Intelligence artificielle IA

Comment l’intelligence artificielle (IA) peut aider les détaillants à rester en affaires en temps de crise

Un article de Forbes publié en 2019 a mis en évidence l'IA et la RA dans le commerce de détail, étonnant à quel point ces technologies finiraient par être pertinent quelques mois plus tard.

Les fermetures de magasins et les distanciations sociales ont provoqué une augmentation de la demande d’outils et de technologies virtuels qui font vivre l’expérience de magasinage chez les consommateurs. Les marques de beauté, qui ont été parmi les premières à essayer l’IA et l’AR pour améliorer l’expérience des consommateurs, utilisent de plus en plus la technologie pour suggérer des produits en fonction des préférences des gens et des caractéristiques uniques, y compris le teint et la forme du visage, ainsi que pour aider les clients virtuellement essayez les produits avant de vous engager dans un achat.

Même avant la crise de Covid-19, la technologie avait déjà fait ses preuves. Les chiffres de Perfect Corp, qui développe une technologie de maquillage virtuel, montrent que la technologie d’essai virtuel a généré des conversions de commerce électronique 2,5 fois plus élevées pour les marques et des taux de retour réduits de plus de 8%.

À mesure que la technologie se développe et devient plus sophistiquée, les consommateurs font progressivement confiance à l’IA pour les aider à prendre des décisions d’achat.

«Les consommateurs font confiance à cette technologie pour organiser un choix de produits, services et expériences qui réduisez la complexité et rendez la vie plus satisfaisante », écrit Andrew Cosgrove, Global Consumer Knowledge Leader & Lead Analyst chez EY. « AI connaît si bien son «propriétaire» qu’elle suggère des idées de produits ou des expériences nouvelles et inattendues qu’elle aime. »

Le numérique se retrouve soudainement l’un des principaux canaux de commerce pour les détaillants. Nous nous attendons à ce que l’IA et la RA soient maintenues, car de plus en plus de consommateurs prennent conscience de leurs vertus en matière de commodité, et comme ces technologies peuvent aider les détaillants à continuer de négocier indépendamment de ce qui se passe dans le monde réel.

1. Apportez l’expérience d’achat en magasin au domicile de vos clients. Voici quatre façons de faire fonctionner l’IA et la RA pour votre entreprise:

Faites passer les achats en ligne à un tout autre niveau en permettant aux consommateurs de choisir parmi des produits sélectionnés sélectionnés pour eux, d’essayer de nouvelles expériences et de tester des produits comme ils n’auraient pas pu le faire auparavant – le tout dans le confort de leur maisons.

Les premiers pionniers des achats en ligne basés sur l’IA et la RA incluent les opticiens, qui ont réalisé que les consommateurs veulent toujours avoir la possibilité d’essayer des lunettes et de voir quels styles leur conviennent avant de s’engager dans un achat. La technologie d’ajustement virtuel a rendu cela possible, certains détaillants augmentant encore l’expérience de l’utilisation de cette technologie pour suggérer automatiquement la monture parfaite adaptée à votre visage.

En effet, l’IA se prête à des marchés verticaux où les consommateurs peuvent se retrouver embourbés dans des choix complexes. Au lieu d’avoir à parcourir des centaines et des centaines de produits de beauté, par exemple, de nouveaux services tels que My Beauty Matches utilisent des algorithmes basés sur l’IA, et en utilisant les recherches, les achats et les préférences connues du consommateur, ils suggèrent des éléments de grandes bases de données (dans dans ce cas, il y a plus de 400 000 produits) qui ne peuvent pas être facilement consultés par le consommateur.

Les progrès de l’apprentissage automatique aident les marques à identifier les styles et les préférences des consommateurs pour obtenir un niveau de compréhension granulaire des clients, afin qu’elles puissent optimiser le parcours individuel de chaque client.

«Dans l’un des mondes que nous avons modélisés, les consommateurs appréciaient beaucoup plus le temps que l’argent», a déclaré Andrew Cosgrove, Global Consumer Knowledge Leader & Lead Analyst chez EY. «Leur IA personnalisée a découvert leurs préférences uniques et a utilisé ces informations pour acheter la plupart des choses dont elles avaient besoin. Cela leur a permis de passer leur temps à magasiner uniquement avec des marques qui reflétaient leurs valeurs et leur objectif. »

2. Trouvez les bons articles dans une multitude de produits

Les expériences les plus réussies aujourd’hui ont tendance à être livrées par des détaillants qui ont de grands assortiments d’articles et la possibilité pour les consommateurs de personnaliser leurs choix. Les détaillants d’articles ménagers et de meubles sont un cas d’utilisation clair, et beaucoup utilisent la technologie pour aider les clients à choisir des produits qui s’intégreront parfaitement dans leur maison et correspondront à leur décor existant.

Le détaillant de meubles en ligne Wayfair est connu pour utiliser l’IA pour cibler les clients avec des recommandations personnalisées. L’algorithme de recherche de l’entreprise extrait les préférences de style du client de son historique de recherche pour présenter une sélection de meubles susceptibles de plaire. Un autre service permet aux clients de prendre une photo d’un meuble qu’ils aiment et de l’associer à un article similaire dans l’inventaire Wayfair, qui contient des millions de produits.

AR va ensuite un peu plus loin en donnant aux consommateurs la possibilité de voir virtuellement à quoi ressembleront les produits avant de s’engager dans un achat. Les retours sur investissement ont été démontrés avec une augmentation de conversion et des rendements réduits.

L’IA fait également ses preuves dans la mode, aidant les clients à choisir les vêtements qui leur conviennent le mieux en analysant les achats précédents et en suggérant des tailles en fonction de leur profil. La marque de jeans emblématique Levi’s utilise un chatbot basé sur l’IA pour aider les clients à trouver la paire de jeans parfaite. Il demande aux consommateurs leurs préférences en matière d’ajustement, de taille, d’étirement et de lavage, et demande quelle taille ils sont dans une autre marque pour déterminer la meilleure taille chez Levi’s et suggérer la bonne paire.

Et dans le domaine de la beauté, les marques utilisent la technologie pour offrir des services tels que la coloration instantanée des fondations et l’analyse avancée des soins de la peau, ainsi que pour faire correspondre les consommateurs avec des produits et des looks qui conviendront à leur teint, leur style et leur occasion.

3. Anticiper les demandes des consommateurs

L’un des principaux avantages que les détaillants peuvent tirer des expériences de l’IA et de la RA est la quantité de données qu’ils peuvent collecter sur leurs consommateurs en cours de route. Ces données, si elles sont collectées de manière appropriée, peuvent être utilisées pour améliorer la précision des prévisions des besoins en stocks et stocks tout au long de l’année.

«Au fur et à mesure que les consommateurs naviguent, testent des fonctionnalités et effectuent des achats, ils fournissent aux détaillants un tout nouvel ensemble de points de données», écrit Hamaad Chippa sur Retail TouchPoints.

Les détaillants peuvent ensuite utiliser ces informations pour repenser les assortiments de produits pour une meilleure expérience d’achat ou pour développer des campagnes de marketing hautement ciblées qui conduisent à des taux de conversion plus élevés. Par exemple, un client qui vient d’acheter toute une série de fournitures dans une animalerie pour son nouveau chaton voudra probablement s’inscrire pour la livraison à domicile de nourriture pour chat.

L’IA peut également aider les détaillants à cibler les consommateurs avec des promotions plus susceptibles de conduire à des achats en fonction de l’historique de navigation et des achats passés. «Que ce soit 10% de réduction en ligne, 15% en magasin ou la livraison gratuite, les clients reçoivent automatiquement les promotions les plus susceptibles de les faire se convertir», écrit Imtiaz Mohammady sur Forbes.

4. Optimiser l’inventaire, présent et futur

Les détaillants utilisent de plus en plus l’IA pour avoir une meilleure idée du stock qu’ils détiennent actuellement et de ce dont ils auront besoin à l’avenir. Bien que beaucoup aient l’habitude d’interroger leurs données pour anticiper la demande et faire des prévisions précises, l’IA fait monter le jeu vers de nouveaux sommets en les aidant à mieux se préparer aux événements inattendus et à prévoir et prévenir les perturbations potentielles de la chaîne d’approvisionnement. Des outils avancés de prévision et de réapprovisionnement peuvent aider à réagir aux changements, à recalculer les nouvelles quantités à réorganiser pour les magasins et les entrepôts et à ajuster les systèmes d’approvisionnement pour répondre à la demande.

Les supermarchés en particulier se tournent vers les modèles d’IA pour aider à garder les étagères des magasins approvisionnées. Des entreprises telles que Walmart ont testé des robots qui analysent les allées à la recherche de produits manquants. Et dans son magasin Walmart Neighborhood Market à Levittown, New York, la société explore les possibilités de l’IA et utilise des informations en temps réel pour aider les associés du magasin à savoir plus précisément quandréapprovisionner les produits, afin que les articles soient disponibles sur les étagères lorsqu’ils sont nécessaire.

« Les clients peuvent être confiants quant à la présence de produits, à la fraîcheur des produits et de la viande », a déclaré Mike Hanrahan, PDG de Intelligent Retail Lab de Walmart, dans un communiqué de presse. « Ce sont les types de choses avec lesquelles l’IA peut vraiment aider. »

La technologie pour surmonter les défis

Les détaillants doivent être en mesure d’offrir des expériences client riches et pratiques, et l’IA et la RA ouvrent très rapidement de nouvelles possibilités qui pourraient transformer le commerce de détail, le rendant plus adaptable à diverses situations.

Dans un avenir pas trop lointain, l’IA et la RA pourraient contribuer à rendre les expériences de vente au détail encore plus personnalisées, uniques, collaboratives et sociales. Sans bouger de leur canapé, les clients peuvent recevoir automatiquement une sélection de tenues et de produits de beauté conçus spécialement pour eux en prévision d’une fête de famille à venir. Ils feront simplement défiler la sélection, essayeront tout virtuellement, marqueront ce qu’ils veulent acheter et attendront que tout arrive bien à temps pour le grand événement – sans tracas, commodité ultime.

Pour plus d’informations sur LS Central et LS Insight, visitez http://www.xsi.bz/ls-central

Share this post

Partager sur facebook
Partager sur google
Partager sur twitter
Partager sur linkedin
Partager sur pinterest
Partager sur print
Partager sur email