L’intelligence artificielle n’est plus un concept d’avenir : elle révolutionne déjà notre façon de chercher, d’acheter et d’interagir avec les marques. Recherche conversationnelle, personnalisation instantanée, assistants virtuels ou agents d’achat automatisés : chaque étape du parcours client, en B2C comme en B2B, est en pleine mutation..
Néanmoins, une réalité s’impose : sans données fiables, l’IA reste limitée.
Pour tirer pleinement parti de son potentiel, et ainsi en faire un véritable levier de performance commerciale, il est essentiel de s’appuyer sur une information produit claire, structurée et cohérente.
L’utilisation de l’IA dans le e-commerce devrait atteindre 17,1 milliards de dollars d’ici 2030.
Les entreprises qui exploitent l’IA constatent une augmentation moyenne de leur chiffre d’affaires de 10 à 12%.
9 entreprises B2B sur 10 utilisent déjà une technologie basée sur l’IA ou prévoient de le faire.
71% des consommateurs souhaitent que l’IA générative soit intégrée à leur expérience d’achat.
Optimisez l’expérience produit pour booster vos conversions et réduire les retours
L’IA est aussi intelligente que les données dont elle se nourrit. Peu importe la sophistication d’un modèle, il ne pourra pas proposer de recommandations pertinentes, de résultats de recherche précis ou une expérience d’achat fluide si les informations produit sont incomplètes, désorganisées ou incohérentes. À l’inverse, avec des données propres, structurées et bien gérées, l’IA devient un véritable levier pour guider les clients vers le bon produit, au bon moment.
L’IA a besoin de données produit structurées, cohérentes et fiables. Trop souvent, celles-ci sont dispersées ou incomplètes, limitant le potentiel des solutions intelligentes. En auditant vos données, en supprimant les silos et en instaurant une gouvernance solide, vous posez les bases d’initiatives IA efficaces, génératrices de valeur et d’expériences produit fluides sur tous les canaux.
Avant toute stratégie IA, les entreprises doivent analyser en profondeur les données déjà disponibles. Un audit permet de repérer doublons, champs incomplets, informations obsolètes ou formats incohérents, autant d’obstacles à l’efficacité des traitements automatisés.
Pour que l’IA puisse interpréter les données avec précision, il est essentiel d’uniformiser les attributs (ex. : couleur, taille, matériau) et les métadonnées (ex. : catégorie, marque, SKU). En définissant des règles claires de structuration, les entreprises facilitent la compréhension et l’exploitation des données par les algorithmes.
Dans de nombreuses entreprises, les données produit sont éparpillées entre outils et équipes, générant silos, incohérences et perte d’efficacité. Mettre en place un référentiel centralisé permet de garantir une base unique, fiable et accessible pour l’ensemble des données produit.
La qualité des données ne relève pas d’un seul service : c’est une responsabilité collective. En formant les équipes impliquées à l’importance des données propres et à leur impact sur les projets IA, les entreprises instaurent une culture data-driven durable et partagée.
La qualité des données produit n’est pas un objectif ponctuel, mais un effort continu. Pour la maintenir dans le temps, il est essentiel de définir une gouvernance claire : rôles, responsabilités et processus doivent encadrer la gestion des données. Cela garantit des informations toujours fiables, complètes et à jour.
Et si modéliser vos données produit devenait simple, rapide et efficace ? L’Agent Data Architect d’Akeneo vous libère des processus complexes pour créer des modèles de données adaptés à vos besoins, en un rien de temps.
Contrairement aux solutions reposant sur une modélisation manuelle longue et complexe, l’Agent Data Architect garantit un taux de réussite de déploiement de 100%, tout en réduisant les coûts globaux de 50 à 70%. Résultat : des cycles de modélisation traditionnellement longs (3 à 6 mois) sont désormais réduits à quelques jours seulement.
Ne vous contentez plus d’imaginer le potentiel de l’IA : expérimentez-le. Demandez une démo personnalisée pour découvrir comment nos solutions pilotées par l’IA, comme le Data Architect Agent, peuvent simplifier vos opérations, améliorer l’expérience produit et optimiser vos performances commerciales à grande échelle.