Retail & Ecommerce : 16 cas d’usage de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permet de faire des gains de productivité conséquents dans des domaines aussi variés que le marketing, le service client ou la logistique. Ceux qui s’empareront les premiers des cas d’usage de l’IA dans le Retail et l’Ecommerce prendront une longueur d’avance décisive sur leurs concurrents. Si vous souhaitez faire partie de cette catégorie et que vous vous demandez quels sont les principaux cas d’usage de l’intelligence artificielle pour votre organisation, alors cet article est fait pour vous.

Les champs d’utilisation de l’IA dans le Retail / Ecommerce

Les cas d’usage de l’IA dans le retail / ecommerce se développent à vitesse grand V et dans tous les domaines. C’est ce que montrent toutes les études. Sur lce graphique Statista, on peut voir les principaux domaines impactés par l’IA. Les répondants de l’étude étaient invités à déclarer dans quels domaines selon eux l’IA pouvait avoir un impact dans les prochaines années.

Le Customer Care (c »est-à-dire, en bon français, le service client) est le domaine le plus cité. Sans surprise. Viennent ensuite le contrôle qualité, la gestion des inventaires, la personnalisation des produits ou services, le pricing et la détection des fraudes. Nous ne parlerons pas de détection des fraudes dans notre article. Nous avons choisi de nous concentrer sur les cas d’usage de l’IA ayant une dimension business plus directe : marketing, service client, expérience client, pricings, etc. Bonnes découvertes !

Cas d’usage de l’IA dans le Retail/Ecommerce – Marketing

#1 Proposer des recommandations produits personnalisées en fonction de l’historique de recherche

Une autre application innovante de l’IA dans le domaine du retail et du e-commerce repose sur la suggestion de produits personnalisées. Cette approche est déjà employée par les services de streaming tels que Netflix ou Spotify, où la section « Également consultés » est omniprésente.

Les systèmes de recommandation de produits alimentés par l’IA analysent les données des clients (profil utilisateur, historique de navigation) permettant ainsi aux entreprises de recommander des produits susceptibles d’intéresser leurs clients. Ces recommandations personnalisées contribuent à améliorer la satisfaction des clients, augmenter les ventes et rehausser l’expérience globale d’achat.

Le filtrage collaboratif est une technique populaire utilisée dans les systèmes de recommandation qui suggèrent des produits en fonction des préférences d’utilisateurs similaires. Le filtrage basé sur le contenu utilise les attributs des produits tels que la couleur, la marque, le matériau et la taille pour formuler des recommandations. Enfin, le traitement du langage naturel aide les retailers à analyser les retours d’information des clients afin de mieux comprendre les préférences des clients.

L’utilisation de ces méthodes d’IA améliore considérablement l’efficacité des recommandations de produits, aidant ainsi les clients à découvrir des articles qui correspondent à leurs goûts et à leurs besoins. En fin de compte, cela renforce l’engagement des clients, favorise les ventes croisées et accroît la satisfaction globale de l’expérience d’achat en ligne.

#2 Segmenter dynamiquement et intelligemment ses clients

Les algorithmes d’IA ont également de créer des profils de clients. A partir d’un ensemble des données, telles que l’historique d’achat, le comportement de navigation, l’activité sur les réseaux sociaux et les informations démographiques, l’IA permet de segmenter les clients. Pourquoi faire ? Notre guide sur l’analyse de cohortes explique comme cet outil permet de mesurer l’engagement des utilisateurs au fil du temps.

Ces profils clients contribueront à une meilleure compréhension des préférences, des besoins et des comportements. Les données peuvent ensuite être exploitée pour élaborer des campagnes de marketing ciblées et des recommandations personnalisées, créant ainsi une expérience d’achat personnalisée pour chaque client.

L’IA joue un rôle crucial dans la création de segments de clients. En se basant sur des critères tels que la démographie, l’historique d’achat et les modèles de comportement, l’IA permet de mettre en place des stratégies marketing spécifiques. Les modèles ainsi créés, associés à l’analyse des avis clients, contribuent à la conception de messages marketing mieux adaptés, renforçant ainsi la connexion entre la marque et les clients.

#3 Rédiger vos pages produits 20x plus vite

Écrire de manière plus rapide et efficace est devenu une réalité grâce à l’intégration de l’IA dans le processus de rédaction de descriptions produits ! Plusieurs IA permettent d’accélérer la création de contenu tout en maintenant une qualité élevée, tel que ChatGPT. Bien que certaines éditions puissent être nécessaires, ces outils offrent un moyen précieux pour gagner un temps précieux.

Si les IA ont la capacité de générer des descriptions de produits de haute qualité, l’utilisation de solutions telles que Jasper offre également la possibilité de générer une diversité de contenus pour enrichir l’expérience des clients potentiels en leur présentant des informations captivantes et variées.

L’IA joue également un un rôle essentiel dans la révision et l’amélioration rapide des descriptions produits existantes. En identifiant les erreurs grammaticales, en proposant des reformulations et en garantissant la fluidité du texte, des outils comme QuillBot ptimisent rapidement les contenus déjà en place.

#4 Ultra-cibler les promotions

L’IA permet de cibler les promotions de manière précise. Les promotions ciblées sont un cas d’usage de l’IA qui génèrent une plus grande pertinence pour les clients, les incitant à interagir davantage avec les offres et, en fin de compte, à réaliser des achats. En analysant le comportement de navigation, les interactions passées avec la marque et les produits, ainsi que les achats précédents, l’IA peut élaborer des offres personnalisées qui ont une plus grande probabilité de se convertir en ventes.

En utilisant l’IA pour cibler les promotions, les business peuvent personnaliser l’expérience d’achat de chaque client. Cela crée une connexion plus profonde entre la marque et le client, renforçant ainsi la fidélité et les chances de conversion : notre article montre que les promotions ciblées augmentent la conversio si la personnalisation de l’expérience d’achat est importante.

Cette approche offre également des avantages pour les entreprises retails et e-commerce : en personnalisant les promotions, l’IA évite de gaspiller des ressources sur des offres non pertinentes tout en maximisant le retour sur investissement de leurs campagnes promotionnelles.

Cas d’usage de l’IA dans le Retail/Ecommerce – Expérience Client

#5 Mettre en place des cabines d’essayage virtuelles

Une application impressionnante de l’IA dans le secteur du retail consiste dans la mise en place de cabines d’essayage virtuelles. L’impact de ces cabines d’essayage virtuelles sur l’expérience d’achat est considérable : les clients peuvent éviter les longues files d’attente aux cabines d’essayage traditionnelles et la frustration liée à l’essayage de plusieurs vêtements.

Cette innovation a été largement adoptée par des géants de la mode tels que Levi’s, Gap, Brooks Brothers et Old Navy. L’intégration des scanners dans leurs magasins a conduit ces marques a enregistrer des augmentations massives de leurs ventes ! Les cabines d’essayage virtuelles éliminent les barrières traditionnelles à l’achat, permettant aux clients de prendre des décisions plus éclairées et d’acheter plus rapidement.

Les cabines d’essayage virtuelles répondent aux attentes des consommateurs modernes en matière d’expériences d’achat novatrices et de personnalisation. Elles augmentent le taux de conversion des ventes ce qui ouvre de nouvelles perspectives pour les retailers en matière d’engagement client.

#6 Créer des vitrines interactives et personnalisées

Sur le même modèle que les cabines d’essayages virtuelles, les vitrines de magasins équipées d’écrans interactifs et d’IA peuvent détecter les passants et afficher des produits en fonction de leurs préférences ou des conditions météorologiques actuelles.

Imaginez une vitrine qui, grâce à des capteurs de mouvement et de reconnaissance faciale, détecte les passants et analyse rapidement leurs caractéristiques et comportements. En utilisant ces informations, l’IA peut proposer des produits pertinents en fonction des préférences historiques de chaque client ou des tendances actuelles.

Ainsi, un passant amateur de mode pourrait voir des articles de vêtements tendance, tandis qu’un amateur de technologie pourrait être exposé aux derniers gadgets électroniques, offrant une expérience fluide et personnalisée !

#7 Faire de l’analyse émotionnelle des visiteurs en boutique

En utilisant des technologies de reconnaissance faciale et d’analyse d’émotions, l’IA est en mesure de détecter et d’interpréter les expressions faciales des clients lorsqu’ils parcourent les rayons et les produits. Cette technologie ouvre une fenêtre sur les réactions émotionnelles des clients envers l’ensemble de l’expérience d’achat.

Par exemple, si le client affiche un intérêt marqué pour un article, comme un sourire ou des yeux pétillants, le système interprète cela comme une réaction positive. À l’inverse, une expression de confusion ou de désintérêt pourrait indiquer que le produit ou la présentation ne répond pas pleinement à ses attentes.
Ces données émotionnelles fournissent un aperçu précieux de ce qui fonctionne le mieux auprès des clients et donne une indication tangible si une présentation particulière suscite de l’enthousiasme et au contraire la disposition et les éclairages si l’expérience en magasin apparaît peu engageante.

Cas d’usage de l’IA dans le Retail/Ecommerce – Service Client

#8 Mettre en place un chatbot (enfin) intelligent

Mettre en place un chatbot intelligent est devenu un cas d’usage de l’IA essentiel pour les entreprises retail et e-commerce : selon un rapport de Juniper Research, l’adoption de chatbots pourrait permettre d’économiser jusqu’à 439 milliards de dollars par an d’ici 2023.

Les chatbots évoluent de plus en plus également et acquièrent des capacités conversationnelles plus avancées. tGrâce à l’utilisation du traitement du langage naturel, de l’apprentissage automatique et d’une compréhension sophistiquée du contexte, le chatbot d’oPENai, Marv, interprète le langage avec précision et engage des interactions plus naturelles. Il peut ainsi faire preuve de sarcasme et d’humour.

Ces chatbots et assistants virtuels peuvent également offrir un support 24/7 en fournissant des réponses automatisées et instantanées aux questions et préoccupations des clients. Cette disponibilité constante garantit que les clients augmente la satisfaction et le taux de conversion. L’équipe de support client peut alors se concentrer sur les cas urgents et complexes.

#9 Automatiser les retours et les remboursements

L’automatisation de l’évaluation de l’état des articles retournés constitue un aspect crucial : l’IA analyse rapidement les images ou descriptions fournies par les clients pour déterminer si les articles sont aptes à la revente. Cela garantit des processus de remboursement ou de remplacement accélérées.

Une automatisation accrue permet également un traitement plus rapide des demandes de remboursement. En utilisant l’IA pour vérifier les informations de commande, les preuves de retour et les conditions de remboursement, les détaillants réduisent les délais, minimisent les erreurs humaines et renforcent la fidélité à la marque grâce à une expérience client sans tracas.

Enfin, cette automatisation offre une opportunité d’analyse des motifs de retour, ce qui permet d’aider à identifier les tendances et à prendre des mesures proactives pour améliorer la qualité des produits et des descriptions.

#10 Prédire les potentiels problèmes

La prédiction des problèmes est une utilisation intéressante de l’IA pour améliorer le service client. L’IA peut anticiper les problèmes potentiels en surveillant et en analysant les tendances d’interaction entre les clients et le service client.

La prédiction des problèmes est un processus préventif permet de prendre des mesures proactives pour résoudre les problèmes avant qu’ils ne deviennent majeurs ou n’affectent davantage de clients.

L’IA peut alerter automatiquement si un pic d’interactions inhabituelles est liées à un produit produit particulier afi qu’une intervention humaine enquête plus en profondeur.

En anticipant les problèmes grâce à l’IA, les entreprises peuvent éviter les retours négatifs des clients, minimiser les impacts financiers et maintenir une image positive. Cette approche proactive démontre également l’engagement de l’entreprise envers la satisfaction du client et renforce la confiance des clients envers la marque.

Cas d’usage de l’IA dans le Retail/Ecommerce – Logistique

#11 Optimiser la gestion des stocks en prédisant la demande

L’optimisation de la gestion des stocks est un cas d’usage de l’IA clé pour le développement commercial. L’IA apporte une aide précieuse car elle permet de prédire la demande avec une grande précision dans le commerce de détail.

Prédire la demande d’un produit présente de multiples avantages. En effet, les stratégies de prévision de la demande alimentées par l’IA aident les gestionnaires de stocks à maintenir les produits en fonction de la demande.

Les méthodes d’IA contribuent également à comprendre les tendances saisonnières. Par conséquent, les business peuvent éviter les ruptures de stock en prédisant la demande.

#12 Automatiser la gestion de l’inventaire

L’optimisation de la gestion des stocks est un défi majeur pour les entreprises du secteur du retail et de l’e-commerce. Une utilisation innovante de l’intelligence artificielle (IA) dans ce domaine consiste à prédire la demande des produits afin de maintenir des niveaux de stocks adéquats et éviter les problèmes de pénurie ou de surplus.

L’automatisation de la gestion des stocks est un élément clé de cette approche. Les algorithmes d’IA peuvent être utilisés pour optimiser la gestion des stocks en automatisant des processus tels que le suivi des stocks, le réapprovisionnement et les commandes. Par exemple, Walmart a mis en place des robots alimentés par l’IA qui parcourent les rayons des magasins pour scanner les produits et identifier ceux qui doivent être réapprovisionnés.

En intégrant des données historiques de ventes, des facteurs saisonniers, des tendances du marché et d’autres variables pertinentes, les systèmes d’IA peuvent prévoir avec précision la demande future de chaque produit. Cette prédiction permet aux détaillants de planifier leurs approvisionnements de manière plus efficace, d’éviter les ruptures de stock et de réduire les coûts liés à la surcharge de stocks.

Optimiser la gestion des stocks grâce à la prédiction de la demande permet aux business d’améliorer leur efficacité, d’augmenter la satisfaction client en évitant les ruptures de stock et de minimiser les pertes financières dues aux surplus. Cette application de l’IA dans le domaine de la logistique renforce grandement la compétitivité des entreprises !

#13 Automatiser la gestion de son entrepôt

L’automatisation avancée de la gestion des entrepôts est également un cas d’usage de l’IA. Le processus de tri des produits et de préparation des commandes se fait en fonction de divers critères tels que la taille, le poids et la destination. En effet, les robots et les systèmes automatisés utilisent des capteurs et des caméras pour identifier et déplacer les produits vers les zones de stockage appropriées.

Cette automatisation élimine le besoin de tri par des employés ce qui réduit le temps et les coûts associés aux processus manuels. De plus, l’IA permet d’automatiser le processus de préparation des commandes. Les algorithmes sont en de minimiser les déplacements des opérateurs et de réduire le temps nécessaire pour assembler les articles.

En automatisant la gestion des entrepôts grâce à l’IA, les retailers peuvent maintenir une capacité de réponse rapide et efficace à la demande croissante des clients tout en optimisant l’utilisation de leurs ressources.

Cas d’usage de l’IA dans le Retail/Ecommerce – Pricing

#14 Définir le bon prix de ses produits

Fixer le bon prix constitue l’une des tâches les plus complexes pour les détaillants : par conséquent, la mise en œuvre de l’IA dans le secteur du retail est cas d’usage de l’IA intéressant pour définir le meilleur prix pour vos produits.

Avant de définir les prix, l’IA doit avoir une connaissance approfondie des prix des produits sur le marché. Pour cela, les algorithmes d’IA peuvent analyser de vastes ensembles de données : les données de marché, les tendances des concurrents, les comportements d’achat des clients et plus encore, pour déterminer le prix optimal de chaque produit.

Les clients optent toujours pour des produits à bas prix : les applications de l’intelligence artificielle dans le retail sont précieuses pour établir le meilleur prix de produit capable d’attirer les clients. En ajustant les prix en temps réel en fonction des données en évolution, les business retail et e-commerce peuvent maximiser leurs marges tout en restant compétitifs sur le marché. Cette application de l’IA offre aux détaillants une approche optimisée sur la fixation des prix.

#15 Ajuster les prix de ses produits

Des géants tels qu’eBay et Kroger utilisent déjà l’intelligence artificielle pour optimiser leurs prix ! Cette approche repose sur la collecte et l’analyse de données en temps réel pour évaluer les performances des différents prix et stratégies de promotion. Les modèles d’IA utilisent ces données pour prédire les résultats probables de chaque approche.

Les avantages de ce cas d’usage de l’IA dans le domaine du pricing sont nombreux : identifier rapidement quelles stratégies de prix fonctionnent le mieux dans des situations spécifiques, réagir efficacement aux changements du marché et aux comportements des clients en ajustant leurs prix et promotions.

En proposant une expérience d’achat compétitive, L’IA offre aux retailers et business e-commerce la capacité de prendre des décisions de tarification optimisées pour améliorer leurs marges bénéficiaires et en attirer davantage de clients.

#16 Optimiser les promotions

L’optimisation des promotions grâce à l’IA représente une stratégie intelligente pour ceux qui cherchent à maximiser l’impact de leurs offres spéciales tout en répondant aux besoins des clients de manière plus ciblée.

Cette approche novatrice consiste à utiliser les capacités de l’IA pour analyser une variété de données : l’historique d’achat des clients, les tendances saisonnières et les comportements d’achat pour déterminer les produits à promouvoir et les offres les plus susceptibles de générer des ventes significatives.

L’IA peut détecter des tendances saisonnières et des schémas d’achat spécifiques en combinant ces informations, et recommander les offres les plus adaptées à chaque groupe de clients. En pratiquant une segmentation intelligente, l’IA identifie quels groupes de clients sont les plus réceptifs à certaines promotions, en se basant sur leurs habitudes d’achat antérieures.

Par exemple, si une certaine catégorie de produits est généralement populaire pendant les mois d’été, l’IA pourrait suggérer des offres promotionnelles dans cette catégorie à l’approche de l’été, capitalisant sur les tendances du marché.

4 exemples de Retailers et Ecommercants utilisant efficacement l’IA

Certaines des plus importantes enseignes mondiales ont exploité la puissance de l’IA et ddu machine learning. Voici 4 exemples d’utilisation efficaces de l’IA :

Amazon

Amazon utilise l’IA pour amplifier l’expérience client, rationaliser la gestion de la chaîne d’approvisionnement et renforcer l’efficacité de ses opérateurs.

L’assistante virtuelle à commande vocale d’Amazon, Alexa, témoigne des capacités de l’IA. Grâce au traitement du langage naturel et à l’apprentissage automatique, Alexa comprend les requêtes des utilisateurs, facilitant des tâches allant de la définition de rappels à la commande de produits.

Amazon Go facilite également l’expérience d’achat ! Dans leurs points de vente physiques, des caméras et des capteurs pilotés par l’IA réinventent le processus d’achat : sans caisses traditionnelles, les clients entrent, sélectionnent des articles et sortent, tandis que l’infrastructure d’IA suit les achats et traite les paiements.

IKEA

IKEA a recours à l’IA pour améliorer l’expérience client. IKEA permet aux clients de simuler des meubles grâce à la réalité virtuelle. L’application IKEA Place, exploitant la réalité augmente, présente ainsi des meubles en temps réel, ce qui facilite la prise de décision des consommateurs.

L’IA guide le développement de produits chez IKEA. Des algorithmes d’apprentissage automatique scrutent ains les commentaires, repérant les tendances de conception qui influencent la création de nouveaux produits, en harmonie avec les désirs des clients.

Sephora

Pionnière de l’IA dans le domaine de la beauté, Sephora révolutionne les expériences cosmétiques. Grâce à la fonctionnalité du Virtual Artist, Sephora introduit la réalité augmentée : cet outil superpose virtuellement le maquillage à l’aide de la reconnaissance faciale, permettant aux clients de visualiser les produits sans application physique.

De plus, l’outil Skincare IQ de Sephora exploite l’IA pour évaluer les types de peau et suggérer des produits adaptés. En utilisant un questionnaire et l’apprentissage automatique, il recommande des produits efficaces en fonction des ingrédients et des types de peau compatibles.

Zara

Zara exploite l’IA pour décrypter les tendances et créer des designs en accord avec les préférences des clients. Le machine learning se penche sur les tendances des médias sociaux, les chiffres de ventes et les retours, influençant les choix de conception.

Zara utilise également l’IA pour une gestion intelligente des stocks. L’IA prévoit la demande en analysant les données de ventes, aidant à la gestion des stocks. Enfin, l’IA est employée par Zara pour analyser de la chaîne d’approvisionnement afin d’identifiant les opportunités de réduction des déchets et d’amélioration de l’efficacité.

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