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6 use cases IA et GenAI dans le retail et le e-commerce

L’arrivée d’internet dans les années 2000 a radicalement transformé le secteur du de la distribution en offrant une expérience multicanale inédite. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) et l’intelligence artificielle générative (GenAI ou IAGen) s’apprêtent à déclencher une nouvelle révolution, redéfinissant les interactions et rendant chaque point de contact plus intelligent.

Découvrez six cas d’usage qui illustrent comment l’IA peut devenir un véritable moteur de transformation dans le secteur du retail.

personne effectuant un achat sur son ordinateur portable

Expérience client réinventée : l’IA comme personal shopper

L’intelligence artificielle générative ouvre de nouvelles perspectives dans l’expérience client. Elle privilégie un accompagnement sur-mesure, axé sur les besoins spécifiques des clients plutôt que sur une simple promotion de produits. Ainsi, l’IA peut agir comme un personal shopper et favoriser des interactions engageantes.

Lorsqu’elle s’associe à des technologies telles que la vision par ordinateur et la réalité augmentée, l’IA peut devenir un véritable expert pour le choix de produits, notamment dans les secteurs de la mode et de la beauté.

 

L’IA au coeur de l’expérience collaborateur

L’intelligence artificielle ne se limite pas à l’amélioration de l’expérience client. Elle transforme également l’expérience des collaborateurs, en particulier en magasin, en optimisant les tâches répétitives, fastidieuses et à faible valeur ajoutée. Cette automatisation permet de gérer un volume accru de demandes tout en allouant davantage de ressources au service client.

Par exemple, l’IA peut répartir intelligemment les tâches en fonction de la disponibilité des collaborateurs, de leur expertise sur les produits et de leurs compétences. Elle peut ainsi créer un planning de travail efficace.

En analysant les données sur les comportements d’achat, l’IA peut recommander également des plans de merchandising adaptés pour favoriser l’augmentation des ventes. Avec des data de vente, elle peut aussi détecter rapidement les tendances et permettre aux équipes de s’ajuster aux fluctuations de la demande.

En plus d’optimiser la répartition des tâches et l’aménagement de l’espace de vente, l’IA fournit une assistance rapide et efficace aux collaborateurs. En accédant à des bases de connaissances internes et externes, elle peut remonter les informations nécessaires pour résoudre les problèmes liés au support client par exemple. Cette assistance proactive est cruciale pour anticiper les besoins du magasin, comme l’approvisionnement. En surveillant les niveaux de stock et l’historique d’achat, l’IA ajuste automatiquement les prévisions et facilite ainsi la gestion des demandes sans craindre le surstock ou les ruptures.

 

Analyser et cartographier le parcours client pour une meilleure expérience

Cartographier le parcours client permet d’offrir une expérience fluide et agréable au consommateur. Cette démarche facilite également la mesure des performances des différents canaux, l’adaptation des messages marketing, le renforcement de la fidélité et l’anticipation des besoins. Cependant, la cartographie nécessite une gestion de volumes importants de données, souvent non structurées, rendant leur combinaison complexe. Cela limite les prédictions, réduit la réactivité et complique la personnalisation.

Les outils d’analyse comportementale, alimentés par l’IA, collectent et peuvent interpréter de la data issue de diverses sources : visites en ligne, achats en magasin et interactions sur les réseaux sociaux par exemple. Ces informations permettent de dresser un portrait détaillé des préférences et des comportements des clients et offrir ainsi une visualisation dynamique et une segmentation avancée.

Par exemple, en analysant les données d’achat, l’IA peut identifier des tendances et des modèles, ce qui permet aux retailers de proposer des offres personnalisées et de planifier des campagnes marketing ciblées. De plus, la cartographie du parcours client optimisée par l’IA aide à mieux comprendre les motivations et les attentes des consommateurs, anticiper ainsi leurs besoins et suggérer des solutions adaptées.

 

Accroître la fidélité client : transformer l’engagement avec la personnalisation

Pour augmenter la fidélité des clients et encourager leurs achats récurrents, les programmes de fidélité constituent un outil incontournable pour les retailers. Plus ces programmes offrent des avantages en accord avec les préférences des consommateurs, plus ils renforcent la fidélité à long terme et stimulent les ventes.

L’intelligence artificielle peut analyser les comportements d’achat et les préférences de chaque client, afin de leur proposer des avantages ou des produits personnalisés. Cela rend l’expérience client plus agréable et pertinente et incite à rester fidèle à la marque. Par exemple, un site de e-commerce peut recommander des produits basés sur l’historique d’achat des utilisateurs. De plus, l’IA peut suggérer des promotions pour optimiser la gestion des stocks et augmenter les ventes. Cette approche améliore non seulement l’expérience utilisateur, mais conduit également à une gestion plus efficace des ressources et des ventes.

 

Livraison du dernier kilomètre plus respectueuse de l’environnement

De plus en plus confrontées à des réglementations liées à la diminution de l’impact environnemental, le secteur du retail doit adopter des solutions visant à diminuer son empreinte carbone. L’optimisation des itinéraires pour mutualiser les ressources représente une approche efficace pour rendre la livraison du dernier kilomètre plus durable. Cependant, une planification réussie requiert une anticipation précise de la demande, une gestion rigoureuse des niveaux de stocks et une coordination des trajets.

L’IA est capable d’assister les entreprises dans cette tâche. En utilisant des données en temps réel et des modèles prédictifs, elle peut maximiser l’efficacité des livraisons tout en minimisant les déplacements superflus. Par exemple, l’IA peut regrouper les commandes destinées à une même zone géographique, ce qui permet d’utiliser la capacité des véhicules efficacement. En intégrant les prévisions de demande et les ajustements de niveaux de stock des différents entrepôts au calcul de ses itinéraires, l’IA peut aider à réduire la nécessité de livraisons fréquentes depuis un seul site, entraînant moins de trajets à vide.

 

Comment l’IA aide à optimiser l’ensemble de la supply chain ?

 

Industrialisation de la rédaction de fiches produits

Les retailers et e-commerçant qui adoptent l’IA et la GenAI peuvent améliorer considérablement leur efficacité opérationnelle, notamment en termes de marketing digital. L’intelligence artificielle générative accélère la création de contenu, en particulier la génération de descriptifs produits attractifs et optimisés. Pour les marketplaces, cela permet de produire une grande quantité de fiches produits avec une qualité optimale et harmonisée. Les produits peuvent ainsi être mis sur le marché plus rapidement, ce qui améliore la réactivité et la compétitivité des entreprises.

personne qui rentre les identifiants de sa carte bancaire

Quelles sont les bénéfices de la GenAI et de l’IA pour le retail et le e-commerce ?

Les technologies d’intelligence artificielle, y compris la GenAI, offrent de nombreux avantages aux retailers et aux e-commerçants. Elles permettent d’améliorer la productivité, d’offrir un meilleur support client et de stimuler l’innovation.

Gains de productivité 

L’IA peut automatiser de nombreuses tâches répétitives, et permettre aux collaborateurs de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, les chatbots et les systèmes de gestion de la relation client (CRM) basés sur l’IA peuvent gérer des milliers de requêtes simultanément, réduisant ainsi le temps de réponse et augmentant l’efficacité opérationnelle de l’enseigne. L’optimisation des stocks et la planification des approvisionnements grâce à l’IA permettent également de réduire les coûts et les délais garantissant une productivité plus importante.

Amélioration du support client 

L’IA permet de personnaliser les interactions avec les clients. Elle offre ainsi un support plus réactif et adapté. Les agents conversationnels et les systèmes de recommandation aident à répondre aux besoins des clients en temps réel, améliorant leur satisfaction et leur fidélité. De plus, l’IA peut analyser les feedbacks et les comportements des clients pour identifier les domaines à améliorer, ce qui contribue à une meilleure expérience globale.

Innovation boostée  

La GenAI et l’IA stimulent l’innovation. Les algorithmes de machine learning peuvent analyser des tendances de marché et des données clients pour identifier des opportunités de produits innovants. Idem, les technologies de réalité augmentée et de réalité virtuelle, alimentées par l’IA, offrent des expériences d’achat immersives et engageantes, différenciant ainsi les retailers sur un marché compétitif.

Accélération du marketing digital 

La GenAI est d’une grande aide pour les retailers dans la création de contenus variés tels que des articles de blog informatifs, des fiches produits détaillées et des newsletters engageantes. Ces outils sont essentiels pour le marketing digital, un levier de vente incontournable en e-commerce. Grâce à une base de connaissances ou un RAG, l’IA peut générer des contenus adaptés à chaque étape de l’entonnoir de conversion, tout en respectant la ligne éditoriale de la marque. Cela permet non seulement d’augmenter l’engagement client, mais aussi de libérer les équipes pour se concentrer sur des tâches stratégiques ou des contenus plus spécialisés.

 

Quels sont les défis de l’implémentation de la GenAI et de l’IA pour les retailers ?

L’implémentation de la GenAI et de l’IA dans le secteur du retail présente des défis importants, notamment en matière de gouvernance des données, de montée en compétences et de mise en œuvre technologique. Comprendre et anticiper ces défis est crucial pour réussir l’intégration de ces technologies innovantes.

Gouvernance et qualité de la data 

Pour que les systèmes d’IA fonctionnent de manière optimale, il est essentiel de disposer de données de haute qualité et bien structurées. Les retailers doivent s’assurer que leurs données soient complètes, précises et à jour. De plus, ils doivent mettre en place des politiques de gouvernance des données pour garantir leur confidentialité et leur sécurité. La mauvaise qualité des données peut entraîner des prédictions incorrectes et des recommandations inappropriées, ce qui peut nuire à la satisfaction des clients et à la performance des opérations.

Montée en compétences et accompagnement au changement 

L’implémentation de l’IA nécessite des compétences spécialisées que les équipes internes peuvent ne pas posséder. Il est donc crucial de prévoir des formations et des programmes de développement pour aider les employés à acquérir les compétences nécessaires. L’accompagnement au changement est essentiel pour assurer une adoption réussie des nouvelles technologies. Les collaborateurs doivent comprendre les bénéfices de l’IA et être soutenus dans leur adaptation aux nouveaux outils et processus.

Mise en oeuvre  

La mise en œuvre de solutions d’IA peut être complexe et coûteuse. Les retailers doivent investir dans les infrastructures technologiques nécessaires et s’assurer de l’intégration harmonieuse de l’IA avec les systèmes existants. Cela nécessite une planification minutieuse et souvent un partenariat avec des experts externes pour garantir le succès du projet. Investir uniquement au début du projet sans prévoir un soutien continu peut entraîner des échecs ou des performances médiocres des solutions d’IA.

Exigence de ROI rapide 

Dans le retail, l’exigence d’un retour sur investissement rapide est cruciale. Les décideurs veulent des résultats en moins de six mois. Cette pression s’explique par la nature hypercompétitive du secteur, où chaque investissement doit prouver rapidement sa valeur ajoutée. Les impacts sur les indicateurs clés de performance, comme le chiffre d’affaires et les parts de marché, doivent être immédiats. Parallèlement, la satisfaction client doit progresser et être mesurée par des indicateurs comme le Net Promoter Score (NPS).

Les projets doivent être choisis et intégrés avec soin pour assurer des bénéfices mesurables en un temps record, répondant aux besoins urgents de ROI et d’amélioration de l’expérience client.

 

Quelques conseils pour bien implémenter la GenAI et l’IA dans le retail et le e-commerce ?

Pour tirer pleinement parti des technologies de GenAI et d’IA, les retailers doivent suivre des stratégies claires et bien définies. Voici quelques conseils essentiels pour une implémentation réussie.

Enrichir ses prompts pour obtenir de la qualité 

Pour générer des contenus de qualité avec l’IA, il est essentiel d’enrichir les prompts avec des éléments clés tels que le ton de la marque et une base de connaissances solide. Par exemple, la mise en place d’un RAG (Récupération Augmentée par Génération) permet d’améliorer les sources de données, garantissant ainsi des réponses plus pertinentes et précises. De plus, il est crucial de disposer d’une équipe dédiée à la vérification des contenus produits par l’IA, afin de prévenir les erreurs et les hallucinations. Cette approche assure une cohérence et une qualité optimale des contenus générés.

Définir des objectifs clairs et mesurables 

Avant de commencer toute initiative d’IA, il est essentiel de définir des objectifs précis et mesurables. Ces objectifs doivent être alignés avec la stratégie globale de l’entreprise et répondre à des besoins spécifiques. Par exemple, améliorer la satisfaction client de 20% ou réduire les coûts opérationnels de 15%. Des objectifs clairs permettent de mesurer le succès du projet et d’ajuster les stratégies en conséquence.

Garantir la qualité des données du modèle 

La qualité des données est fondamentale pour le bon fonctionnement des modèles d’IA. Mettre en place des processus de nettoyage et de gestion des données est primordial pour éviter les biais et les erreurs dans les prédictions et les recommandations de l’IA.

Impliquer l’ensemble des parties prenantes

L’implémentation de l’IA ne doit pas être un projet isolé. Toutes les parties prenantes doivent être impliquées dès le début, y compris les responsables métier, la direction exécutive (COMEX) et les utilisateurs finaux. Cette collaboration favorise une meilleure compréhension des attentes et des besoins, et assure une adoption plus fluide des nouvelles technologies. Impliquer les parties prenantes permet aussi de recueillir des feedbacks précieux pour améliorer continuellement les solutions d’IA.

Assumer un investissement technique et humain 

Enfin, l’implémentation de l’IA nécessite des investissements significatifs, tant sur le plan technique qu’humain. Il est important de prévoir un budget suffisant pour l’acquisition de technologies, la formation des équipes et l’accompagnement au changement. Cet investissement ne doit pas se limiter au démarrage du projet, mais doit inclure un soutien continu pour maintenir et améliorer les systèmes d’IA. Un engagement à long terme est essentiel pour maximiser les bénéfices de l’IA.

 

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