8 principaux avantages de l'IA dans le retail
Michael Hickins | Responsable de la stratégie de contenu | 15 juillet 2024
Normalement conservateurs en matière de dépenses technologiques compte tenu de leurs étroites marges, les détaillants commencent à adopter de manière agressive l'avancée technologique la plus récente et peut-être la plus importante de l'histoire contemporaine : l'intelligence artificielle.
Les dépenses du secteur de la vente au détail en IA atteindront 9 milliards de dollars en 2024 et 85 milliards de dollars d'ici 2032, soit un taux de croissance annuel composé de 32 %, selon Fortune Business Insights, alors que les détaillants déploient la technologie pour aider à augmenter les revenus et la satisfaction des clients et à réduire les déchets et les coûts.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?
L'intelligence artificielle est une technologie qui utilise des algorithmes pour imiter le raisonnement humain. Les sous-ensembles de l'IA comprennent le machine learning, le deep learning et l'IA générative. Par exemple, un système de GenAI peut ingérer d'énormes quantités de données pour répondre à des instructions en langage clair ou à des questions avec du texte ou des images. Les systèmes de machine learning peuvent tirer des enseignements des énormes quantités de données qu'ils consomment pour améliorer les prévisions (et les décisions basées sur ces prévisions), faire des recommandations personnalisées, automatiser des processus et des tâches complexes (comme avec les assistants robotiques dans les usines de fabrication), éliminer la fraude et alimenter une variété d'autres cas d'utilisation.
Comment l'IA peut-elle aider le secteur de la vente au détail ?
Les détaillants peuvent utiliser l'IA pour de nombreuses raisons. Ils peuvent l'utiliser pour créer des campagnes marketing ciblées sur les individus, par opposition aux fourchettes démographiques, en se penchant rapidement sur les achats des clients, les historiques de navigation et les transcriptions de chats pour identifier les domaines d'intérêt. L'IA peut également aider les détaillants à améliorer la façon dont ils affichent leurs produits dans leurs rayons physiques ou sur leurs sites d' e-commerce en créant des étiquettes d'étagères et du contenu en ligne attrayants et en suggérant des présentations de marchandises optimales dans les magasins physiques. Une autre application de l'IA consiste à fournir des prévisions de demande plus précises afin d'éviter les démarques et d'optimiser l'espace de stockage disponible.
Elle est également utilisée pour choisir des itinéraires de livraison plus efficaces en analysant les données des modèles de circulation, les conditions météorologiques, les barrages routiers et d'autres variables Les détaillants peuvent également utiliser l'IA pour améliorer de nombreux aspects du service client, notamment des prompts pour aider les commerciaux à augmenter les ventes croisées et complémentaires et offrir des suggestions pour aider les agents de service à fournir des conseils après-vente pertinents.
8 avantages de l'IA dans la vente au détail pour les entreprises
Les détaillants adoptent l'IA dans l'ensemble de leur entreprise, notamment pour automatiser les tâches répétitives de back-office et pour augmenter les revenus en fournissant aux collaborateurs des magasins des prompts de vente en temps réel. Voici quelques exemples.
1. Automatisation des tâches
Les détaillants peuvent utiliser l'IA pour automatiser les tâches répétitives susceptibles de générer des erreurs, telles que le processus de collecte et d'analyse des données provenant de plusieurs sources internes et externes afin de calculer les prévisions de demande qui informent les assortiments de produits à acheter, les quantités et les magasins auxquels ils doivent être alloués. Les détaillants peuvent également utiliser l'IA pour automatiser le processus de collecte et d'analyse des données liées à la tarification, y compris les coûts internes et les prix concurrentiels, et combiner cela avec les prévisions de la demande pour définir les prix et même les seuils de démarque dans le cas où ils auraient besoin d'éliminer les stocks excédentaires. Ils peuvent également utiliser l'IA pour automatiser les réponses à certains types de requêtes client, ce qui permet aux humains d'intervenir dans moins de cas.
2. Responsabilisation des employés
Un détaillant utilise la GenAI pour rassembler toutes sortes d'informations pour les vendeurs en magasin, telles que la façon de redémarrer une caisse enregistreuse qui a planté et d'aider un client à s'inscrire au programme de fidélité du magasin. La technologie utilise un chatbot d'IA pour permettre aux employés de poser des questions, puis de s'extraire du magasin de données approprié pour fournir la bonne réponse. Ces « antisèches » détaillées sont d'autant plus importantes dans le retail compte tenu des taux élevés de rotation des employés de l'industrie.
3. Prévention des pertes
Les détaillants sont dans une lutte constante contre les pertes dues à la contraction et à la surcharge des fournisseurs. Les détaillants commencent à se tourner vers l'IA pour aider à atténuer ces pertes. Par exemple, ils utilisent l'IA pour rapprocher les commandes des factures de chaque fournisseur afin de s'assurer qu'ils ne sont facturés que pour les marchandises réellement livrées. L'IA devient également un outil important de l'arsenal utilisé par les magasins pour identifier les transactions frauduleuses mises en place par les caissiers sur le point de vente, grâce à l'analyse des vidéos et transactions en magasin de chaque caissier. Les détaillants peuvent également utiliser l'IA pour analyser des vidéos provenant de plusieurs magasins et fournir des alertes lorsque celles-ci détectent des comportements ou des activités inhabituels, notamment au fond du magasin, dans l'entrepôt, dans les rayons ou aux caisses. Elle peut également être utilisé avec les analyses traditionnelles pour corréler davantage les données RFID et d'autres données de capteurs pour expliquer comment les articles ont quitté le magasin.
4. Réduction des déchets
La sensibilisation accrue des consommateurs à la durabilité et l'accent mis sur celle-ci sont encore une raison de plus pour les détaillants de se concentrer sur la réduction des déchets. Les détaillants utilisent l'IA pour identifier les types de marchandises qui ont tendance à périmer et qu'elle puisse leur recommander de les proposer avec une ristourne (ou les donner) avant d'atteindre leurs dates d'expiration. Les épiciers qui emballent leurs propres aliments préparés utilisent l'IA pour s'assurer que les articles soient coupés ou sélectionnés le plus efficacement possible, par exemple en calculant la quantité de viande à intégrer dans un emballage standard.
5. Optimisation de la supply chain
Les détaillants et leurs fournisseurs utilisent l'IA pour optimiser les itinéraires de livraison en se basant sur l'analyse de données historiques et en temps réel de divers facteurs, tels que les conditions météorologiques, les modèles de trafic, les déviations liées aux travaux ou les événements extraordinaires qui bloquent les rues, les ports ou les voies maritimes. Bien que l'analyse de données conventionnelle ait été utilisée pour une partie de ce travail, l'IA est particulièrement habilitée à lier tous ces éléments et fournir des recommandations concrètes. Les détaillants utilisent également l'IA pour charger des camions en fonction du calendrier de livraison afin que les marchandises puissent être déchargées facilement et que les camions puissent se diriger rapidement vers le prochain lieu de livraison.
6. Satisfaction client
L'IA peut aider les détaillants à atteindre des niveaux de satisfaction client plus élevés simplement en concevant des offres qui semblent avait été créés sur mesure pour les clients, plutôt que pour une énorme tranche démographique de personnes dans leur cas. Les détaillants le font de diverses manières, notamment en utilisant la GenAI pour créer des e-mails d'offres personnalisés ou en utilisant l'IA pour afficher une version personnalisée de leur site en ligne chaque fois qu'un acheteur fréquent se connecte, en fonction de son historique d'achats. Les détaillants peuvent également utiliser l'IA pour déterminer quelles variante (prix, assortiments de produits, assistance personnalisée) est susceptible d'influencer des clients spécifiques. À un niveau plus basique, les détaillants utilisent des chatbots basés sur l'IA pour répondre rapidement à des questions simples des clients concernant les produits, les prix, la disposition des magasins, etc.
7. Réduction des erreurs
Les détaillants peuvent utiliser l'IA pour automatiser la collecte de données, ce qui contribue à réduire les taux d'erreur dans les tâches manuelles ou répétitives. Cela est particulièrement pertinent étant donné que de nombreux détaillants continuent de compiler des rapports manuellement à partir de feuilles de calcul, ce qui peut entraîner des erreurs qui peuvent générer des prévisions de ventes et de demande erronées, pouvant donner lieu à des opportunités manquées de vendre plus d'articles ou un trop plein d'articles en stock.
8. Réduction des coûts
L'IA peut aider les détaillants à répondre aux fluctuations de la demande plus efficacement que les générations précédentes d'applications analytiques, ce qui permet de réduire les coûts pratiquement partout dans l'entreprise. Par exemple, en aidant les détaillants à prévoir plus précisément les ventes par magasin, les analyses d'IA peuvent aider à réduire les coûts de possession des stocks, les coûts de main-d'œuvre associés à un réapprovisionnement inefficace et le coût de la main-d'œuvre lorsque moins de collaborateurs en magasin sont nécessaires. Les détaillants peuvent également utiliser les prévisions de ventes basées sur l'analyse des données et augmentées par l'IA pour les aider à commander suffisamment de marchandises populaires, ce qui leur permet de négocier des remises basées sur le volume auprès de leurs fournisseurs. L'IA peut également aider à diminuer les coûts de main-d'œuvre en réduisant le nombre d'heures passées par les agents du service client sur les demandes de faible niveau, en diminuant le retrait et le gaspillage (cf ci-dessus), en réduisant les erreurs (cf ci-dessus) et en réduisant la consommation d'énergie en suggérant des changements dans les heures d'exploitation basés sur des analyses temporelles du volume des ventes.
8 exemples d'IA dans la vente au détail
Les magasins du monde entier utilisent l'IA de nombreuses façons, notamment en aidant leurs employés à augmenter la taille du panier des clients, en fournissant aux agents de service des informations pertinentes afin qu'ils puissent mieux servir les clients qui reviennent, et en aidant le personnel du back-office à prendre les bonnes décisions concernant les niveaux de personnel, l'allocation des stocks, le merchandising et les achats. Voici huit exemples concrets.
1. Navigation en magasin
Un grand magasin américain utilise un chatbot alimenté par l'IA pour aider ses clients à se frayer un chemin dans ses différents points de vente. Les clients ouvrent une application sur leur smartphone pour interroger le chatbot afin d'obtenir des instructions sur des articles spécifiques en rayon ou pour demander si les articles souhaités sont en stock. Le bot peut même détecter si les clients sont frustrés par l'analyse du langage qu'ils utilisent et alerter un vendeur humain pour venir à sa rescousse.
2. Magasins intelligents
Les vendeurs de vêtements utilisent l'IA pour aider les clients à trouver la bonne taille. On se sert de l'IA pour utiliser des miroirs à écran tactile qui permettent aux clients d'essayer des vêtements et de voir s'ils s'adaptent à leur corps directement en cabine d'essayage, sans avoir à se déshabiller ni essayer tout un tas d'articles différents. Une application alimentée par l'IA développée par un autre magasin de vêtements permet aux clients d'informer les vendeurs lorsqu'ils ont besoin qu'on leur apporte en cabine d'essayage un article dans une autre taille. Elle fournit également des recommandations aux vendeurs sur les articles supplémentaires que les clients pourraient aimer en fonction de ce qu'ils ont déjà essayé.
3. Rayons intelligents
En utilisant des capteurs dans les rayons des magasins associés à l'IA intégrée à son application, un épicier américain alerte les acheteurs sur les articles susceptibles de les intéresser, tels que les produits sans gluten pour les personnes ayant des restrictions alimentaires, sur la base d'une analyse en temps réel des données qu'il a déjà collectées sur chaque client.
4. Fusion des expériences numériques et physiques
Un magasin de meubles et de décoration utilise l'IA pour faire des recommandations de produits en magasin en fonction des sensibilités de conception des clients, telles que définies par ce qu'ils épinglent sur leurs tableaux Pinterest, ce qui l'aide à convertir les internautes en acheteurs.
5. Informatique cognitive
Un vendeur de vêtements et de chaussures d'extérieur a lancé une application basée sur l'informatique cognitive (qui cherche à imiter la façon dont les humains pensent) qui demande aux clients où et quand ils ont l'intention d'utiliser un article en particulier et fait des recommandations pour les aider à trouver la bonne tenue pour leurs activités.
6. Vision par ordinateur
Un grand magasin de luxe utilise l'IA pour rechercher des produits correspondant à des photographies d'articles capturées par les clients. Si l'article exact n'est pas en stock, ni même pris en charge par la marque, l'application du magasin recommande des correspondances similaires qui pourraient plaire au client.
7. Achats sans caisse
Un club de magasinage d'entrepôt utilise une application alimentée par l'IA pour aider les clients à tracer l'itinéraire le plus efficace dans le magasin pour trouver tout de leur liste, puis leur permet de payer via l'application et de quitter le magasin sans devoir faire la queue.
8. Gestion des stocks
Un magasin mondial de mode rapide utilise l'IA pour analyser les réceptions et les retours en magasin afin d'évaluer les assortiments pour chaque magasin. Son algorithme aide le magasin à savoir quels articles promouvoir, stocker en plus grandes quantités, et même à déterminer si une certaine mode disparaît plus rapidement que prévu afin qu'il puisse réduire ses achats, ce qui l'aide à limiter ses démarques et ses déchets.
Révolutionnez votre activité de vente au détail avec Oracle AI
Les détaillants du monde entier utilisent Oracle Retail AI Foundation pour prendre de meilleures décisions en matière de tarification et de placement des stocks, améliorer les prévisions et les décisions d'achat, et proposer des offres plus attrayantes aux clients. Les détaillants qui utilisent des applications cloud Oracle Retail avec des fonctionnalités d'IA et de machine learning intégrées peuvent tirer parti de fonctionnalités qui les aident à comprendre la véritable demande, à optimiser leurs stratégies de tarification et à effectuer une analyse d'affinité avancée pour déterminer comment les décisions d'achat sont affectées par les autres achats d'un client.
FAQ sur les avantages de l'IA dans la vente au détail
Comment l'IA peut-elle aider le secteur de la vente dans le retail ?
Les détaillants peuvent utiliser l'IA pour automatiser et réduire les tâches répétitives, ce qui leur permet de redéployer les ressources à des fins plus stratégiques, ainsi que de réduire les erreurs et d'améliorer les prévisions de demande, permettant d'augmenter les marges.
Quels sont les avantages de la GenAI dans le secteur de la vente dans le retail ?
L'une des principales applications de GenAI pour la vente au détail est de créer un message marketing par e-mail hautement personnalisé, comprenant des itérations illimitées des mêmes messages dans différentes combinaisons pour tester quelle texte produit de meilleurs résultats.
Quels sont les avantages de l'IA conversationnelle dans le retail ?
Les détaillants peuvent utiliser des chatbots conversationnels basés sur l'IA pour répondre aux questions simples des clients, ce qui permet aux agents du service client humain de répondre à des questions plus complexes que l'IA ne peut pas traiter.
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