L’IA dans le commerce de détail : des solutions de pointe pour relever les défis modernes

Dans le paysage aujourd’hui hyperconcurrentiel du commerce de détail, les enseignes recourent de plus en plus à l’intelligence artificielle pour anticiper le comportement des clients, optimiser leurs opérations internes, gérer les niveaux de stock et élaborer des trajectoires de croissance plus stratégiques. L’IA est désormais intégrée à de nombreux outils de pointe pour le commerce de détail, notamment les plateformes d’analyse de données, les CRM, les ERP et les chatbots.

Les entreprises qui souhaitent acquérir un avantage concurrentiel doivent comprendre comment l’IA redéfinit le monde du commerce de détail pour les clients, les employés et les dirigeants, et acquérir les connaissances fondamentales sur les outils d’IA novateurs qui rendent possible cette technologie dynamique dans le secteur.

À RETENIR

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  Les enseignes peuvent tirer parti de l’IA dans l’ensemble de leur modèle économique grâce à l’optimisation des stocks et de la chaîne d’approvisionnement, à la création efficace de contenus commerciaux et marketing, à une analyse de données plus intelligente et à des interactions client plus personnalisées. (Accéder à la section)
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  Les outils émergents d’IA générative pour le commerce de détail sont particulièrement performants pour gérer les tâches de marketing hyperpersonnalisé, notamment l’analyse du sentiment des clients. (Accéder à la section)
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  Des technologies avancées comme la vision par ordinateur, la robotique, le traitement automatique du langage naturel, les plateformes d’analyse prédictive et les copilotes IA permettent de créer des plateformes complètes d’IA pour le commerce de détail, capables d’observer les actions des clients du e-commerce et d’y répondre de manière appropriée. (Accéder à la section)
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  Les grandes entreprises de tous les secteurs investissent principalement dans l’IA pour améliorer leurs fiches produits, leurs interactions avec les clients, leurs activités de création de contenu et leurs processus de gestion des stocks ; les entreprises plus petites commencent à leur emboîter le pas. (Accéder à la section)

Comprendre l’IA dans le commerce de détail

L’intelligence artificielle dans le commerce de détail peut prendre de nombreuses formes selon ce pour quoi elle est programmée. Par conséquent, l’adoption de l’IA dans ce secteur dépend de la manière dont les dirigeants choisissent d’orienter leurs efforts, et des domaines auxquels ils décident de les consacrer.

Dans la plupart des organisations du commerce de détail, les modèles d’IA sont ajustés pour fonctionner comme des plateformes numériques autonomes dédiées au commerce de détail ou sont intégrés à des plateformes existantes, à des systèmes ERP, aux logiciels CRM dopés à l’IA, et à des sites web d’entreprise. Ces modèles sont entraînés à gérer diverses tâches en arrière-plan et destinées aux clients, notamment la gestion des stocks, les processus de la chaîne d’approvisionnement, les interactions avec les clients, l’analyse de données et d’autres aspects du cycle de vie du commerce de détail.

Les déploiements complets de l’IA dans le commerce de détail peuvent observer et assimiler chaque interaction avec un client, chaque clic et chaque mouvement de stock, puis effectuer des ajustements futurs en se fondant sur ces données, en considérant chacune de ces étapes du cycle de vie comme un point de données unique. Souvent, ces données sont intégrées à l’ensemble de données d’entraînement du modèle d’IA et utilisées pour spécialiser davantage le modèle et affiner sa capacité à interagir avec les clients. Le modèle évolue par itérations afin de fournir le degré de personnalisation et l’expérience d’achat qu’ils recherchent.

Alors que beaucoup craignent qu’une place trop importante accordée à l’IA dans le commerce de détail nuise aux résultats de l’entreprise en raison de la disparition des points de contact humains avec les clients, les premiers utilisateurs constatent le contraire. L’IA peut imiter avec succès de nombreuses qualités humaines dans les interactions avec les clients, libérant ainsi du temps pour que les employés s’occupent de demandes plus complexes et travaillent sur les stratégies qui permettront à l’avenir de proposer des expériences davantage centrées sur les utilisateurs.

5 raisons pour lesquelles les entreprises ont besoin de l’IA dans le commerce de détail

L’IA peut améliorer les opérations du commerce de détail de toujours plus de façons, notamment en renforçant l’engagement des clients, en améliorant les stratégies marketing et en fluidifiant les chaînes d’approvisionnement.

Une expérience client améliorée

À mesure que les achats se déplacent vers le e-commerce, les enseignes sont confrontées à un paradoxe difficile : les clients sont physiquement plus éloignés, mais attendent une expérience plus personnalisée lorsqu’ils achètent en ligne. Si l’hyperpersonnalisation est difficile à mettre en œuvre à grande échelle pour n’importe quelle enseigne, les logiciels d’IA peuvent ingérer un grand nombre de points de données et de paramètres, puis exploiter ces informations pour créer une assistance client, des publicités, des fiches produits et d’autres stratégies d’engagement plus personnalisées.

Grâce à une technologie d’IA spécialement conçue pour les enseignes et leurs clients, les publicités ciblent mieux les attentes réelles des utilisateurs, les chatbots répondent plus clairement à leurs questions au moment qui leur convient, et les applications pilotées par l’IA donnent accès à de nouveaux types d’expériences d’achat adaptés à leurs préférences. Même si l’adoption de l’IA réduit le nombre de contacts humains directs dans le commerce de détail, les clients bénéficient d’une expérience axée sur leurs besoins, qui s’appuie sur des algorithmes intelligents pour apprendre et s’adapter à leurs comportements d’achat.

Une gestion des stocks optimisée

L’intelligence artificielle peut automatiser les flux conversationnels, la gestion des stocks et de la chaîne d’approvisionnement, ainsi que d’autres tâches répétitives du commerce de détail qui nécessitaient traditionnellement une intervention humaine. Dans la gestion des stocks, l’utilisation de l’IA réduit le risque d’erreur humaine, en garantissant que les niveaux de stock ne sont ni trop élevés ni trop faibles et qu’ils sont ajustés de manière proactive en fonction des évolutions prévues de la demande. L’IA est déjà utilisée pour aider à prévoir la demande lors de saisons et de périodes commerciales très spécifiques, ainsi que pour automatiser le réapprovisionnement.

Lorsque l’IA prend en charge les points de contact du service client et de la gestion des stocks, les enseignes peuvent réduire leurs effectifs ou se concentrer sur des tâches plus stratégiques. Alors qu’une part croissante de la main-d’œuvre quitte les secteurs du commerce de détail et des services, ces systèmes d’IA contribueront notamment à combler un déficit de production, avec des besoins limités en reconversion et en recrutement.

Des stratégies commerciales et marketing améliorées

Les stratégies commerciales et marketing d’autrefois pouvaient parfois ressembler à un coup de poker, obligeant les enseignes à prendre des décisions à partir de données limitées et d’une visibilité réduite sur le comportement des clients. Grâce aux technologies d’IA, les entreprises peuvent élaborer des profils d’acheteurs complets qui prennent en compte tous leurs comportements, des données démographiques plus précises et les interactions multicanales, y compris les données non structurées issues de ces canaux.

Les outils d’IA dédiés aux ventes et au marketing aident non seulement les utilisateurs à mieux comprendre leurs clients, mais aussi à créer des contenus stratégiques à leur intention. Par exemple, de nombreux outils marketing et commerciaux intègrent désormais des fonctions d’IA générative pour aider les entreprises à rédiger rapidement des articles de blog, des publicités, des descriptions de produits et d’autres contenus adaptés aux publics visés et susceptibles de les mobiliser.

Des analyses et des informations avancées sur les données

Les outils d’analyse dopés à l’IA démocratisent le processus analytique grâce à des entrées et sorties en langage naturel, des explications contextualisées et des analyses prédictives plus détaillées et plus précises, utiles aux équipes marketing et commerciales. Ces outils peuvent également analyser des volumes plus importants et des types de données plus variés que la plupart des outils d’analyse marketing traditionnels. Un segment croissant d’outils d’analyse de données par IA propose aussi une dimension prescriptive, en fournissant des recommandations utiles, voire en les mettant en œuvre pour améliorer les flux opérationnels dans un écosystème de commerce de détail.

Des opérations de chaîne d’approvisionnement fluidifiées

Les technologies d’IA avancées comme la vision par ordinateur et la robotique sont conçues pour surveiller l’ensemble du cycle de vie de la chaîne d’approvisionnement et de la gestion des stocks, en identifiant les erreurs dès qu’elles surviennent. Il devient ainsi plus facile de limiter les erreurs de stockage et d’expédition avant qu’elles ne provoquent l’insatisfaction des clients ou des ruptures de stock. Le niveau de détail et la visibilité offerts par l’IA aident également les entreprises de toutes tailles à développer des méthodes de stockage dynamiques et en flux tendu, réduisant le risque de surcommander ou de sous-livrer sur leurs différents marchés.

Les outils et technologies d’IA essentiels pour les enseignes

Le nombre de technologies d’IA qui soutiennent les opérations du commerce de détail augmente rapidement ; certaines sont encore pionnières, comme la reconnaissance visuelle, tandis que d’autres sont bien établies mais progressent rapidement, comme les chatbots fondés sur l’IA.

Les chatbots dopés à l’IA

Les chatbots IA ayant accès à des degrés variables d’information peuvent être intégrés aux sites e-commerce destinés aux clients, aux réseaux sociaux et à d’autres applications. Allant au-delà des chatbots qui reposent sur quelques flux de travail manuels pour des sujets conversationnels précis, les chatbots IA sont entraînés sur des thèmes variés, souvent à partir d’une base de données organisationnelle. Ils peuvent ainsi mieux comprendre et traiter les questions et demandes diverses des clients. Grâce à un entraînement algorithmique sur d’aussi vastes ensembles de données historiques, les chatbots IA peuvent gérer des questions et demandes clients bien plus complexes que les versions précédentes.

Certains fournisseurs d’IA ne prennent pas entièrement en charge les interactions du service client, mais proposent plutôt un accompagnement et des suggestions en direct aux conseillers humains. Ces suggestions sont souvent associées à des tableaux de bord détaillés qui fournissent aux conseillers les outils et le vocabulaire nécessaires pour avoir au téléphone une conversation davantage axée sur les produits.

La plateforme AI Coach de Zenarate peut guider un conseiller du service client tout au long d’une conversation en temps réel.

Les moteurs de personnalisation et de recommandation

À partir des métadonnées des utilisateurs, de leurs achats passés, de leur engagement vis-à-vis des publicités, de l’analyse de leur sentiment et d’autres données, les solutions d’IA pour le commerce de détail peuvent désormais recommander aux clients des produits et services qu’ils n’auraient peut-être pas envisagé d’acheter, mais qu’ils sont susceptibles de vouloir. De fait, l’IA de recommandation est l’un des domaines de l’IA appliquée au commerce de détail qui connaît la croissance la plus rapide, en raison de sa capacité à exploiter et à monétiser les préférences des clients.

Historiquement, les professionnels du marketing et les responsables de la publicité analysaient en coulisses les performances des publicités avant de décider des changements à apporter pour susciter davantage d’engagement. L’IA prend rapidement en charge cette tâche à grande échelle et permet de prendre des décisions de ciblage plus précises, principalement parce que ces technologies peuvent analyser plus rapidement un plus grand nombre de points de données liés à l’engagement.

Les logiciels d’IA pour le commerce de détail identifient également plus souvent des schémas subtils dans les données qui pourraient échapper aux humains. En outre, ces outils peuvent prendre rapidement des décisions intelligentes à partir des données passées, qu’il s’agisse de mettre à jour le texte d’une publicité selon le sentiment des utilisateurs ou de modifier son emplacement sur une page web en fonction des données antérieures de carte de chaleur.

À mesure que cette technologie progresse, l’IA cible des publicités hyperpersonnalisées en fonction des métadonnées de chaque individu, afin de les inciter à s’intéresser davantage aux contenus publicitaires et à interagir avec eux. Autre aspect important : certains modèles d’IA surveillent, apprennent et actualisent les publicités en temps réel, garantissant ainsi qu’elles sont toujours optimisées pour le public du moment.

Consultez notre guide consacré aux 20 principales entreprises d’IA générative pour découvrir comment les leaders actuels de l’IA générative servent les entreprises de nombreux secteurs.

L’analyse intelligente

L’analyse de données pilotée par l’IA permet aux utilisateurs, y compris aux personnes qui ne sont pas spécialisées en science des données, de mieux comprendre les différents types de données dont ils disposent. Ces modèles peuvent analyser de grandes quantités de données dans différents formats, en examinant les métadonnées historiques et actuelles des achats dans diverses catégories afin de prévoir la demande avec davantage de précision.

Par exemple, les propriétaires d’entreprises peuvent utiliser l’analyse par IA pour découvrir que les pulls vendus l’année dernière se sont non seulement écoulés rapidement, mais qu’ils ont aussi reçu des avis favorables dans les commentaires et les échanges avec les clients. Ils peuvent également apprendre que, si le pull s’est bien vendu dans le Midwest, le Nord-Est et la majeure partie de l’Europe, il a moins bien marché dans d’autres régions des États-Unis ou dans la majeure partie de l’Asie. Fort de ces données, le commerçant saura qu’il doit remettre ce produit en vente, mais que certains marchés nécessitent davantage de stock et d’autres moins.

Pour les personnes qui ne sont pas spécialisées en science des données, les outils d’analyse par IA sont particulièrement efficaces pour proposer des analyses prescriptives, c’est-à-dire des analyses qui recommandent comment ajuster les tactiques commerciales à l’avenir en fonction des données actuelles. L’approche en langage naturel de ces outils d’IA aide les utilisateurs de tous les services et domaines d’expertise à exploiter ces données pour obtenir de meilleurs résultats.

Les systèmes automatisés de gestion des stocks

La prévision de la demande assistée par l’IA est l’un des moyens par lesquels les enseignes prédisent désormais plus précisément la quantité de stock nécessaire, ainsi que le lieu et le moment où il doit être disponible. L’analyse de données pilotée par l’IA peut également aider les enseignes à déterminer quand modifier les prix, comment les achats saisonniers influent sur les niveaux de stock et les mouvements de la chaîne d’approvisionnement, et dans quels cas les retours clients nécessitent des transferts de stocks plus fréquents.

Concrètement, la robotique et la vision par ordinateur pilotées par l’IA peuvent contribuer à automatiser la gestion des stocks, que ce soit par le réapprovisionnement en flux tendu ou la gestion dynamique des stocks de sécurité. Un nombre croissant d’entrepôts de commerce de détail s’appuient sur des robots d’assistance dotés d’IA pour scanner les stocks, surveiller leurs niveaux, puis réapprovisionner ou retirer des articles selon les besoins.

La reconnaissance visuelle et le renforcement de la sécurité

Grâce à la combinaison de la biométrie et des technologies de reconnaissance par IA, les magasins commencent à simplifier l’expérience de passage en caisse, y compris dans les points de vente physiques. Par exemple, certains magasins permettent désormais à leurs clients réguliers de prendre leurs articles et de sortir simplement ; les technologies de reconnaissance et de numérisation par IA du magasin identifient le client et débitent automatiquement son compte, sans qu’il ait besoin de passer physiquement en caisse.

La dépendance de ce même système à la technologie biométrique peut également aider les enseignes à identifier et à résoudre plus rapidement les problèmes liés aux vols à l’étalage. Pour les clients qui souhaitent une expérience d’achat e-commerce plus conviviale, de nombreuses entreprises ont ajouté des fonctions d’assistance par IA à leurs applications de commerce de détail. Ces fonctionnalités peuvent suggérer des achats ou s’intégrer à des portefeuilles virtuels pour fluidifier l’expérience d’achat.

Amazon One est une expérience de paiement sans contact en libre-service, proposée sur borne dans les magasins Amazon.

Les copilotes IA

Les copilotes IA sont essentiellement des modèles d’IA d’assistants virtuels entraînés pour aider les dirigeants et les employés dans leurs tâches quotidiennes. Dans le commerce de détail, les copilotes IA peuvent fournir en temps réel des mises à jour sur les ventes et les analyses de performance, ou produire de nouvelles descriptions et fiches produits. Ils donnent également aux employés en magasin des informations à jour sur les politiques du point de vente et la disponibilité des stocks, et fournissent aux responsables des informations sur les horaires des employés et les besoins non couverts en personnel.

Les algorithmes d’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique permet aux algorithmes d’identifier et d’exploiter les différences entre les utilisateurs et les points de données, notamment les clics sur les publicités, les achats et les conversations avec le service client. Ce type d’IA est particulièrement utile pour prévoir le sentiment général à l’égard d’une marque, ce que les utilisateurs souhaitent le plus acheter et l’évolution des tendances d’achat au fil du temps.

Le traitement automatique du langage naturel

L’IA générative est particulièrement adaptée à la création de chatbots, d’assistants virtuels et d’autres systèmes d’IA qui aident directement les clients en générant du contenu en réponse à leurs requêtes. Cela est possible grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP) et à la compréhension du langage naturel (NLU), intrinsèques à l’IA générative et aux grands modèles de langage. Grâce à leur entraînement approfondi et à leur compréhension du langage et de la communication humains, ainsi qu’aux données stockées lors d’interactions précédentes, les modèles d’IA générative peuvent répondre directement aux questions des clients et même suggérer des achats en fonction de leurs achats passés ou de leurs préférences.

Les systèmes de vision par ordinateur

La vision par ordinateur est une technologie d’intelligence artificielle entraînée à observer son environnement physique et à y réagir à partir de déclencheurs visuels. Le commerce de détail tire largement parti de ce type d’IA, car la vision par ordinateur permet de mettre en place des infrastructures de paiement sans caissier et d’autres expériences d’achat personnalisées nécessitant moins d’interactions humaines pour fonctionner correctement. En coulisses, elle peut également servir à surveiller et gérer les niveaux de stock, à analyser le comportement des clients dans les magasins physiques et à mieux détecter et limiter les activités suspectes des clients en magasin.

La robotique et l’automatisation

La robotique dopée à l’IA est un sous-domaine du commerce de détail fondé sur l’IA qui connaît une croissance rapide. Elle peut piloter des machines physiques qui déplacent les stocks ou proposent aux clients présents sur site une interface d’achat pratique. Les flux de travail de robotique et d’automatisation peuvent servir à scanner, mettre à jour ou déplacer les stocks de l’entrepôt vers le magasin ; à piloter des véhicules de livraison et des drones ; ou à interagir physiquement avec les clients en magasin et à leur proposer un dispositif de passage en caisse.

Les plateformes d’analyse prédictive

Les plateformes d’analyse prédictive combinent l’IA, la modélisation statistique des données et d’immenses ensembles de données historiques pour produire des prévisions précises concernant les indicateurs du commerce de détail liés aux achats futurs et aux comportements des acheteurs. Certains de ces outils s’appuient également sur des ensembles de données tiers, la connectivité Internet et des API pour évaluer les performances et les décisions des concurrents, et déterminer leur incidence potentielle sur les décisions de tarification et de stockage des enseignes.

Avec une plateforme d’analyse prédictive reposant sur l’IA, le composant d’IA peut rapidement fournir aux utilisateurs, en langage naturel, des informations sur les décisions commerciales, marketing et opérationnelles qui fonctionnent, ainsi que sur celles qui pourraient être ajustées. La publicité et les fiches produits hyperpersonnalisées, les programmes de fidélité ciblés et les changements de prix sont autant d’exemples d’évolutions du commerce de détail qui peuvent être orientées par la prévision de la demande et d’autres données fournies par un outil d’analyse prédictive.

Comment stimuler votre marketing dans le commerce de détail grâce à l’IA

Les technologies marketing traditionnelles ne disposent pas des informations détaillées ni de l’accompagnement étendu que peut fournir l’IA. Voici quelques-unes des façons dont l’IA peut contribuer à une stratégie marketing bien plus efficace pour les entreprises du commerce de détail :

• Publicité et promotions ciblées : L’IA peut analyser les achats et les clics passés des clients, les cartes de chaleur et des informations démographiques détaillées qui peuvent échapper aux personnes moins familiarisées avec les données démographiques. Elle peut ensuite servir à élaborer des contenus publicitaires ciblés et à les envoyer aux bonnes personnes au bon moment.
• Segmentation et informations sur les clients : Contrairement à la segmentation traditionnelle fondée sur des données démographiques générales ou l’historique des achats, la segmentation des clients pilotée par l’IA peut exploiter des données très précises pour créer des segments d’acheteurs plus ciblés et prêts à acheter. Au sein de ces segments, l’IA peut également révéler des informations supplémentaires susceptibles d’éclairer la conception de publicités — voire de nouveaux produits — adaptés à ce groupe d’acheteurs.
• Des expériences d’achat personnalisées : En enregistrant et en analysant les réactions à une suggestion affichée sur une page produit, l’IA identifie rapidement les acheteurs potentiels et prédit ce qu’ils ajouteront à leur panier en fonction de leurs comportements et de leur historique d’achat. Ces suggestions sont proposées sans perturber le processus d’achat ; au contraire, de nombreux clients apprécient qu’on leur présente des produits dont ils ignoraient peut-être l’existence, mais qui peuvent leur être utiles.
• Des stratégies de tarification dynamique : En temps réel, la technologie d’IA peut évaluer la demande pour un produit, les prix des concurrents, le sentiment des clients et d’autres facteurs afin de déterminer si son prix doit être modifié sur le moment. La tarification dynamique entraîne souvent une hausse des ventes sans que les enseignes aient à intervenir directement.
• Réseaux sociaux et analyse du sentiment : Les modèles d’IA peuvent recueillir et analyser les commentaires des clients sur plusieurs canaux afin de permettre aux enseignes de mieux comprendre ce qu’ils pensent de la marque et de produits précis. En particulier avec les grands modèles de langage et les modèles d’IA générative, les données non structurées comme les textes peuvent être recueillies auprès de nombreuses sources différentes ; parallèlement, les avis assimilables à du spam peuvent être filtrés pour ne pas fausser l’analyse. Les enseignes peuvent exploiter ces nouvelles informations sur le sentiment pour proposer des expériences client plus personnalisées, notamment des publicités adaptées et une segmentation plus précise des audiences.

3 outils d’IA pour les enseignes à envisager

Compte tenu des avantages offerts par les outils d’IA pour le commerce de détail, il est essentiel que les enseignes déploient un éventail d’applications d’IA pour stimuler les ventes et fluidifier leurs processus métier.

ai.RETAIL : mieux exploiter les données

Accenture, le cabinet mondial de services professionnels, est à l’origine d’ai.RETAIL, une plateforme d’IA et d’analyse de données qui aide les enseignes à mieux comprendre leurs données, tant au niveau de chaque client qu’à l’échelle globale. Ses fonctionnalités comprennent des vues personnalisables au niveau du client présentant les habitudes d’achat historiques et la fidélité, le merchandising dynamique pour différents canaux clients, la création de jumeaux numériques des réseaux d’approvisionnement et des fonctions de ciblage des clients.

Par exemple, la chaîne de restaurants canadienne Tim Hortons a utilisé ai.RETAIL ainsi que d’autres produits et services d’Accenture pour mettre en place son application de fidélité. Celle-ci propose des récompenses personnalisées et des analyses de données intelligentes qui aident l’enseigne à maintenir l’engagement de ses clients envers la marque.

Stackline’s Shopper OS : un CRM pour les enseignes

Shopper OS de Stackline est une plateforme back-end destinée aux enseignes, qui leur permet de gérer différents aspects de la relation client avec l’aide de l’IA, en allant au-delà du CRM traditionnel. Ses principales fonctionnalités comprennent un CRM multienseigne, des évaluations et avis syndiqués, la création de programmes de récompenses et de fidélité, des enquêtes ciblées par l’IA et la messagerie client automatisée. Elle propose également un outil d’analyse piloté par l’IA qui étudie les comportements des acheteurs chez différents détaillants, sur divers canaux et plateformes.

Amazon One : simplifier les achats

Amazon One est une solution pilotée par l’IA qu’Amazon a conçue pour simplifier l’expérience client lors de chaque interaction commerciale grâce à une expérience d’achat appelée « Just Walk Out ». Avec Amazon One, les informations de paiement d’un client sont associées à sa paume, puis l’IA et l’apprentissage automatique servent à identifier cette paume et à débiter le compte de la personne concernée lorsqu’elle quitte un magasin participant avec ses achats. Les utilisateurs peuvent ainsi choisir rapidement leurs articles et partir sans passer par un processus de paiement traditionnel.

Consultez notre guide consacré aux principales solutions d’IA pour le commerce de détail qui transforment le secteur pour en savoir plus sur les fournisseurs et les produits qui ont le plus d’impact sur les entreprises.

Études de cas : comment les grandes marques utilisent l’IA dans le commerce de détail

Les acteurs majeurs, du commerce en ligne aux enseignes traditionnelles disposant de magasins physiques, ont déjà massivement investi dans des solutions d’IA pour doper leurs ventes. De fait, nombre des solutions utilisées par ces géants sont déployées dans plusieurs secteurs.

Amazon : l’IA dans le commerce en ligne

Pionnier de longue date de l’IA et des solutions d’apprentissage automatique, qui développe des outils en interne comme pour son vaste réseau de partenaires et de clients, Amazon a intégré l’IA à ses opérations à différents niveaux et pour diverses finalités. Un exemple récent de l’utilisation de l’IA par l’entreprise pour améliorer l’expérience client est la fonction « Customers say » ajoutée aux avis des clients Amazon. Ce contenu généré par l’IA est en réalité un résumé de tous les avis laissés sur un produit donné, offrant aux clients un aperçu rapide de ce qui plaît ou déplaît aux acheteurs à propos du produit qu’ils envisagent d’acheter.

La description « Customers say » du commerce de détail d’Amazon résume rapidement les commentaires des utilisateurs issus d’un large éventail d’avis.

Walmart : l’IA dans le commerce de détail traditionnel

Walmart mise largement sur l’IA conversationnelle depuis quelques mois, notamment parce que nombre de ses clients ont commencé à interagir avec la marque en ligne. Avec Walmart Voice order et Text to Shop, les utilisateurs peuvent acheter et racheter différents articles depuis leurs appareils mobiles sans avoir à effectuer eux-mêmes les étapes de l’achat. L’IA de Walmart reconnaît l’acheteur, ses achats passés et ses modes de paiement afin d’effectuer l’achat à sa place.

Par ailleurs, Walmart a amélioré ses interfaces de chat internes et celles destinées aux clients. Ses chatbots d’assistance client sont désormais équipés d’IA, ce qui leur permet de traiter la plupart des questions et demandes des clients, tandis que seules les conversations les plus complexes sont transmises à des conseillers humains. En interne, Ask Sam est un assistant vocal qui aide les employés en magasin lorsqu’ils ont des questions sur leurs horaires, leurs collègues ou d’autres informations importantes relatives à leur travail.

Kroger : l’IA dans la grande distribution alimentaire

Kroger a commencé à travailler avec Intelligence Node, une entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée au commerce, afin d’optimiser ses pages produits et sa taxonomie. L’objectif est de rendre les informations recherchées par les clients sur les différents produits plus faciles à trouver, plus détaillées et plus à jour. Ce travail peut notamment consister à améliorer le classement dans les pages de résultats de recherche, à générer des descriptions de produits nouvelles et plus efficaces, ainsi qu’à fournir des données analytiques plus détaillées sur les performances des pages produits.

Zara : l’IA dans la mode et l’habillement

Zara est une marque internationale de mode qui utilise l’IA notamment pour gérer la chaîne d’approvisionnement, les stocks et les processus de retour des clients. Elle s’appuie sur un processus appelé Just-In-telligent supply chain system management, qui combine la gestion des stocks pilotée par l’IA et l’analyse des données afin d’améliorer les mises à jour en temps réel de la chaîne d’approvisionnement. La marque a également travaillé avec Jetlore (désormais détenue par PayPal), une entreprise spécialisée dans l’IA prédictive appliquée au commerce, pour aider Zara à mieux anticiper les comportements des clients et leurs décisions d’achat à partir de données plus granulaires sur les vêtements. L’entreprise a indiqué que l’utilisation de l’IA de cette manière avait amélioré ses livraisons, ses coûts de possession des stocks et la gestion des problèmes liés aux retours.

En bref : les distributeurs adoptent l’IA pour gagner en compétitivité

Les distributeurs rivalisent d’ingéniosité pour trouver toutes sortes de façons d’intégrer l’IA afin d’acquérir un avantage concurrentiel. Cela peut consister à laisser l’IA interagir directement avec les clients ou influencer indirectement leurs interactions, à réapprovisionner et surveiller les stocks sur des sites répartis géographiquement, ou encore à offrir aux dirigeants une vision plus détaillée des données de performance actuelles. Lorsqu’elle est mise en œuvre de manière stratégique, l’IA peut profiter aux employés comme aux clients grâce à l’automatisation, à la personnalisation et à des fonctionnalités nécessitant peu d’intervention, qui améliorent l’expérience globale du commerce de détail.

Consultez notre guide des meilleurs outils et applications d’IA générative pour découvrir les solutions les plus populaires actuellement disponibles sur ce marché dynamique et en plein essor.