour fournir une vue plus complète de la performance des produits.
Développer des services de données intelligents
- Recommandations personnalisées: Les LLM peuvent analyser le comportement et les préférences des utilisateurs afin de générer des recommandations de produits hautement personnalisées. Cela permet non seulement d'améliorer l'expérience d'achat, mais aussi d'augmenter la probabilité de conversions et d'achats répétés.
- Optimisation de la recherche: Les LLM améliorent la fonctionnalité de recherche en comprenant les requêtes en langage naturel et en fournissant des résultats de recherche plus précis. Ils peuvent interpréter l'intention de l'utilisateur et fournir des produits pertinents, même si les termes de recherche sont vagues ou imprécis.
Améliorer la précision et la fiabilité des produits basés sur des données
- Analyse prédictive: Les LLM peuvent analyser des données historiques afin d'identifier des modèles et des tendances, ce qui permet aux entreprises de faire des prévisions basées sur des données concernant les ventes futures, les besoins en stocks et le comportement des clients. Cela contribue à la planification stratégique et à l'optimisation des opérations.
- Conformité et contrôle de la qualité: Les responsables de la gestion du cycle de vie peuvent s'assurer que les listes de produits sont conformes aux normes réglementaires et aux directives de qualité internes. Ils peuvent signaler les divergences, les informations incorrectes et les violations potentielles des politiques du site MAP , afin de préserver l'intégrité des données relatives aux produits.
Les LLM pour améliorer la correspondance exacte et similaire des produits
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 qui correspondent exactement et ceux qui sont similaires afin d'améliorer la capacité d'une entreprise à se comparer à d'autres.
À propos des correspondances exactes et des correspondances similaires
La correspondance exacte d'un produit consiste à trouver le même produit unique sur différents sites web, en veillant à ce que tous les attributs - tels que la marque, le modèle, l'année, la couleur et d'autres spécifications - soient 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, un produit similaire, ou similaire, fait référence à des produits qui, bien qu'ils ne soient pas 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 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 domaine du 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 correspondances 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 sous marque de distributeur de la concurrence. 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. Pour ce faire, les LLM explorent et comprennent les données non structurées des produits 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.
Les LLM au service de l'enrichissement des données
Avant les LLM, l'étiquetage des données - le processus d'annotation des données avec des étiquettes significatives pour les rendre compréhensibles pour les modèles d'apprentissage automatique - était très difficile, voire 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.
Une meilleure compréhension et qualite des donnees pour tous
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 MAP). Chez Wiser, nous intégrons désormais ce type d'informations dans notre analyse basée sur 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 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.
Conclusion et perspectives d'avenir
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 l'appariement et de son impact sur le positionnement concurrentiel. Nous vous remercions de votre lecture !
A propos de l'auteur :
Paul Turner dirige la nouvelle équipe de produits 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.
