L’intelligence artificielle a déjà laissé une marque indélébile sur le secteur de la vente au détail, depuis les recommandations de produits personnalisés et la gestion des stocks jusqu’à l’amélioration du service client et des programmes de fidélisation.
En 2024, l’IA continuera d’affecter les opérations de vente au détail pour apporter encore plus de changements à ce secteur qui évolue rapidement.
Rejoignez-nous pour explorer 10 façons dont l’intelligence artificielle a un impact sur l’expérience client et les opérations globales dans le commerce de détail.
1. Recommandations personnalisées
Dans les années à venir, les détaillants prospères continueront à s’appuyer sur l’IA pour fournir des recommandations de produits personnalisées aux clients et ce, en fonction de leurs préférences et de leur comportement. Les ventes en ligne et la publicité par mots-clés étant la norme, tous les domaines de la vente au détail doivent être personnalisés, uniques et inspirants pour répondre aux attentes des consommateurs et conserver un avantage concurrentiel. Cette approche, pour tous les points de contact, garantit un parcours d’achat fluide et mémorable.
Voici quelques exemples de la manière dont l’intelligence artificielle peut être utilisée dans le commerce de détail pour améliorer les expériences d’achat personnalisées.
Une page d’accueil personnalisée
Dans le domaine des interfaces mobiles et numériques, les plateformes sont désormais capables de reconnaître les clients individuels et de personnaliser le parcours de commerce électronique en fonction de leur situation actuelle, de leurs achats antérieurs et de leurs habitudes de navigation. Grâce à l’évolution continue des systèmes d’IA, les utilisateurs peuvent s’attendre à des affichages hyper pertinents adaptés à leurs préférences à chaque interaction.
Engagement proactif du consommateur
Grâce à des technologies avancées de gestion de la relation client (CRM) et de marketing, les entreprises acquièrent des connaissances sur le comportement et les préférences des consommateurs au cours de multiples interactions. Ces connaissances sont utilisées pour créer des profils d’acheteurs complets, ce qui permet de proposer un marketing sortant proactif et personnalisé. Il peut s’agir de recommandations sur mesure, de récompenses ou de contenus adaptés.
Selon un rapport de McKinsey & Company, des efforts de personnalisation efficaces augmentent l’engagement des clients et des revenus dans le commerce de détail, ce qui se traduit par une hausse de 20 % de la satisfaction des clients, des taux de conversion des ventes et de l’engagement des employés.
2. Optimisation des stocks
Une gestion efficace des stocks est vitale pour les détaillants afin de trouver un équilibre entre un stock adéquat et l’évitement d’un stock excédentaire, qui peut entraîner une augmentation des coûts de gestion et des pertes. Les détaillants qui réussissent aujourd’hui utilisent l’IA pour optimiser les niveaux de stock. Ainsi, ils bénéficient d’une meilleure gestion des stocks et peuvent éviter les ruptures de stock et les surstockages.
L’intelligence artificielle dans le commerce de détail améliore les prévisions de la demande en analysant les données du marché, des consommateurs et des concurrents. Les outils d’intelligence économique de l’IA utilisent ces informations pour prédire les changements dans le secteur et apporter des ajustements proactifs aux stratégies de marketing, de merchandising et d’affaires d’une entreprise. Cela influence également la planification de la chaîne d’approvisionnement, la tarification et les stratégies promotionnelles.
Walmart est un exemple notable de l’utilisation des technologies de l’IA pour améliorer sa gestion des stocks. Leur système de tours intelligentes pour inventaire est monté sur des laveurs de sol et capture quotidiennement plus de 20 millions de photos des marchandises en rayon. Des algorithmes d’IA analysent ces images, identifient avec précision les marques individuelles sur les étagères et déterminent les niveaux de stock avec une précision de plus de 95 %. C’est un exemple gagnant de la façon dont l’IA peut être utilisée pour optimiser l’équilibre entre les niveaux de stock et l’efficacité opérationnelle.
3. Optimisation de la tarification
À l’avenir, l’intelligence artificielle continuera d’aider les détaillants à optimiser leurs stratégies de tarification, en analysant les tendances du marché, le comportement des clients et d’autres facteurs afin de fixer les bons prix pour les produits.
Les algorithmes intelligents peuvent analyser de nombreuses données et explorer différentes possibilités de tarification, puis recommander le prix le plus approprié. Ces modèles algorithmiques prennent en compte de nombreux liens cachés, comme la manière dont la modification du prix d’un produit peut avoir un impact sur les ventes d’autres articles de la gamme du détaillant. En tenant compte de ces relations complexes, les algorithmes effectuent un travail qui prendrait des milliers d’heures s’il était réalisé par des humains, et suggèrent avec précision des prix individuels qui optimisent à la fois le chiffre d’affaires et les ventes globales.
Et en complétant vos méthodes d’IA par des étiquettes électroniques haut de gamme et une signalisation numérique, chaque personne dans la boucle peut être informée des changements de prix en un temps record.
L’utilisation de l’IA pour l’optimisation des prix dans le commerce de détail comporte généralement cinq étapes:
- Rassembler les données nécessaires;
- Décider s’il faut faire appel à un fournisseur de technologie ou développer une solution en interne;
- Sélectionner les produits pour lesquels l’IA recommandera des prix;
- Veiller à ce que les gestionnaires soient sensibilisés au système;
- Assurer la maintenance du système pour qu’il reste opérationnel et efficace.
L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le commerce pour fixer les prix est un exemple de la façon dont elle peut automatiser des processus chronophages et à forte intensité de main-d’œuvre. Elle libère ainsi votre équipe et lui permet de se concentrer sur la prise de décisions à un niveau plus élevé.
4. Détection des fraudes
Alors que la fraude continue de coûter des milliards de dollars aux détaillants chaque année, les outils alimentés par l’intelligence artificielle seront de plus en plus utilisés pour sécuriser les transactions en ligne et protéger les données des clients. L’IA aide à détecter et à prévenir la fraude dans le commerce de détail, en particulier les types de fraude les plus courants:
- La fraude au retour: La fraude au retour, qui implique des pratiques trompeuses telles que les faux retours ou l’utilisation de faux reçus, représente un défi de taille pour les détaillants, entraînant des pertes financières en raison de remboursements illégitimes et d’inexactitudes potentielles dans les stocks.
- La fraude à la carte de crédit: La fraude à la carte de crédit, qui implique l’utilisation non autorisée d’informations de carte de crédit volées pour des transactions ou des retraits, pose un problème important pour les entreprises, car elles peuvent être tenues pour responsables des rétrofacturations, ce qui entraîne des pertes financières substantielles.
- La freinte d’inventaire: la freinte d’inventaire, un problème répandu dans le commerce de détail, fait référence aux pertes d’inventaire dues au vol, aux dommages ou à une mauvaise gestion. Les difficultés de détection proviennent souvent de la complexité de la gestion de stocks importants et de divers facteurs tels que le vol par les employés, le vol à l’étalage et les erreurs de procédure contribuant au problème.
- La fraude des employés: La fraude des employés dans le commerce de détail implique des actes préjudiciables commis par les employés d’une organisation, en exploitant leur accès à des informations sensibles et à des systèmes internes, englobant des activités telles que le vol, la fabrication de documents, la manipulation financière et la collaboration avec des parties externes comme les fournisseurs ou les consommateurs, ce qui pose des risques importants pour les commerçants.
- Fraude aux cartes-cadeaux: Le vol de cartes-cadeaux est une tendance de fraude croissante dans le commerce de détail, les fraudeurs exploitant la simplicité et l’anonymat des cartes-cadeaux. Cela implique souvent l’utilisation d’informations de cartes de crédit volées pour acheter et vendre des cartes-cadeaux contre de l’argent liquide ou créer de fausses cartes-cadeaux indiscernables, ce qui pose des risques à la fois pour les consommateurs et les commerçants.
Les techniques de détection des fraudes faisant appel à l’intelligence artificielle peuvent réduire considérablement le risque de fraude dans le commerce de détail. Les types les plus courants de détection de la fraude que les outils alimentés par l’IA peuvent solutionner sont:
- La détection d’anomalies: Dans la détection des anomalies, les outils d’IA sont utilisés pour identifier les points de données qui s’écartent significativement de la norme. Dans le contexte de la détection des fraudes, des méthodes d’apprentissage automatique non supervisées peuvent être employées pour distinguer les transactions inhabituelles en les comparant à un modèle de base développé à partir d’un ensemble de données assez important de transactions typiques.
- La modélisation prédictive: La modélisation prédictive examine les tendances des données passées et trouve des traits liés aux transactions frauduleuses. Elle se réfère ensuite à ces informations pour analyser de vastes ensembles de données transactionnelles et le comportement des clients afin d’identifier des schémas susceptibles d’indiquer une activité frauduleuse.
- Le traitement du langage naturel: Les approches NLP peuvent être utilisées pour examiner des données textuelles, telles que des descriptions de produits, des avis de clients et des commentaires sur les médias sociaux, dans le contexte de la détection des fraudes dans le commerce de détail, afin de repérer d’éventuels comportements frauduleux. Les algorithmes de NLP aident à la détection des fraudes en extrayant des mots et des phrases importants des commentaires des clients qui mentionnent une expérience frauduleuse, signalant ainsi la nécessité d’un examen plus approfondi. En outre, dans les chatbots et les assistants virtuels, le NLP peut repérer les fraudes potentielles en analysant le langage, et inciter le détaillant à mener une enquête plus approfondie.
L’utilisation d’outils basés sur l’IA pour la détection des fraudes présente des avantages considérables, notamment leur capacité à analyser de grandes quantités de données et à réduire le nombre de faux positifs. En mettant en œuvre ces outils de manière efficace, les détaillants peuvent renforcer la confiance des consommateurs et réduire les coûts à long terme.
5. Service client
Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’intelligence artificielle continueront d’être utilisés dans le commerce pour fournir une assistance à la clientèle 24 heures sur 24. Ces outils d’IA répondent aux questions et aident à faire des achats, ajoutant un niveau d’interactivité très important à l’expérience de vente au détail et permettant de fournir un service à la clientèle exceptionnel à toute heure du jour ou de la nuit.
Les programmes de chat interactif « conversent » avec les clients pour les guider vers des réponses et des résultats utiles, sans qu’il soit nécessaire de doter un centre d’appel d’un personnel nombreux. Ce faisant, ces robots recueillent également des données inestimables sur les consommateurs, qui peuvent servir de base à des prises de décision ultérieures.
En outre, les détaillants améliorent le service à la clientèle en utilisant l’IA pour offrir des expériences spéciales et personnalisées, comme:
Analyse du ressenti client
Il s’agit d’utiliser des algorithmes d’IA pour examiner les commentaires des clients, les messages sur les médias sociaux et les avis en ligne, ce qui permet aux entreprises de traiter rapidement les réclamations, d’évaluer le sentiment des clients et de repérer les domaines à améliorer. L’IA ne se contente pas de surveiller ces comptes, elle peut également suggérer des réponses aux réclamations par le biais de l’IA générative et même, si cela est autorisé, y répondre. À l’avenir, les détaillants s’appuieront probablement de plus en plus sur ces outils pour gérer les relations avec les clients et traiter les problèmes rapidement, car un meilleur service à la clientèle se traduit toujours par une plus grande satisfaction des clients.
IoT
En exploitant les technologies basées sur l’Internet des objets dans le commerce de détail, il est possible d’obtenir des informations précieuses sur le comportement et les préférences des consommateurs sans interaction directe. Par exemple, des outils tels que les tablettes interactives peuvent stimuler l’engagement et le succès auprès des clients en permettant d’analyser les données des consommateurs et les tendances comportementales avec une efficacité optimale. Alors que tous les éléments des opérations de vente au détail sont de plus en plus interconnectés, l’IdO devient le moyen logique d’intégrer les avantages de l’IA dans les opérations de vente au détail quotidiennes.
6. Gestion de la chaîne d’approvisionnement
L’IA continuera d’être utilisée pour optimiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement, prévoir la demande et identifier les perturbations potentielles, ce qui conduira à des chaînes d’approvisionnement plus efficaces et plus fiables.
Alors que les événements mondiaux incertains et les pénuries de main-d’œuvre continuent d’affecter la stabilité des opérations de vente au détail, la technologie de l’IA peut fournir aux détaillants les données et les connaissances opportunes nécessaires pour procéder à des ajustements rapides et relever le prochain défi.
Une gestion efficace de la chaîne d’approvisionnement affecte tous les domaines des opérations de vente au détail, et lorsque les événements affectent plusieurs sites de vente au détail, à la fois en ligne et en magasin, la technologie numérique peut maintenir les promotions de vente sur la bonne voie. Les outils d’IA peuvent assembler et analyser rapidement de grandes quantités de données pour présenter aux détaillants les informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions vitales liées à la gestion de la chaîne d’approvisionnement.
Pour répondre à un éventail diversifié de besoins des clients, qui passent du courant dominant au créneau, les détaillants devraient reconsidérer leur chaîne d’approvisionnement conventionnelle en faveur d’écosystèmes adaptables et flexibles, capables de répondre rapidement aux changements de comportement des consommateurs. Dans l’ensemble, les outils d’IA permettent de renforcer les réseaux logistiques agiles.
7. Expériences d’achat améliorées
Les technologies alimentées par l’IA, telles que la réalité augmentée et la réalité virtuelle, seront utilisées encore plus fréquemment pour créer des expériences d’achat immersives et interactives pour les clients. Voici quelques façons dont l’intelligence artificielle contribue à créer des expériences d’achat améliorées:
Découverte guidée
Pour aider les clients à prendre leurs décisions d’achat en toute confiance, les assistants automatisés peuvent recommander des produits qui correspondent aux besoins, aux préférences et à la morphologie des acheteurs, ce qui permet de réduire la sélection.
Curation visuelle
Les moteurs algorithmiques transforment les habitudes de navigation dans le monde réel en possibilités de vente au détail numérique, permettant aux clients d’explorer des produits nouveaux ou apparentés par le biais d’une recherche et d’une analyse basées sur l’image. Les recommandations sont élaborées sur la base de l’esthétique et de la similarité.
Recommandations personnalisées
L’intelligence artificielle dans le commerce de détail peut être utilisée pour faire des suggestions basées sur l’historique des commandes et les profils des utilisateurs. Les détaillants en ligne s’appuient sur l’intelligence artificielle pour améliorer l’expérience client et maximiser les ventes de produits, en reproduisant les avantages de la vente croisée des magasins physiques grâce à la vente incitative intelligente et à la suggestion d’ajouts complémentaires.
Présentoirs de produits ajustables en magasin
Les environnements de vente au détail intelligents identifient les clients et ajustent les écrans d’affichage dynamiques en magasin, les affichages de produits, les prix et les services à l’aide de la reconnaissance biométrique pour correspondre aux profils des clients, aux comptes de fidélité ou aux récompenses et promotions disponibles. Cela permet de créer une expérience d’achat personnalisée pour chaque visiteur à plus grande échelle. Les magasins exploitent également l’intelligence artificielle et des algorithmes sophistiqués pour prédire les intérêts des clients en fonction de facteurs tels que les données démographiques, l’activité sur les médias sociaux et l’historique des achats, améliorant ainsi les expériences d’achat en ligne et en magasin.
8. Analyse prédictive
L’IA sera utilisée pour analyser les données et prédire le comportement des clients, les tendances du marché et d’autres facteurs, aidant ainsi les détaillants à prendre des décisions éclairées et à garder une longueur d’avance sur la concurrence. Les principales fonctions de l’analyse prédictive sont la prévision de la demande et la génération d’idées.
Prévision de la demande
Savoir quels clients veulent des produits spécifiques et quels sont leurs lieux d’achat préférés est crucial pour aider les détaillants à gérer la chaîne d’approvisionnement, à optimiser les niveaux de stock et à éviter les démarques. Les outils d’intelligence économique de l’IA analysent les données du marché, des consommateurs et des concurrents pour prédire les évolutions de la demande, ce qui permet d’ajuster de manière proactive les stratégies de marketing, de merchandising et commerciales d’une entreprise.
Au fur et à mesure que les algorithmes de l’intelligence artificielle deviennent plus avancés, un nombre croissant d’entreprises devraient adopter les capacités de prévision de la demande à l’aide de l’IA.
Générer des informations à partir de différentes données
À l’avenir, de plus en plus d’entreprises sont susceptibles d’utiliser des outils d’IA pour passer au crible de vastes quantités de données et obtenir des informations sur leur base de clientèle. Les détaillants sont inondés d’informations couvrant les chaînes d’approvisionnement, les magasins et les interactions avec les consommateurs. Dans le paysage actuel de la vente au détail, il faut trier les données et se débarrasser du désordre pour convertir de vastes masses d’informations en stratégies utiles, centrées sur les besoins du consommateur.
9. Recherche visuelle
Les outils de recherche visuelle alimentés par l’IA permettront aux clients de rechercher des produits à l’aide d’images, ce qui facilitera la recherche et l’achat d’articles en ligne.
Cette technologie d’apprentissage automatique a été largement mise en œuvre dans le commerce électronique, permettant aux consommateurs de trouver des produits en téléchargeant simplement des images, améliorant ainsi l’expérience d’achat globale. La recherche visuelle pilotée par l’IA simplifie non seulement la recherche d’informations, mais ouvre également de nouvelles possibilités d’innovation dans divers secteurs, y compris le commerce de détail.
10. Opérations en magasin
L’IA peut être un outil puissant pour mettre en œuvre des opérations de vente au détail plus efficaces et plus rentables. Grâce à sa capacité à analyser les données et à concevoir des optimisations basées sur le comportement des consommateurs, l’IA peut être utilisée pour améliorer divers aspects de l’exploitation des magasins, notamment la dotation en personnel, l’agencement et la gestion de l’énergie. Voici quelques exemples:
Optimisation opérationnelle
Les systèmes de gestion logistique, améliorés par l’IA, optimisent dynamiquement et en temps réel les processus d’inventaire, de dotation en personnel, de distribution et de livraison d’un détaillant. Cela garantit la création de chaînes d’approvisionnement et d’exécution hautement efficaces qui s’alignent sur les attentes des clients en matière de qualité, d’accès immédiat et d’assistance.
Synchronisation de la vente au détail en ligne et hors ligne
Les canaux d’achat numériques et physiques suivent souvent des stratégies et des approches différentes. Cependant, traiter ces canaux comme des unités commerciales distinctes crée des frictions pour les clients qui souhaitent une expérience d’achat transparente, et entraîne des inefficacités opérationnelles. L’IA peut contribuer à harmoniser les relations entre plusieurs canaux de vente au détail, en facilitant les achats et le marketing dans tous les domaines.
Technologie sans caisse
Les détaillants explorent la technologie sans caisse, comme les caisses en libre-service, pour rationaliser le processus d’encaissement. Dans des cas d’utilisation avancée, comme chez Amazon, l’IA et les caméras sont utilisées conjointement pour suivre les clients en magasin, comptabiliser les articles sélectionnés et facturer automatiquement les consommateurs lorsqu’ils quittent le magasin – les acheteurs n’ont plus besoin de s’arrêter pour payer.
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Les outils d’IA sont là pour rester. Avec des capacités d’analyse de données incomparables et un large éventail d’utilisations, les applications de l’intelligence artificielle dans le commerce sont des alliés puissants pour tous les détaillants. Toutes les entreprises qui doivent garder une longueur d’avance sur la concurrence en offrant un service à la clientèle exceptionnel et en optimisant leurs opérations peuvent compter sur l’aide de l’IA.
En bref, le commerce de détail et l’IA vont de pair. Mais l’IA ne peut fonctionner au mieux qu’avec la bonne technologie en magasin pour la soutenir. JRTech est un fournisseur établi de technologies numériques telles que les étiquettes électroniques de gondole (EEG), des outils de communication essentiels en magasin qui garantissent que vos précieuses informations générées par l’IA ne sont pas perdues.
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