Intelligence artificielle : comment l’IA change le commerce de détail

La  transformation numérique  du commerce de détail dure depuis des années. Il a augmenté la vitesse, l’efficacité et la précision dans toutes les branches du commerce de détail, en grande partie grâce aux données avancées et aux systèmes d’analyse prédictive qui aident les entreprises à prendre des décisions commerciales basées sur les données.

Aucune de ces informations ne serait possible sans l’Internet des objets (IoT) et, plus important encore, l’intelligence artificielle. L’IA dans le commerce de détail a permis aux entreprises de disposer de données et d’informations de haut niveau qui sont exploitées pour améliorer les opérations de vente au détail et de nouvelles opportunités commerciales. En fait, on estime que 40 milliards de dollars de revenus supplémentaires ont été générés par l’IA dans le commerce de détail sur une période de 3 ans.
Les détaillants qui cherchent à rester compétitifs n’ont pas besoin de chercher plus loin que l’IA dans le commerce de détail. Il est prévu que 85 % des entreprises utiliseront l’IA d’ici 2020, et celles qui ne risquent pas de perdre des parts de marché insurmontables au profit de leurs concurrents.

Quelles technologies et solutions sont utilisées pour l’IA dans le commerce de détail ?

L’intelligence artificielle est un terme répandu dans de nombreuses industries, mais beaucoup de gens ne saisissent pas pleinement ce qu’il signifie. Lorsque nous parlons d’intelligence artificielle, nous entendons un certain nombre de technologies, y compris l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive, qui peuvent collecter, traiter et analyser des trésors de données, et utiliser ces informations pour prédire, prévoir, informer et aider les détaillants à produire des données précises et précises. décisions commerciales motivées.

Ces technologies peuvent même agir de manière autonome, en utilisant des capacités analytiques avancées de l’IA pour convertir les données brutes collectées à partir de l’IoT et d’autres sources en informations exploitables. L’IA dans le commerce de détail utilise également l’analyse comportementale et l’intelligence client pour glaner des informations précieuses sur les différentes données démographiques du marché et améliorer de nombreux points de contact différents dans le secteur du service client.

À quoi ressemble l’IA dans le commerce de détail ?

Le secteur dynamique de la vente au détail d’aujourd’hui repose sur une nouvelle alliance d’expériences de vente au détail axées sur les données et sur des attentes accrues des consommateurs. Mais offrir une expérience d’achat personnalisée à grande échelle, pertinente et précieuse, n’est pas une tâche facile pour les détaillants. À mesure que les canaux d’achat numériques et physiques fusionnent, les détaillants capables d’innover leurs canaux de vente au détail se démarqueront en tant que leaders du marché.
Alors, à quoi cela ressemble-t-il exactement ? Voici quelques exemples de la façon dont l’IA dans le commerce de détail remodèle l’ensemble du secteur.

Gestion des stocks –  L’IA dans le commerce de détail crée une meilleure prévision de la demande. En extrayant des informations à partir des données du marché, des consommateurs et des concurrents, les outils d’intelligence d’affaires de l’IA prévoient les changements de l’industrie et apportent des changements proactifs aux stratégies de marketing, de marchandisage et commerciales d’une entreprise. Cela a également un impact sur la planification de la chaîne d’approvisionnement, ainsi que sur la planification des prix et des promotions.

Page d’accueil adaptative –  Les portails mobiles et numériques reconnaissent les clients et personnalisent l’expérience de vente au détail en ligne pour refléter leur contexte actuel, leurs achats précédents et leur comportement d’achat. Les systèmes d’IA font constamment évoluer l’expérience numérique d’un utilisateur pour créer des affichages hyper pertinents pour chaque interaction.

Dynamic Outreach –  Les systèmes CRM et marketing avancés apprennent les comportements et les préférences d’un consommateur grâce à des interactions répétées pour développer un profil d’acheteur détaillé et utiliser ces informations pour fournir un marketing sortant proactif et personnalisé – recommandations, récompenses ou contenu sur mesure.

Chat interactif –  La création  de programmes de chat interactif  est un excellent moyen d’utiliser les technologies d’intelligence artificielle tout en améliorant le service client et l’engagement dans le secteur de la vente au détail. Ces robots utilisent l’IA et l’apprentissage automatique pour converser avec les clients, répondre aux questions courantes et les diriger vers des réponses et des résultats utiles. À leur tour, ces bots collectent des données client précieuses qui peuvent être utilisées pour éclairer les futures décisions commerciales.

Curation visuelle –  Les moteurs algorithmiques traduisent les comportements de navigation du monde réel en opportunités de vente au détail numériques en permettant aux clients de découvrir des produits nouveaux ou connexes à l’aide de la recherche et de l’analyse basées sur des images – en organisant des recommandations basées sur l’esthétique et la similitude.

Découverte guidée –  Alors que les clients cherchent à renforcer la confiance dans une décision d’achat, les assistants automatisés peuvent aider à affiner la sélection en recommandant des produits en fonction des besoins, des préférences et de l’ajustement des acheteurs.

Assistance conversationnelle –  Les assistants conversationnels pris en charge par l’IA utilisent le traitement du langage naturel pour aider les acheteurs à naviguer sans effort dans les questions, les FAQ ou le dépannage et à les rediriger vers un expert humain si nécessaire – améliorant l’expérience client en offrant une assistance à la demande et toujours disponible tout en rationalisant le personnel.

Personnalisation et informations sur les clients –  Les espaces de vente au détail intelligents reconnaissent les acheteurs et adaptent les affichages, les prix et les services des produits en magasin grâce à la reconnaissance biométrique pour refléter les profils des clients, les comptes de fidélité ou les récompenses et promotions déverrouillées, créant une expérience d’achat personnalisée pour chaque visiteur, à grande échelle. Les magasins utilisent également l’IA et des algorithmes avancés pour comprendre ce qui pourrait intéresser un client en fonction d’éléments tels que les données démographiques, le comportement des médias sociaux et les habitudes d’achat. Grâce à ces données, ils peuvent encore améliorer l’expérience d’achat et le service personnalisé, tant en ligne qu’en magasin.

Réponse émotionnelle –  En reconnaissant et en interprétant les signaux faciaux, biométriques et audio, les interfaces d’IA peuvent identifier les émotions, les réactions ou l’état d’esprit des acheteurs sur le moment et fournir des produits, des recommandations ou une assistance appropriés – garantissant qu’un engagement de vente au détail ne manque pas son marquer.

Engagement client –  ​​En utilisant les technologies IoT pour interagir avec les clients, les détaillants peuvent obtenir des informations précieuses sur les préférences de comportement des consommateurs sans jamais interagir directement avec eux. Prenez la  tablette interactive Kodisoft  par exemple – Kodisoft a développé une tablette à utiliser dans le restaurant pour que les clients puissent parcourir les menus, commander et jouer à des jeux. Soutenue par l’IoT Hub et l’apprentissage automatique, cette tablette a exploité les données des consommateurs et les tendances comportementales, permettant aux entreprises d’accroître l’engagement et le succès auprès des clients.

Optimisation opérationnelle –  Les systèmes de gestion logistique soutenus par l’IA ajustent en temps réel les schémas d’inventaire, de dotation en personnel, de distribution et de livraison d’un détaillant pour créer les chaînes d’approvisionnement et d’exécution les plus efficaces, tout en répondant aux attentes des clients en matière d’accès et d’assistance immédiats et de haute qualité.

R&D réactive –  Les algorithmes d’apprentissage en profondeur collectent et interprètent les commentaires et les sentiments des clients, ainsi que les données d’achat, pour prendre en charge les conceptions de produits et services de nouvelle génération qui répondent mieux aux préférences des clients ou répondent aux besoins non satisfaits sur le marché.

Prévision de la demande –  Extrayant des informations à partir des données du marché, des consommateurs et des concurrents, les outils d’intelligence d’affaires de l’IA prévoient les changements de l’industrie et apportent des changements proactifs aux stratégies de marketing, de marchandisage et commerciales d’une entreprise.

Sélections personnalisées –  En faisant passer le service client au niveau supérieur, de nombreux détaillants utilisent l’IA pour les aider à offrir des expériences uniques et personnalisées à leurs clients. Et, il y a beaucoup d’argent à fournir de tels services. « Les marques qui créent des expériences personnalisées en intégrant des technologies numériques avancées et des données propriétaires pour les clients voient leurs revenus augmenter de 6 % à 10 %, soit deux à trois fois plus vite que celles qui ne le font pas », selon une étude du Boston Consulting  Group .

Pourquoi avez-vous besoin de l’IA dans le secteur de la vente au détail

Outre l’intelligence d’affaires et la vitesse que ces technologies peuvent fournir, la  transformation numérique du commerce de détail  distingue simplement les entreprises prospères de celles qui échouent. Il existe d’innombrables avantages qui peuvent être attribués à l’intelligence artificielle dans le commerce de détail, mais voici cinq principaux sur lesquels les détaillants peuvent compter.

  1. Captiver les clients – Avec une pléthore de concurrents innovants offrant aux acheteurs des expériences d’achat immersives, les détaillants traditionnels doivent engager les clients d’une manière personnalisée et pertinente, unique et inspirante à tous les points de contact.
  2. Créer une expérience passionnante – Pour susciter un intérêt continu, les détaillants doivent différencier leurs produits et offrir aux consommateurs un service et des expériences attrayants. En intégrant l’analyse prédictive pour recueillir davantage d’informations sur le marché, les détaillants peuvent innover plutôt que réagir au changement.
  3. Créer des informations à partir de données disparates – Confrontés à une multitude d’informations provenant de tous les aspects de leur entreprise, de la chaîne d’approvisionnement aux magasins en passant par les consommateurs, les détaillants doivent filtrer le bruit pour transformer ces sources de données disparates en stratégies axées sur le consommateur.
  4. Synchroniser la vente au détail hors ligne et en ligne – Les canaux d’achat numériques et physiques fonctionnent généralement dans le cadre d’un ensemble d’initiatives et d’approches différentes, mais le fait de traiter ces canaux comme des unités commerciales distinctes crée des frictions pour les clients à la recherche d’une expérience d’achat transparente et entraîne des inefficacités opérationnelles.
  5. Autonomiser les réseaux logistiques flexibles – Afin de répondre à un plus large éventail de demandes des clients qui passent du courant dominant au créneau, les détaillants doivent repenser leur chaîne d’approvisionnement traditionnelle en faveur d’écosystèmes adaptatifs et flexibles qui peuvent répondre rapidement aux changements de comportement des consommateurs.

La mise en œuvre des systèmes pour prendre en charge l’IA dans le commerce de détail peut sembler écrasante, mais ce n’est pas obligatoire. Avec un partenaire de solutions technologiques comme Hitachi Solutions, vous serez soutenu et guidé à chaque étape du processus, et même après le déploiement. Contactez l’un de nos experts  pour en savoir plus sur les solutions Hitachi pour le commerce de détail.