Mémoire-projet

Abstract

Cette dissertation analyse comment l'intégration stratégique de l'intelligence artificielle peut améliorer les ventes en ligne chez Germaine Collard. Fondée en 1917, Germaine Collard est une marque multi-marques bien établie dans le secteur de la mode, mais elle se trouve maintenant à un carrefour où l'adoption des technologies numériques est essentielle pour rester compétitive. L'étude est structurée en quatre sections principales, chacune offrant une perspective détaillée sur l'impact de l'IA sur les ventes en ligne de l'entreprise.

La première section propose une contextualisation détaillée, en commençant par un audit de Germaine Collard pour évaluer son environnement actuel et ses défis spécifiques. Cet audit met en évidence l'absence d'une stratégie efficace de recherche naturelle, ce qui réduit la visibilité en ligne de l'entreprise et affecte ses taux de conversion. L'étude souligne l'importance de mettre en œuvre des techniques de SEO pilotées par l'IA et des recommandations personnalisées pour améliorer l'engagement des clients et augmenter les ventes.

La deuxième section explore le cadre théorique en discutant des fondements de l'IA et de ses applications dans l'optimisation des ventes. Elle examine diverses technologies d'IA, telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation, qui peuvent offrir des avantages significatifs à Germaine Collard. L'étude évalue ces technologies pour identifier celles qui conviennent le mieux aux objectifs de l'entreprise, en se concentrant sur l'amélioration de l'expérience client et de l'efficacité opérationnelle.

La troisième section traduit ces concepts théoriques en applications pratiques pour Germaine Collard, montrant comment l'IA peut être concrètement mise en œuvre. Cela inclut l'utilisation d'outils de SEO automatisés via des outils d'analyse comme Ahrefs, la personnalisation des recommandations de produits et l'amélioration des interactions avec les clients via des chatbots. Cette phase pratique implique également la création d'un nouveau site web utilisant un langage de programmation différent, permettant la mise en œuvre de cette nouvelle stratégie. Le suivi des performances de ces technologies et les ajustements nécessaires sont essentiels pour garantir des résultats optimaux.

La section finale présente les conclusions et les recommandations basées sur les résultats de l'étude. L'étude aborde les défis anticipés de l'intégration de l'IA, tels que les préoccupations en matière de confidentialité des données et les coûts des technologies d'IA. Les recommandations incluent l'investissement dans des stratégies de marketing pilotées par l'IA, l'amélioration de l'infrastructure technique du site web et l'analyse continue des données clients pour affiner les modèles d'IA. Bien que les résultats des tests A/B entre l'ancien site analysé avec Ahrefs et le nouveau site utilisant le nouveau langage de programmation ne soient pas encore disponibles, car le nouveau site a été lancé le 20 mai, ces résultats seront présentés lors de la soutenance finale.

En conclusion, malgré l'indisponibilité des résultats à ce stade, cette dissertation suggère que l'IA peut considérablement optimiser les ventes en ligne de Germaine Collard en augmentant la visibilité en ligne, en personnalisant les interactions avec les clients et en améliorant l'efficacité opérationnelle. L'intégration de l'IA est cruciale pour que l'entreprise s'adapte aux exigences du marché numérique et maintienne son avantage concurrentiel. L'étude propose une feuille de route stratégique pour la mise en œuvre des technologies d'IA afin d'atteindre ces objectifs, en veillant à ce que Germaine Collard dépasse les attentes du marché à l'ère numérique, ce que nous espérons prouver objectivement lors de la soutenance orale.