L’IA impact-elle le retail ?
Il devient extrêmement difficile d’imaginer un service en ligne dans les années à suivre sans IA (intelligence artificielle). A l’heure où les données sont utilisées pour personnaliser les expériences, s’adresser au mieux aux populations cibles et prévoir au mieux leurs comportements. Alors que l’Intelligence artificielle s’impose peu à peu dans tous les domaines, les retailers n’échappent pas à la règle.
Quelles utilités pour l’IA ?
Il semblerait que tous les leviers de la vente soient concernés, et susceptibles d’être améliorés par l’utilisation de l’IA. En matière de prédiction, d’individualisation des messages, de modélisation des comportements d’achats, et de gestion des bases de données, l’IA semble désormais indispensable.
Ses objectifs sont directement liés à l’amélioration de leurs ventes et pour cela il faut s’appuyer sur les analyses prédictives et donc la data.
Quelle valeur ajoutée pour l’IA ?
Fidèles à leur objectif d’améliorer les ventes, les trois premiers domaines pour lesquels les retailers estiment que l’IA est importante à primordiale concerne le prédictif :
-89 % : analyser la data pour prévoir les ventes et gérer les stocks
-89 % : améliorer la personnalisation/l’individualisation des campagnes
-86 % : comprendre les comportements des internautes
Les principaux freins identifiés :
Enfin, du côté des freins, les deux principaux se retrouve au sein des équipes en elles-mêmes. D’un côté, il faut les former pour leur permettre de monter en compétences. De l’autre, il manque justement des compétences en interne pour permettre la mise en place de solutions adaptées. Arrivent ensuite la difficulté technique d’intégration dans les systèmes d’information déjà existants, et les longs délais de configuration. Vu l’enthousiasme général relevé sur les premières questions. Il y a des chances que ces freins ne dureront pas longtemps.
Quelles solutions d’IA sont déjà déployées ?
Le traitement du big data est le nerf de la guerre. Que ce soit pour prédire les comportements des internautes, effectuer une veille concurrentielle ou envoyer le bon message à la bonne personne au bon moment : il faut posséder de la data et savoir en tirer parti.
Les solutions déjà déployées :
-36 % : Traiter le big data
-32 % : Chatbot
-29 % : Enrichir les données clients avec des datas extérieures comme celles issues des réseaux sociaux
-25 % : Veille concurrentielle
-21 % : Analytics
-18 % : Personnaliser les campagnes marketing
-11 % : Les assistants vocaux
-11 % : La reconnaissance visuelle de produits
-7 % : Automatisation des expéditions
-7 % : L’essayage virtuel de produits
-aucune pour la livraison par drones (à venir)
Une chose est certaine, c’est que les entreprises font toutes le pari de l’utilisation de l’IA, et de l’automatisation.
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