L’IA (Intelligence Artificielle) Générative et le ML (Machine Learning) sont devenus incontournables depuis deux ans, ce qui s’explique par les avancées spectaculaires réalisées par cette technologie. D’ailleurs, bon nombre des plus grandes marques, telles qu’Amazon, eBay, ou encore Alibaba, utilisent l’IA pour générer du contenu, des recommandations, et bien plus encore.
L’impact de l’IA sur le retail : 5 façons dont l’IA Générative et le Machine Learning redessinent les règles du jeu
Par
Publié le 18 décembre 2024 à 5h30
27%27% des chefs d’entreprise déclarent déjà utiliser l’IA
Les investissements dans cette technologie sont considérables, et ce n’est pas prêt de s’arrêter. En effet, le marché de l'IA dans le secteur du retail est évalué à plus de 6 milliards d’euro en 2023, avec un potentiel pour atteindre 79 milliards d’euro d'ici 2032.
De plus en plus de marques, quelle que soit leur taille, explorent l’utilisation de ces technologies pour les intégrer dans leurs stratégies commerciales. Voici quelques cas d’usage particulièrement intéressants où l’IA et le machine learning peuvent aider les retailers à stimuler leur croissance.
L’IA : génératrice de descriptions produits pertinentes
L'un des principaux défis pour les marques et retailers, en particulier ceux ayant un grand nombre de SKUs (références produits), est de proposer des descriptions attrayantes et détaillées pour chaque produit. Un travail qui peut devenir très chronophage face à un nombre croissant de canaux de vente (réseaux sociaux, site internet de la marque, marketplaces etc.). L'un des domaines où l'IA générative excelle est sa capacité à permettre la création de descriptions qualitatives de produits, et ce à grande échelle. Les algorithmes de génération de langage naturel (NLG) peuvent analyser d'énormes quantités de données produits et créer automatiquement des descriptions convaincantes et personnalisées tout en respectant le ton de la marque. Ces descriptions peuvent également être adaptées à chaque canal, en respectant des paramètres spécifiques et en s'adressant à des publics cibles. Par exemple, les moteurs d'IA générative comprennent les restrictions de nombre de mots pour un réseau social particulier. Ils peuvent adapter le texte en fonction de ces spécifications et des données démographiques de la personne qui lira ce message.
Exploiter l'IA pour la classification d'informations
Un autre domaine où l'IA Générative et le Machine Learning excellent est le catalogage et l'organisation des données. Lorsque les marques gèrent des catalogues produits comportant des centaines de milliers de références à destination de plusieurs canaux, il devient de plus en plus difficile de maintenir la cohérence et la clarté des informations. Les responsables produits, d'inventaire et e-commerce passent d'innombrables heures à tenter de maintenir toutes les informations produits correctes et à jour, et commettent encore des erreurs.
Les marques peuvent exploiter l'IA pour automatiser des tâches telles que la catégorisation des produits, l'extraction des attributs et l'étiquetage des métadonnées, garantissant ainsi précision et évolutivité dans la gestion des données sur tous les canaux. Cette utilisation de l'IA élimine les conjectures et le travail laborieux associés à ces tâches méticuleuses, et peut avoir des implications commerciales importantes. Des informations produits précises entraînent une réduction des retours, ainsi qu’un référencement et une recherche simplifiés des produits grâce à une architecture de données intuitive.
Créer une expérience client personnalisée
Cette dernière décennie, le e-commerce a évolué pour s’adapter aux changements des attentes des consommateurs. Les clients ne se rendent plus uniquement sur les sites internet des marques pour parcourir des pages produits afin de trouver ce qu'ils recherchent. Aujourd'hui, ils attendent plutôt une expérience personnalisée, quel que soit le canal par lequel ils interagissent avec la marque.
Les marques offrent des expériences personnalisées depuis des décennies, mais l'IA ouvre de tout nouveaux horizons en matière de personnalisation. Encore une fois, l'IA permet un niveau de personnalisation à une échelle et avec une précision inédite dans les interactions clients. En analysant d'énormes quantités de données clients, les algorithmes d'IA sont capables de faire le lien entre l'historique des commandes des clients, leurs préférences, leur localisation et d'autres données d'identification des utilisateurs pour créer des recommandations de produits, des messages marketing, des expériences d'achat et bien plus encore, le tout sur mesure.
L’investissement des marques dans leur capacité de personnalisation entraîne une augmentation des conversions, un engagement et une satisfaction client accrus, ainsi que de meilleures expériences de marque, permettant d’accroître la fidélité de marque.
Améliorer les capacités de recherche
Les fonctionnalités de recherche sont en perpétuelle évolution, et l'intégration de l'IA constitue le prochain jalon. Les moteurs de recherche alimentés par l'IA sont capables de traiter le langage naturel de manière plus efficace, permettant à une marque de comprendre l'intention et le contexte de l'utilisateur, ce qui améliore la précision et la pertinence des recherches.
De plus, les recherches peuvent fournir des informations précieuses sur le comportement et les préférences des clients, permettant aux marques d'optimiser leurs offres de produits et leurs stratégies marketing. En analysant les modèles de recherche et les interactions des utilisateurs, les marques peuvent identifier les tendances à venir, optimiser le placement des produits et adapter les promotions à des segments spécifiques de clients. In fine, cette expérience de recherche améliorée accroît l'engagement des clients tout en stimulant la croissance des ventes et en favorisant des relations clients à long terme.
L’IA pour un service client optimal
Au cœur des principaux avantages de l'IA Générative et du ML, on trouve la capacité à fonctionner en continu. Cet avantage est particulièrement marqué lorsqu'il s'applique au service client. Des outils comme les chatbots et les assistants virtuels permettent aux marques de fournir une assistance instantanée et personnalisée, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, à travers le monde. Cette automatisation réduit les temps d'attente, améliore l'efficacité des réponses sur les demandes courantes et permet aux collaborateurs de se concentrer sur des requêtes plus complexes.
Tout comme les moteurs de personnalisation utilisés dans les ventes, les outils de service client alimentés par l'IA peuvent traiter d'énormes quantités de données clients pour adapter les réponses en fonction de l'historique des commandes et des préférences des clients. De plus, à l'instar de la personnalisation, ces outils peuvent être déployés à grande échelle pour réduire radicalement le temps que les équipes de service client passent sur des demandes de faible niveau telles que la vérification du statut des commandes ou le traitement des retours. L'exploitation de l'IA dans ce domaine permet donc à une marque de répartir ses ressources de manière plus impactante sans pénaliser la satisfaction client.
Les marques commencent tout juste à se saisir des capacités de l'IA. Cependant, les premiers signes montrent que cette technologie va jouer un rôle crucial sur la croissance des entreprises. Adopter l'IA peut donc permettre aux marques d’optimiser l'efficacité opérationnelle tout en maintenant la satisfaction client.