Dans cet article, nous allons explorer les différentes façons dont les modèles de langage (LLM) peuvent être utilisés pour le commerce électronique, au-delà de la simple correspondance de produits. Si vous ne l'avez pas encore fait, consultez notre article précédent sur L'utilisation des LLM dans le commerce électronique [insérer le lien ici].
Les modèles de langage à grande échelle ont un large éventail d'applications dans le commerce électronique, de l'analyse des commentaires des clients à l'amélioration de la découverte des produits. Au-delà de l'appariement des produits, ils peuvent contribuer à des tâches telles que la classification des produits, l'analyse des sentiments, l'assistance à la clientèle et même l'identification des tendances dans les préférences des consommateurs. Ils peuvent également aider à détecter les écarts de prix, à évaluer le contenu marketing et à automatiser les interactions avec les clients, autant d'éléments essentiels pour rester compétitif dans le paysage numérique d'aujourd'hui.
L'analyse des sentiments dans le commerce électronique
L'analyse des sentiments, souvent appelée "opinion mining", est une méthode utilisée pour déterminer le sentiment qui se cache derrière les déclarations ou les avis des clients, en les classant comme positifs, négatifs ou neutres.
En termes plus simples, les outils d'analyse des sentiments aident les entreprises à comprendre ce que les clients pensent de leurs produits en analysant ce qu'ils disent dans les évaluations ou les commentaires. Par exemple, si un client écrit : "J'adore la facilité d'utilisation de ce produit", l'analyse des sentiments le classera comme positif. Si un autre client dit : "Le produit fonctionne, mais il est trop cher", le sentiment pourrait être un mélange de neutre et de négatif, en fonction du contexte.
Dans le passé, les organisations s'appuyaient sur des modèles complexes d'apprentissage automatique, des techniques d'apprentissage profond ou des méthodes basées sur le lexique pour effectuer ce type d'analyse. Cependant, ces approches nécessitaient beaucoup d'efforts manuels pour former des modèles, construire des algorithmes spécialisés ou développer des dictionnaires de mots associés à des sentiments spécifiques.
Les méthodes historiques d'analyse des sentiments prennent souvent beaucoup de temps car elles nécessitent un étiquetage approfondi des données, un réglage des algorithmes et des mises à jour constantes pour garantir la précision. Par exemple, l'apprentissage profond nécessite de grands ensembles de données et des ordinateurs puissants ressources pour identifier des modèles, tandis que les méthodes basées sur un lexique nécessitent la compilation d'une longue liste de mots et des sentiments qui leur sont associés, ce qui ne permet pas toujours de saisir les nuances du langage humain. Les LLM, en revanche, sont pré-entraînés sur de grandes quantités de texte et sont intrinsèquement capables de comprendre le contexte, ce qui rend la classification des sentiments beaucoup plus facile et rapide.
Il y a, bien sûr, certaines limites. Les LLM, comme les humains, ont du mal à saisir certaines subtilités du langage, comme le sarcasme. Par exemple, considérons un commentaire qui dit : "Oh super, encore un produit qui tombe en panne au bout d'une semaine, juste ce qu'il me fallait !". Alors qu'un être humain pourrait y voir un sarcasme, un LLM pourrait l'interpréter comme étant positif en raison d'expressions telles que "juste ce dont j'avais besoin". Une mauvaise interprétation du sarcasme pourrait conduire à une classification incorrecte des sentiments, ce qui pourrait fausser les informations tirées des commentaires des clients.
Utiliser de grands modèles linguistiques pour améliorer le commerce électronique
Maintenant que les LLM peuvent classifier rapidement et efficacement les sentiments, comment pouvons-nous en tirer profit pour le succès du commerce électronique ?
1. Améliorer le service à la clientèle
En triant les commentaires négatifs et neutres de vos clients, vous pouvez donner la priorité aux problèmes les plus urgents et affecter vos meilleurs agents du service clientèle à la réponse.
Par exemple, si vous recevez un flot de commentaires négatifs concernant un retard dans la livraison d'un produit, vous pouvez déployer vos meilleurs agents d'assistance pour résoudre le problème avant qu'il ne s'aggrave. Par ailleurs, pour les commentaires neutres, tels que "Le produit est correct, mais rien de spécial", vous pouvez demander à vos agents de convertir les clients indifférents en clients fidèles en leur proposant des incitations ou des solutions pour améliorer leur expérience.
2. Soutien aux idées
L'analyse des sentiments peut également vous aider à faire correspondre le ton des commentaires des clients avec leur classement par étoiles, ce qui vous permet d'obtenir des informations plus approfondies. Par exemple, vous pouvez constater qu'une note de 5 étoiles contient une plainte mineure concernant l'emballage, ce qui pourrait vous donner l'occasion d'apporter des améliorations. À l'inverse, une note de 3 étoiles peut contenir un commentaire élogieux à l'exception d'un petit inconvénient, ce qui ouvre la voie à des actions de sensibilisation ciblées.
Supposons que vous ayez un produit noté 4,5 étoiles, mais qu'après avoir analysé les commentaires, vous remarquiez que plusieurs clients expriment une légère frustration à propos des instructions d'installation. Grâce à cette information, vous pouvez affiner vos guides d'installation et améliorer la satisfaction des utilisateurs. De même, si un commentaire de 2 étoiles fait l'éloge de la qualité du produit mais critique les délais d'expédition, le fait de régler le problème de logistique pourrait améliorer l'évaluation globale sans modifier le produit.
3. Mieux comprendre votre client
Les LLM peuvent aider à identifier des thèmes communs dans les commentaires des clients, ce qui facilite la découverte des points douloureux, des préférences ou des tendances émergentes sur le marché.
Par exemple, si plusieurs clients mentionnent qu'ils souhaitent un emballage respectueux de l'environnement, cela peut être le signe d'une tendance croissante au développement durable. Par ailleurs, si de nombreux avis mentionnent que les clients trouvent votre produit trop compliqué à utiliser, cela indique un problème de convivialité qui pourrait conduire à une refonte du produit ou à l'amélioration des supports d'information.
En identifiant ces modèles, vous pouvez prendre des mesures proactives pour améliorer la satisfaction des clients et la perception du marché.
4. Résout-il le problème ?
Après avoir classé les commentaires des clients, l'étape suivante consiste à déterminer si votre produit tient ses promesses. Si vous vendez un produit censé améliorer la productivité, les commentaires des clients reflètent-ils ce résultat ?
Par exemple, si vous vendez une application de productivité et que les clients mentionnent fréquemment qu'elle leur facilite la vie, les commentaires correspondent à la proposition de valeur de votre produit. En revanche, si les avis négatifs se plaignent souvent que l'application se bloque ou qu'il est difficile d'y naviguer, il s'agit d'un problème grave qui nécessite une attention immédiate. En outre, si l'analyse de la concurrence montre que d'autres produits similaires reçoivent des avis plus positifs sur la facilité d'utilisation, cela pourrait mettre en évidence les domaines dans lesquels votre produit n'est pas à la hauteur.
5. Service à la clientèle en temps réel
L'utilisation de grands modèles de langage pour surveiller les commentaires des clients en temps réel permet d'offrir un service proactif. Si le sentiment devient soudainement négatif, vous pouvez affecter des agents du service clientèle à la résolution des problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
Imaginez que vous organisiez une vente flash et que, pendant l'événement, vous détectiez une augmentation des commentaires négatifs sur les problèmes de paiement. Grâce à l'analyse des sentiments en temps réel, votre équipe d'assistance pourrait intervenir, offrir des conseils aux clients en difficulté et éventuellement empêcher l'abandon du panier. De même, si plusieurs commentaires mentionnent un défaut de produit, vous pouvez immédiatement interrompre les ventes et résoudre le problème avant qu'il ne s'étende.
Conclusion
Les grands modèles de langage offrent de nombreuses possibilités d'améliorer le commerce électronique au-delà de l'appariement des produits. En classant efficacement les sentiments des clients, les entreprises peuvent améliorer le service à la clientèle, obtenir des informations sur les performances des produits et mieux comprendre les besoins et les préférences de leurs clients. Qu'il s'agisse d'identifier les points faibles, d'améliorer le support client ou d'être proactif grâce au feedback client en temps réel, les LLM aident les marques à rester agiles et réactives dans le monde en constante évolution de l'e-commerce.
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