Découvrez comment l'IA générative fait évoluer le retail

Les principaux retailers expérimentent l'IA générative dans l'espoir de résoudre certains des plus grands problèmes du secteur depuis que Richard Sears a installé ses chevaux et ses wagons et a commencé à ouvrir des magasins physiques. Ils commencent à utiliser la GenAI pour créer des résumés de produits et d'autres contenus de sites Web, générer des réponses conversationnelles aux invites des clients et des collaborateurs, personnaliser leur marketing et même résumer les commentaires des clients pour aider au merchandising et à l'innovation produit.

Cependant, de nombreuses organisations expérimentant la GenAI ont constaté des résultats décevants. Ce n'est pas à cause de défauts dans la technologie en soi, mais parce que lorsque la formation de la GenAI s'arrête, son apprentissage aussi. Souvent, cela entraîne des hallucinations, des résultats inexacts ou trompeurs générés par les modèles de GenAI. Les retailers commencent à utiliser des techniques telles que la génération augmentée de récupération (RAG) pour donner au modèle des informations plus pertinentes pour chaque invite afin qu'il puisse répondre plus précisément aux requêtes des collaborateurs et des clients.

Lisez la suite pour en savoir plus sur la façon dont les retailers surmontent les premiers obstacles de GenAI et trouvent le succès avec des applications innovantes.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'IA générative est un sous-ensemble d'intelligence artificielle capable de comprendre des invites ou des questions en langage clair et de répondre avec du texte ou des images. Elle est également capable d'ingérer de grandes quantités de données et de produire des résumés de ce contenu, ainsi que d'interpréter ces données et de faire des suggestions.

Points à retenir

• La GenAI aide les retailers à mieux comprendre leurs clients en fonction de leur historique de commandes, ce qui leur permet de répondre plus efficacement aux questions des clients et de créer des listes d'achats personnalisées.
• Les retailers utilisent la GenAI pour générer du contenu, tel que des descriptions de produits pour les magasins en ligne, les catalogues et les rayons, ainsi que des articles de blog et des e-mails marketing personnalisés.
• Les retailers utilisent la GenAI pour faire passer la veille des réseaux sociaux au niveau supérieur, en résumant les commentaires des clients sur diverses sources, notamment les réseaux sociaux, les sites d'évaluation de produits et les transcriptions des centres d'appels, afin de créer la boucle de commentaires ultime.
• Les retailers insèrent des chatbots alimentés par la GenAI dans le processus d'achat, réduisant ainsi le coût des marchandises et libérant du personnel.
• Les grandes chaînes de retail utilisent la GenAI pour créer des vidéos de formation plus immersives et interactives.

Comment la GenAI changera-t-elle le retail ?

La GenAI peut changer le secteur en aidant les retailers à maximiser leurs ventes et leurs marges bénéficiaires avec les clients existants. Cela pourrait même aider à inverser la tendance de plusieurs décennies de baisse de la fidélisation de la clientèle en permettant aux retailers de fournir un service à la clientèle étonnamment excellent. Par exemple, la GenAI peut aider les retailers à atteindre les objectifs suivants :

• Optimisation des affichages. Les retailers peuvent rendre les affichages des magasins physiques plus efficaces en combinant des dispositifs d'affichage intelligents, une analyse d'IA conventionnelle des données de vente et les fonctionnalités conversationnelles de l'IA générative pour produire des publicités et de designs plus attrayants.
• Améliorer le service client en magasin. Tous les collaborateurs n'ont pas la capacité innée de se connecter avec les clients en présentiel mais toute personne disposant d'une tablette peut accéder à l'assistance de la GenAI. Cet outil peut rapidement aider les collaborateurs à orienter les clients vers l'article spécifique qu'ils recherchent et à suggérer des articles connexes qui pourraient les intéresser. La GenAI pourrait même inciter les collaborateurs à poser des questions aux clients sur eux-mêmes ou sur ce qu'ils cherchent à accomplir, ce qui pourrait présenter encore plus d'opportunités de vente croisée. Par exemple, un client qui achète une peinture d'intérieur spécifique dans une quincaillerie peut être amené à acheter des pinceaux adaptés à ce type de peinture.
• Consolider et synthétiser les retours. Les retailers peuvent utiliser la GenAI pour agréger et interpréter les commentaires des clients provenant de diverses sources internes et tierces, y compris les sites de réseaux sociaux, les retranscriptions de centres d'appels et de chats et les critiques en ligne, créant des résumés succincts à partir de centaines ou de milliers de commentaires et de suggestions. Ces résumés permettent à la direction de mieux connaître les performances de ses magasins physiques et en ligne, notamment la satisfaction des clients en ce qui concerne la qualité du service, l'étendue et la profondeur de la sélection des produits et si les produits répondent aux attentes ou non.
• Personnalisation des expériences d'achat. Les retailers peuvent utiliser la GenAI pour créer des offres et des communications marketing adaptées à chaque client plutôt qu'à un groupe démographique car la GenAI peut les créer rapidement et en toute quantité. La GenAI peut également analyser l'historique de navigation, le comportement d'achat et les préférences pour créer des expériences d'achat hautement personnalisées. En comprenant les préférences et les comportements individuels des clients, les vendeurs peuvent adapter leurs recommandations de produits, leurs promotions et leurs campagnes marketing et ainsi augmenter la satisfaction et la fidélité des clients. Ils peuvent également utiliser la GenAI en combinaison avec la RAG ou d'autres moyens de fournir des données mises à jour pour offrir un service après-vente plus personnalisé. Cela peut signifier aider les clients à tirer le meilleur parti des produits qu'ils ont achetés, rendre le processus de retour plus fluide et recueillir encore plus de commentaires sur leurs expériences, et générer de l'intérêt pour les transactions futures.

Avantages de l'IA générative dans le retail

La GenAI offre aux retailers une variété d'avantages opérationnels, un service à la clientèle ainsi que d'autres avantages, décrits plus en détail ci-dessous.

Améliorez votre efficacité opérationnelle et vos coûts

Les retailers ont tendance à opérer avec des marges très étroites, de sorte que toute amélioration de l'efficacité opérationnelle peut contribuer grandement à augmenter leur rentabilité. Par exemple, les retailers peuvent utiliser la GenAI pour remplacer ou augmenter les agents du service client, à la fois en ligne et par téléphone, réduisant ainsi le temps nécessaire à leurs employés pour aider les clients à effectuer des tâches telles que les retours ou les échanges. Un détaillant a réduit ses coûts d'achat de 3 % en utilisant des chatbots alimentés par la GenAI et basés sur des analyses conventionnelles et des données de marché tierces pour mener des négociations de contrats avec les fournisseurs d'équipement via leurs portails en ligne. Les retailers affirment également qu'ils augmentent la productivité des collaborateurs et réduisent la rotation coûteuse en faisant évoluer leurs collaborateurs à l'aide de vidéos de formation avec la GenAI intégrée pour guider les stagiaires à travers une multitude de scénarios interactifs.

Augmentez la fidélisation client

La fidélité aux marques de retail est en baisse depuis des décennies. Les retailers doivent travailler plus que jamais pour fidéliser leurs clients.

La GenAI peut être un outil précieux qui aide les retailers à exploiter les données de chaque client, leur permettant de publier des e-mails hautement ciblés et d'autres documents marketing à grande échelle, ce qui ne serait pas possible avec le travail humain seul. La façon dont cela fonctionne est que la GenAI trie les historiques d'achats agrégés, les publications sur les réseaux sociaux et d'autres données tierces pour déterminer quels messages marketing spécifiques peuvent attirer un acheteur donné. Le fait que ces messages soient personnalisés plutôt que produits en masse peut aider à réduire la lassitude envers la marque, à améliorer la pertinence du contenu et à accroître la fidélité des clients.

Améliorez l'expérience des clients

La plupart des retailers souffrent non seulement de taux élevés d'attrition des collaborateurs mais ils doivent également apporter une aide saisonnière, ce qui signifie qu'ils gèrent toujours beaucoup de nouveaux employés avec peu de connaissances institutionnelles. La GenAI peut vous aider en générant des résumés des fonctionnalités du produit et des instructions pour ces employés afin de les aider à diriger les clients autour des magasins. La GenAI peut également faire ressortir l'historique des clients et les informations sur les produits pour les agents du centre d'appels, en plus d'alimenter les chatbots interactifs du service client.

Les retailers peuvent également utiliser la GenAI pour répondre aux questions ou réclamations des clients directement via un chatbot en ligne ou indirectement en fournissant des scripts aux employés du magasin. Les deux prennent en compte le contexte complet de l'expérience d'un acheteur ainsi que les informations pertinentes sur les produits.

Par exemple, si un client pose des questions sur la politique de retour d'un magasin, une réponse qui comprend : « Ce gril que vous avez acheté le mois dernier est toujours sous garantie et je peux prendre un rendez-vous pour que quelqu'un vienne le récupérer chez vous," serait beaucoup plus utile qu'une réponse telle que, "Ça dépend » ou « Généralement 30 jours". Cela permettrait également d'établir une relation à long terme avec ce client.

En outre, les retailers peuvent utiliser la GenAI pour répondre aux questions sur l'état des commandes et même suggérer un langage et des images pour des produits personnalisés tels que des t-shirts ou des tasses à café.

Favoriser le développement de produits et l'innovation

La gestion du cycle de vie des produits a toujours été un objectif pour les retailers, mais elle a été respectée plus souvent dans la violation que dans l'observation. Jusqu'à l'avènement de la GenAI, il était simplement trop long et laborieux pour les retailers de passer au peigne fin des quantités astronomiques de commentaires clients et des utilisateurs finaux, de trouver des plaintes courantes sur un produit donné, puis de communiquer ces plaintes aux équipes de développement de produits de leurs fournisseurs ou de leurs propres fabricants de marques privées. Un retour régulier de ce type pourrait entraîner des changements de produits bénéfiques, voire des produits entièrement nouveaux.

Grâce à la GenAI, les détaillants peuvent toutefois passer au peigne fin les transcriptions et les enregistrements audio des centres d'appels, les messages sur les médias sociaux et les avis des clients sur les sites Web des détaillants et des agrégateurs (tels que Yelp et Google), synthétiser ces données et même faire la distinction entre les propos irrationnels et les suggestions pertinentes. Ensuite, ils peuvent utiliser la GenAI pour résumer ces données de manière opportune et succincte. Les modèles de GenAI peuvent ensuite faire des suggestions basées sur leur interprétation des généralisations en traduisant, par exemple, des commentaires tels que « Je ne fais que de le faire tomber et il se casse tout le temps !" en « Rendez plus ergonomique l'appareil en réduisant la poignée de quelques centimètres. »

5 cas d'utilisation de l'IA générative dans le retail

Les retailers ont commencé à utiliser la GenAI de diverses façons intelligentes pour améliorer le service client et la fidélisation, réduire les taux de retour, augmenter la taille du panier et augmenter leurs marges. Voici cinq cas d'utilisation.

1. Améliorez l'expérience client.

Les retailers peuvent utiliser des chatbots basés sur la GenAI, complétés par des données client mises à jour grâce à la RAG ou à des techniques similaires, pour interagir de manière conversationnelle avec les consommateurs lorsqu'ils posent des questions. Ces interactions ont lieu par téléphone ou sur les sites de e-commerce des retailers et peuvent couvrir les produits que les clients recherchent, la politique de retour du retailer, ses heures de magasin ou son inventaire. Contrairement aux anciennes générations de chatbots qui utilisent l'IA conventionnelle avec un nombre limité d'arbres décisionnels, les chatbots modernes alimentés par la GenAI offrent aux consommateurs un nombre presque illimité de possibilités de conversations et peuvent répondre à des requêtes client plus complexes.

Par exemple, le chatbot basé sur la GenAI d'une grande quincaillerie peut aider les clients à décider quel type d'éclairage ou d'appareils de plomberie leur conviendrait le mieux en leur posant des questions sur la taille et l'emplacement de leur maison, en les aidant à choisir des articles avec la résistance à la traction, le profil de puissance et la résistance aux températures élevées appropriés. Alors que les chatbots d'IA conventionnels sont déjà bons pour effectuer des recommandations, ceux de la GenAI sont plus conversationnels et sont en mesure de répondre aux demandes des clients en ligne telles que « Raccourcissez l'ourlet » ou « Montrez-le moi en bleu marine". Ces assistants virtuels alimentés par la GenAI sont de plus en plus capables de détecter lorsque quelqu'un est frustré ou utilise du sarcasme ou d'autres expressions idiomatiques qui ne doivent pas être prises littéralement. Ils savent qu'un client qui dit : « Allez sauter dans un lac !" dans la frustration n'émet pas réellement cet ordre.

2. Automatisez la génération de contenu.

Les retailers peuvent utiliser la GenAI pour créer des descriptions de produits concises et convaincantes pour leurs sites de e-commerce et leurs étiquettes de rayons. En modifiant les invites, les équipes marketing peuvent demander à la GenAI de produire des articles plus longs, tels que des articles de blog. Par exemple, une chaîne d'épicerie nationale utilise la GenAI pour assembler des recettes attrayantes utilisant des ingrédients à vendre dans ses magasins qu'elle publie sous forme de billets de blog. Le chatbot peut également fournir une liste d'achats basée sur une question telle que « De quoi ai-je besoin pour cuisiner des lasagnes ? » Les retailers peuvent utiliser la GenAI pour générer des listes d'achats personnalisées, telles que des listes adaptées aux clients qui ont une intolérance au gluten, qui sont allergiques aux pistaches ou qui n'aiment pas le miso.

3. Personnalisez le marketing.

Les retailers peuvent aider à résoudre la lassitude liée aux e-mails en utilisant la GenAI pour suggérer des lignes d'objet convaincantes et créer du contenu adapté aux destinataires individuels, plutôt que de traiter d'énormes cohortes démographiques ou autres versions non personnalisées telles que « Des personnes comme vous aiment..." Associée à l'IA classique et la RAG, la GenAI peut permettre de générer ces e-mails personnalisés pour des dizaines de milliers de clients actuels, anciens et potentiels, la personnalisation à grande échelle. La GenAI peut également produire un nombre infini de tests A/B en identifiant le contenu le plus efficace pour générer des conversions.

4. Synthétisez les commentaires des clients.

Les retailers peuvent utiliser la GenAI pour consulter et résumer les commentaires des avis clients, des flux de réseaux sociaux et d'autres sources. Ce retour concis peut aider à éclairer des décisions telles que quels sont les produits à stocker, où les placer dans leurs magasins et sur leurs sites Web, comment gérer les retours, où doivent-ils affecter un personnel plus compétent, et même (dans le cas d'une collaboration avec les fournisseurs) comment améliorer les produits existants.

5. Augmentez l'IA conventionnelle avec la GenAI.

Les retailers utilisent également la GenAI pour améliorer les applications d'IA conventionnelles. Par exemple, les retailers utilisent déjà l'IA conventionnelle pour aider les acheteurs en ligne à rechercher des produits en leur permettant de télécharger une photo. Grâce à la GenAI, les retailers peuvent désormais utiliser des chatbots pour engager des conversations plus complexes et plus humaines avec les acheteurs. Cela permet un mouvement naturel de va-et-vient : « Montrez-m'en un en vert », « Que diriez-vous d'un ourlet plus court ? », « Avez-vous un blazer à associer à ce vêtement ? »

En outre, les retailers peuvent utiliser la GenAI pour améliorer leurs outils de back-office qui s'appuient sur l'IA conventionnelle pour prévoir les tendances. Par exemple, les retailers utilisent des analyses basées sur l'IA conventionnelles pour analyser les tendances en fonction de données provenant de sources telles que les rapports météorologiques et économiques. Avec la GenAI, ils peuvent analyser et interpréter des données provenant de sources plus diverses, telles que les flux de réseaux sociaux, les avis des clients, les magazines de mode en ligne et les sites d'actualités afin de prévoir les tendances avec une plus grande précision.

De même, alors que les fournisseurs de retail utilisent déjà l'IA pour ajuster leurs itinéraires de livraison en réponse aux perturbations de la supply chain, la GenAI peut fournir des résumés d'informations, de publications sur les réseaux sociaux et d'autres sources de données non conventionnelles pour augmenter ces analyses.

Exemples de la GenAI dans le secteur du retail

Bien que la GenAI ne soit disponible pour les entreprises que depuis relativement peu de temps, les retailers ont rapidement tiré parti de ses multiples attributs. Voici quelques exemples.

• Une chaîne mondiale d'hypermarchés utilise un chatbot alimenté par la GenAI pour aider les acheteurs à acquérir des produits alimentaires qui correspondent non seulement aux recettes qu'ils essaient de cuisiner tout en respectant leurs restrictions alimentaires, en utilisant un ton convivial et conversationnel. Sur le back-end, l'hypermarché utilise également la GenAI pour rédiger des demandes de propositions pour des fournisseurs potentiels et pour analyser et résumer leurs offres.
• Un magasin d'électronique en ligne utilise la GenAI pour compiler l'essentiel des avis des clients sur différents produits, donnant aux clients un résumé de ce que les autres pensent d'un article donné afin qu'ils n'aient plus à lire chaque avis de produit individuel.
• Un magasin de vêtements et d'accessoires en ligne utilise un chatbot alimenté par la GenAI pour aider les acheteurs à acheter des cadeaux. Le chatbot interroge les acheteurs sur le sexe, la taille, les loisirs et les intérêts du destinataire prévu, ainsi que sur la gamme de prix préférée du client.
• Un supermarché mondial utilise la GenAI pour négocier de petits contrats avec les fournisseurs et les sous-traitants. Pour ce faire, il utilise des analyses conventionnelles pour comprendre le marché d'un article ou d'un service donné et un chatbot alimenté par la GenAI pour interagir et négocier des conditions avec les fournisseurs via leur portail en ligne. En plus de réduire les frictions avec les interlocuteurs humains, la GenAI libère les équipes d'approvisionnement des retailers pour qu'elles se concentrent sur des transactions plus stratégiques.
• Un centre commercial en ligne utilise l'analyse conventionnelle pilotée par l'IA pour aider les petits commerçants à fixer leurs prix et la GenAI pour rédiger des descriptions de produits et des messages conversationnels de suivi aux clients qui ont montré de l'intérêt sur ces sujets.

Révolutionnez vos opérations de retail avec Oracle et la GenAI

Les retailers utilisent les solutions d'IA et d'analyse d'Oracle Retail pour affiner leur marketing, prendre des décisions plus éclairées en matière de prix et d'inventaires, optimiser l'espace au sol et les emplacements des magasins, améliorer la description de leurs produits et, plus largement, créer des expériences d'achat plus épanouissantes et augmenter leurs marges.

Comme l'IA générative aide à fournir des expériences d'achat personnalisées et interactives, à fournir une meilleure compréhension du comportement et des préférences des consommateurs, à optimiser la gestion des stocks, à prévoir les tendances, à rationaliser les processus de la supply chain et bien plus encore, les retailers intelligents tracent une voie à suivre pour stimuler la croissance de l'entreprise.

FAQ sur l'IA générative

Comment les grands retailers utilisent-ils la GenAI ?

Les grands retailers utilisent la GenAI pour générer des descriptions de produits, résumer de longs documents, créer de nouveaux types de contenu et fournir des partenaires avec des recommandations de vente croisée pour les clients.

Comment les LLM sont-ils utilisés dans le retail ?

Les retailers utilisent des LLM et d'autres applications de GenAI pour alimenter les chatbots afin de fournir un service client efficace et convivial, souvent plus rapide et plus précis que ce que les agents de centre d'appels peuvent offrir.