Comment l’intelligence artificielle améliore-t-elle le retail ?

Connaître les préférences des consommateurs, anticiper les envies des clients et leur offrir une expérience d’achat la plus personnalisée possible : grâce à l’intelligence artificielle (IA), le retail connaît une véritable révolution.

Ce concept, sur lequel les scientifiques travaillent depuis une soixantaine d’années, s’inspire de la pensée humaine, qui combinée aux data, permet d’améliorer les expériences proposées par les marques à leurs consommateurs.

Les data : carburant essentiel des algorithmes d’IA

Ainsi, grâce à l’intelligence artificielle, les marques peuvent désormais connaître leurs clients de manière poussée. Les comportements des consommateurs peuvent même être prédits grâce à des données non structurées, comme des posts sur les réseaux sociaux, qui sont transformées en données compréhensibles via des systèmes cognitifs. En effet, sans data, l’intelligence artificielle n’est rien. Avec l’explosion des algorithmes et des technologies, les marques ont ainsi la possibilité de se construire un référentiel client unique (RCU), leur permettant d’aller plus en profondeur dans la connaissance client.

Par exemple, en s’appuyant sur les données issues des cartes de fidélité de leurs consommateurs, combinées aux données relatives à leurs âges, sexes, identités, etc, aux catégories d’achat les plus fréquemment utilisées (en ligne ou en boutique), aux données de transactions, de navigation, de comportement et autres data ; les marques peuvent, grâce aux algorithmes de machine learning et deep learning, personnaliser leurs offres. Elles sont également en mesure de détecter les futures tendances et prédire le comportement de leurs clients. L’intelligence artificielle permet aussi aux retailers d’automatiser bon nombre de tâches, comme la gestion des stocks. La donnée devient ainsi omniprésente, puisqu’elle permet de décrypter les profils des consommateurs, leurs appétences aux produits, leurs comportements futurs et même leur manière de réfléchir. Le mariage de ces nombreuses data avec les nouvelles technologies offre donc la possibilité aux professionnels du retail d’agir de manière prédictive.

L’intelligence artificielle pour prédire les attentes des clients

Ainsi, l’intelligence artificielle démontre réellement l’étendue de ses talents lorsqu’il s’agit de prédire les attentes des clients. Depuis un peu plus d’un an, l’IA change la donne en ce qui concerne les stratégies marketing. Les algorithmes offrent désormais la possibilité aux retailers d’établir des attitudes d’achat pour chacun de leur consommateur, et ainsi de prédire leurs futures envies de manière à suggérer à chacun le produit le plus adapté à ses attentes du moment.

Par exemple, lors de l’édition 2017 du Black Friday, journée de promotions inspirée des Etats-Unis, les recommandations de produits boostés par l’IA ont généré 30 % des revenus de la vente en ligne, et 24 % lors du Cyber Monday (selon une étude de Salesforce, menée dans 30 pays).

Autre opportunité réelle de l’intelligence artificielle : la capacité qu’elle offre aux retailers de prédire, en temps réel, le comportement des clients. L’analyse prédictive en temps réel permet ainsi aux commerçants d’engager le client en lui proposant un nouveau service adapté, mais également de le retenir et d’optimiser les différents canaux permettant de traiter ses demandes efficacement. La donnée de comportement client étant l’indicateur-clé de l’intention d’achat, lorsqu’elle est couplée à l’historique d’achat d’un client, elle permet aux retailers de savoir quel produit satisfera totalement un client et quels sont ceux pour lesquels un consommateur est susceptible de se laisser tenter.

L’intelligence artificielle pour gérer les stocks

Encore faut-il que les bons produits soient bien disponibles en stock. Là encore, l’intelligence artificielle démontre l’étendue de son efficacité face à des clients, habitués au modèle Amazon, qui sont réellement exigeants en termes de délais et de prix.

Plusieurs algorithmes permettent ainsi aux retailers de prévoir leur stock et enclencher automatiquement un ré-achat si besoin. Ces algorithmes tiennent compte de plusieurs centaines de variables telles que les réseaux sociaux, la météo ou encore la presse – qui sont des données exogènes -, couplées à des données endogènes comme les promotions et les dernières ventes. Ces algorithmes permettent aux retailers de comprendre de quelle manière les données exogènes influencent les données endogènes. Ces derniers sont donc en capacité d’affiner la précision des prévisions de ventes et ainsi de mieux gérer leurs stocks pour satisfaire leurs clients.

IA et retail : quelques exemples concrets

Achats effectués via leurs smartphones, recommandations fondées sur l’historique d’achat, promotions ciblées diffusées sur les bons réseaux sociaux, etc, les attentes des consommateurs et leurs usages évoluent. L’intelligence artificielle permet aux retailers de s’inscrire dans ces nouvelles manières de consommer, de manière toujours plus proactive, grâce aux innovations des acteurs historiques comme des startups.

Les étagères connectées de Kroger

La chaîne d’épicerie Kroger (Etats-Unis) est désormais dotée d’étagères connectées, développées en collaboration avec Microsoft et d’autres partenaires. Le nom de ce dispositif : EDGE (Ehanced Display for Grocery Environment). Ce dernier permet l’affichage, à la place des étiquettes papier que nous connaissons bien, d’une large bande vidéo qui peut indiquer les prix, mais également afficher des informations nutritionnelles et n’importe quel autre type de contenus.

Le retailer peut ainsi modifier les prix en temps réel, proposer des promotions flash et même des réductions personnalisées adressées aux clients ayant démontré de l’intérêt pour tel ou tel produit.

Kroger a également pour ambition de se servir de ses étagères connectées pour permettre aux consommateurs d’identifier plus facilement le produit qu’ils recherchent ou bien celui qui répondra parfaitement à leurs contraintes alimentaires (allergènes, régimes spécifiques, etc).

Lowe’s et son robot autonome

Le spécialiste du matériel de construction et de jardinage, Lowe’s (Etats-Unis) s’est doté d’un nouveau venu dans son équipe : un robot autonome d’1m50 ! La mission de cet employé un peu particulier : assister ses collègues humains.

Ce robot, le LoweBot, est équipé d’un système de reconnaissance vocale et visuelle, de caméras et de capteurs. Il est capable de scanner les étagères pour assurer l’inventaire des stocks, mais également de conseiller les clients qui peuvent s’adresser à lui oralement ou bien via sa tablette tactile. Le LoweBot est tout à fait en mesure d’accompagner les clients dans les rayons du magasin grâce à ses capteurs, similaires à ceux des véhicules autonomes. Il peut aussi afficher dans son dos les promotions du moment.

Les équipes de Lowe’s peuvent ainsi se concentrer sur d’autres clients à plus forte valeur ajoutée.

Un casque de réalité virtuelle pour permettre aux clients de se projeter

Microsoft et sa solution 360dgrees.com permettent aux consommateurs de se projeter dans un contexte relatif à la vente. En enfilant ce casque de réalité virtuelle, les clients peuvent, par exemple, visualiser des produits trop volumineux pour être exposés en magasin, regarder différents coloris, essayer ceux qu’ils souhaitent, ou encore observer des produits dans un environnement bien précis.

Ce dispositif peut également permettre aux équipes de vente de s’entraîner, dans un contexte de formation. Les possibilités sont nombreuses !

L’IA pour détecter les émotions en temps réel

Dès 2017, Microsoft proposait une technologie fondée sur la reconnaissance faciale, baptisée Realtime Crowd Insights. Celle-ci intègre une intelligence artificielle en mesure de détecter les visages des clients déjà venus dans un magasin. L’IA peut également effectuer des analyses statistiques liées à la fréquentation, en temps réel, comme l’âge, le sexe et même les émotions de chaque client. Realtime Crowd Insights est ainsi capable de distinguer sept émotions en scannant le visage d’un client. Les vendeurs qui ont accès à ces données sont ainsi capables de prédire l’état d’esprit d’un client et d’adapter leur comportement en fonction.

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