Lazada

Objectif

Augmenter la conversion et le panier sur la marketplace en repondant aux questions produit des acheteurs au moment de la consideration, en personnalisant recommandations et resumes d'avis, et en abaissant le cout de production de fiches produit de qualite pour le million de vendeurs actifs, sur six marches d'Asie du Sud-Est ou l'appetence pour l'IA d'achat est deja forte.

Le déploiement

En octobre 2024, Lazada annonce une suite de fonctions genAI pour ses six marches d'Asie du Sud-Est (Indonesie, Malaisie, Philippines, Singapour, Thailande, Vietnam), articulee autour de deux camps. Cote acheteur, l'assistant AI Lazzie repond aux questions produit, compare les caracteristiques, resume les avis clients et personnalise les recommandations a partir du comportement de navigation et de l'historique d'achat ; s'y ajoutent des smart reviews, des offres et vouchers curates par IA, et un mecanisme SmartStack qui combine automatiquement recompenses et bons vendeurs. Cote vendeur, un Product Listing Agent genere titres et descriptions, traduit les fiches dans les langues de la region via l'outil Marco MT et suggere un prix competitif selon la demande en temps reel ; un Refund Agent traite des demandes de remboursement en autonomie. L'ensemble repose sur Qwen, le grand modele de langage du groupe Alibaba. Lazada declare relier environ 160 millions d'utilisateurs actifs a plus d'un million de vendeurs actifs chaque mois. En phase pilote, Lazzie aurait augmente les commandes de 42 pour cent et les interactions de 50 pour cent ; ces chiffres sont un pilote, pas un resultat generalise. Le Product Listing Agent a optimise plus de 13 millions de fiches, avec des vues de page en hausse jusqu'a 180 pour cent en une semaine, et 35 pour cent des demandes de remboursement etaient traitees en autonomie avec 99 pour cent de precision (presse, novembre 2025).

Résultats Preuve B

Communique officiel de Lazada (T1_primaire, PR Newswire, oct. 2024) annoncant la suite genAI sur six marches et chiffrant l'echelle de la marketplace (160 millions d'utilisateurs, un million de vendeurs), concordant avec une presse etablie (The Manila Times, nov. 2025) qui rapporte les chiffres d'impact attribues a Lazada (13 millions de fiches optimisees, remboursements en autonomie, et le pilote a +42 pour cent). Chiffres publics et concordants mais aucun de niveau resultats financiers ; le +42 pour cent est explicitement un pilote.

Le détail interne n'est pas public. Voici une approche éprouvée qui mène au même résultat - à adapter à votre stack.

1. 1
   Question de l'acheteur client

   Le client interroge Lazzie sur un produit, une comparaison ou un avis, dans l'app ou sur le site.

2. 2
   Reponse conversationnelle et recommandation IA

   Lazzie interprete la requete via Qwen, va chercher fiches, avis et historique, resume les avis et propose des recommandations personnalisees et des vouchers.

3. 3
   Generation de la fiche cote vendeur IA

   Le vendeur soumet un produit ; le Product Listing Agent genere titre et description, traduit dans la langue du marche via Marco MT et suggere un prix competitif.

4. 4
   Traitement autonome des remboursements IA

   Le Refund Agent instruit une partie des demandes de remboursement et emet des codes de retour, sans intervention humaine sur les cas standards.

5. 5
   Supervision et pilotage equipe data

   Les equipes suivent conversion, interactions, vues de page vendeur et taux de remboursement autonome pour etendre le perimetre et ajuster les modeles.