Comment l’IA transforme la vente au détail

 

Comme de nombreuses industries, le commerce de détail se transforme grâce à l’intelligence artificielle (IA). Selon le rapport sur l’état de l’IA dans le commerce de détail et les biens de consommation emballés de NVIDIA, plus de 60 % des répondants du commerce de détail ont prévu d’augmenter leur infrastructure d’IA. L’intelligence artificielle dans le commerce de détail traite les données, automatise les processus et peut améliorer l’expérience client, et vos concurrents utilisent peut-être déjà cette technologie. Grand View Research s’attend à ce que le marché mondial de la vente au détail intelligente, qui combine l’IA, la réalité virtuelle, la réalité augmentée et l’Internet des objets, connaisse une croissance de 29,1 % d’ici 2030. Les attentes toujours plus élevées des clients et le besoin d’utiliser la main-d’œuvre de détail plus efficacement stimulent la croissance de l’IA dans la vente au détail en ligne et physique.

Les détaillants utilisent l’IA pour améliorer la satisfaction de la clientèle, réduire les coûts de main-d’œuvre et augmenter les revenus nets. Mais comprendre les technologies émergentes et comment elles peuvent mieux servir votre entreprise peut être un véritable défi. Poursuivez votre lecture pour obtenir une introduction à l’IA et pour apprendre des façons de tirer parti des avantages de l’IA dans la vente au détail.

 

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

L’IA est un ordinateur ou un programme à qui on a appris à imiter les compétences ou les comportements humains, souvent pour réduire la nécessité pour un humain d’effectuer une tâche donnée. L’idée de l’IA a commencé dès les années 1950, mais il a fallu des décennies de recherche, l’épanouissement d’Internet et des ordinateurs avec une puissance de traitement moderne pour développer les multiples types d’IA qui existent aujourd’hui.

 

 

Exemples d’outils d’IA

De nombreux types d’outils d’IA sont disponibles; voici ceux que les détaillants utilisent souvent pour leurs entreprises.

 

Apprentissage automatique

Dans ce sous-ensemble d’IA, les programmeurs développent des algorithmes (ou des instructions automatisées) qui permettent à un ordinateur d’apprendre de nouveaux sujets ou de nouvelles compétences sans que personne ne le programme explicitement, généralement dans le but que l’ordinateur se comporte plus comme un humain. Un programme d’IA conversationnelle peut tirer des leçons des conversations de soutien technique enregistrées, tandis qu’un programme d’IA générative peut étudier les images de vos produits.

 

Apprentissage profond

Ces modèles, qui sont des programmes qui appliquent des algorithmes, aident à transformer des montagnes de données en perspectives utiles, le tout sans avoir à embaucher des analystes de données coûteux ou à plonger dans les méandres d’une feuille de calcul. Cette technologie s’associe souvent à l’analyse prédictive.

 

Analyse prédictive

Ce domaine d’analyse de données tire parti des données, des statistiques et de la modélisation pour vous aider à extrapoler la performance de votre entreprise et vous aider à prendre des décisions pour maximiser votre rendement. Une analyse prédictive de décision peut vous guider à choisir, par exemple, les articles sur lesquels vous devriez appliquer un rabais et quand, selon la rapidité avec laquelle un article se vend. Les modèles que vous utiliserez dépendent de votre industrie et de vos besoins.

 

Vision artificielle

Cette technologie utilise des caméras intelligentes pour permettre à l’IA de « voir » le monde qui l’entoure, permettant aux détaillants de suivre leurs tablettes physiques et virtuelles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Grâce aux données visuelles recueillies, une IA peut alimenter le passage à la caisse en libre service, gérer les stocks ou modéliser le comportement des clients.

 

AI conversationnelle

Ce type de système d’IA utilise le traitement automatique du langage naturel (TALN) afin que les clients puissent avoir des conversations de type humain avec des agents conversationnels, où ils peuvent demander des renseignements sur les produits ou résoudre des problèmes techniques. Elle aide le personnel de service et de soutien en automatisant certaines communications avec les clients. Cette catégorie comprend également des outils de correction automatique et de transcription utilisant l’IA.

 

AI générative

Ce type d’IA génère du nouveau contenu, y compris du texte, des images ou d’autres types de données. Elle aide les commerces de détail à créer des ressources numériques et à inspirer des idées. Vous pouvez l’utiliser pour générer des graphiques, créer un article de blogue ou écrire le code pour une application.

 

 

Comment l’IA est utilisée dans la vente au détail

L’IA dans l’industrie de la vente au détail est généralement utilisée pour simplifier les flux de travail, économiser sur les coûts de main-d’œuvre, commercialiser plus efficacement et améliorer la sécurité. Vous pourriez l’utiliser pour simplifier les processus que nous abordons ci-dessous à la fois dans les magasins en ligne et les magasins physiques.

 

Gestion des stocks et prévision de la demande

La vision artificielle peut garder un œil sur vos rayons et vos aires de stockage pour vous aider à suivre les stocks plus efficacement. Elle peut également utiliser un apprentissage en profondeur et une analyse prédictive pour combiner vos données d’inventaire au fil du temps avec des informations sur les concurrents et les sentiments du client pour aider à prédire la demande. Certains systèmes commanderont même automatiquement des produits lorsque le niveau des stocks est faible.

 

Engagement du client

Les détaillants en ligne et les détaillants physiques peuvent tirer parti de l’IA pour stimuler l’engagement des clients. Dans ce cas, l’IA utilise la vision artificielle et les données transactionnelles pour étudier le comportement des clients, en prenant note du moment où les clients achètent plusieurs articles. De nombreux systèmes tiennent même compte des données démographiques des clients. Ces IA utilisent l’apprentissage profond pour analyser les types de produits que les clients achètent et l’analyse prédictive pour recommander ces articles à des clients similaires.

En ligne, cette technologie peut fournir des recommandations de produits personnalisées. En magasin, elle a le potentiel d’activer l’affichage numérique sur les tablettes qui recommande des articles connexes lorsque les clients passent. Si les clients peuvent utiliser ces présentoirs pour poser des questions ou obtenir les spécifications du produit, l’IA peut stimuler encore plus l’engagement.

 

Soutien à la clientèle

Les agents conversationnels alimentés par l’IA peuvent aider les clients à suivre les commandes, à initier un retour, à résoudre les problèmes techniques, à répondre aux questions courantes, à recueillir des commentaires et plus encore. Comme nous l’avons mentionné plus tôt, le soutien automatisé peut libérer vos représentants du service à la clientèle pour qu’ils se concentrent sur des problèmes plus complexes.

 

Traitement des paiements

Depuis la pandémie de COVID-19, deux tiers des adultes du monde entier effectuent ou reçoivent maintenant des paiements numériques. Tout en maintenant la conformité aux règlements sur la confidentialité des données, les entreprises ont une belle opportunité de recueillir et d’exploiter les données des achats afin de relever les défis croissants en matière de sécurité, d’efficacité et de satisfaction de la clientèle.

Avec toutes ces données, les IA d’apprentissage profond peuvent trouver des anomalies et signaler des activités potentiellement frauduleuses. Entre-temps, les IA utilisant l’analyse prédictive peuvent prédire le volume de paiement futur afin que vous puissiez planifier en conséquence. Et pour les entreprises qui traitent beaucoup de retours ou de remboursements, l’IA conversationnelle peut automatiser le service à la clientèle pour soutenir ces transactions.

 

L’avenir de l’IA dans la vente au détail

Bien que de nombreux détaillants utilisent déjà l’IA, cette technologie continue d’évoluer. Plus les détaillants produisent et recueillent des données sur les transactions, le comportement des clients et leurs produits, plus l’IA deviendra capable d’en faire plus.

 

 

IA et marketing

À mesure que les outils d’IA recueillent plus de données sur les clients, vous pouvez les utiliser pour augmenter plus efficacement votre RCI de marketing. L’IA peut traiter les données des clients jusqu’au niveau individuel, ce qui vous permet d’automatiser des aubaines, des offres et des incitations plus personnalisées. Entre-temps, l’IA prédictive peut étudier les données de la performance des campagnes passées et les jumeler aux tendances actuelles pour vous aider à décider dans quels types de campagnes investir.

 

Magasinage personnalisé

Plus le nombre de clients magasinant en ligne augmente, plus l’IA peut en apprendre sur leurs préférences et leurs données démographiques pour créer des expériences de magasinage numériques automatisées et personnalisées. Pour les visiteurs répétés, vous pouvez placer des produits précédemment consultés ou des offres basées sur leur emplacement sur une page d’accueil personnalisée. Pour les nouveaux visiteurs, vous pouvez partager la vision de votre entreprise, les meilleurs commentaires de vos clients et d’autres contenus qui renforcent la confiance.

 

Passage à la caisse avec l’IA

À mesure que la vision artificielle s’améliore, les magasins physiques peuvent offrir des options de paiement en libre service en toute sécurité avec moins de risque de vol. Dans certains magasins novateurs, les clients sautent complètement le processus de paiement. Les caméras capturent les clients qui choisissent des articles sur les tablettes tandis que l’IA les identifie, calcule le total et facture automatiquement le mode de paiement préféré du client. Le traitement de l’IA pourrait également fournir des options de paiement supplémentaires comme par reconnaissance oculaire.

 

Positionnement du produit

De nombreux détaillants ont des caméras en magasin pour prévenir le vol, mais les séquences vidéo qu’elles génèrent pourraient être utilisées par l’IA pour aider les propriétaires d’entreprise à optimiser l’agencement des magasins et à décider où placer leurs produits. Une IA peut générer une carte thermique de l’endroit où les clients passent le plus de temps, ce qui vous permet de placer des produits à marge élevée dans des endroits plus stratégiques et de déplacer des produits à marge faible ailleurs.

 

Se préparer pour l’avenir de la vente au détail

Bien que l’IA soit en cours depuis près de 75 ans, son utilisation dans le commerce de détail commence à prendre de l’élan. Les détaillants l’utilisent déjà pour le marketing personnalisé, la prévention du vol et de la fraude, la conception des magasins et des entrepôts, et plus encore. Pour en savoir plus sur l’IA dans la vente au détail et découvrir des stratégies dites « omnicanal » pour les détaillants, consultez ces autres ressources.