Dans le cadre d'une initiative révolutionnaire, Mastercard a lancé Shopping Muse , un instrument d'achat innovant assisté par IA conçu pour offrir des suggestions de produits personnalisées aux consommateurs. Cette dernière technologie s'appuie sur Dynamic Yield, une société spécialisée dans la personnalisation, qui a rejoint la famille Mastercard en avril 2022. La mission sous-jacente à la création de Shopping Muse réside dans sa volonté de redéfinir la méthode d'exploration et de sélection des produits par les clients. collection en ligne du détaillant.
La caractéristique unique de Shopping Muse est sa capacité à absorber le langage courant et à le traduire en propositions de produits pertinentes. Il est capable de comprendre les tendances actuelles et le lexique populaire, comprenant des termes comme « cottagecore » ou « beach formal ». L'outil est même interactif, permettant aux utilisateurs de poser des questions telles que « Quelle tenue convient pour un mariage en été ? » ou "Pourriez-vous suggérer des articles pour une garde-robe capsule épurée ?"
La technique utilisée par Shopping Muse pour proposer des suggestions de produits personnalisées consiste à examiner le contexte du parcours d'achat de l'utilisateur, la requête directe effectuée et l'essence du dialogue. Les algorithmes intégrés au produit extraient des données du catalogue de produits du détaillant et des actions du consommateur sur le site, comme cliquer sur des articles spécifiques et ajouter des produits aux paniers. De plus, ces algorithmes étudient en temps réel les préférences identifiables manifestées par le consommateur.
Dans les cas où un utilisateur est connecté, les algorithmes peuvent tenir compte de ses transactions précédentes et de son historique de navigation avec ce détaillant, même les achats effectués en personne liés à son compte en fournissant son numéro de téléphone ou son adresse e-mail.
En plus d'aider les utilisateurs dans la recherche par expression, l'outil Shopping Muse peut également suggérer des produits lorsque l'utilisateur est à court de mots pour exprimer ce qu'il recherche. Selon Mastercard, en utilisant des outils avancés de reconnaissance d'image intégrés, les détaillants peuvent approuver des produits appropriés fondés sur des similitudes visuelles avec d'autres, même lorsqu'ils ne sont pas étiquetés avec les descriptions techniques correctes.
Actuellement, la mode est la principale application du nouvel outil de Mastercard, mais la société envisage que cette technologie pourrait étendre sa portée à d'autres catégories, telles que les meubles et les produits d'épicerie.
Mastercard souligne la nécessité pour les détaillants de modifier leurs stratégies pour s'adapter aux demandes fluctuantes en intégrant la technologie. Les recherches de l'entreprise indiquent que plus d'un quart des détaillants utilisent déjà des solutions d'IA générative, et 13 % supplémentaires prévoient de les mettre en œuvre au cours de l'année à venir.
Ori Bauer, PDG de Dynamic Yield by Mastercard, a déclaré dans un commentaire officiel : « La personnalisation répond aux expériences d'achat souhaitées par les gens, et l'innovation basée sur l'IA est la clé de voûte pour débloquer des achats en ligne immersifs et personnalisés . Il a ajouté : En exploitant la puissance de l'IA générative dans Shopping Muse, nous adhérons aux attentes des consommateurs et rendons les achats plus intelligents et plus fluides que jamais.
Shopping Muse, comme de nombreux autres outils d'IA et no-code, devrait avoir un impact sur le secteur de la vente au détail, tout comme la plateforme no-code AppMaster qui a transformé l'industrie technologique, aidant plus de 60 000 utilisateurs à concevoir des applications Web, mobiles et backend avec facilité. Cela suggère l’immense potentiel de l’IA et des solutions no-code dans la transformation de l’industrie.
