2020 : trois exemples qui illustrent le potentiel de l’IA et du machine learning pour les commerçants

Le secteur du retail connaît une croissance importante et alors qu’il devient désormais quasi impossible de dissocier « croissance » et « analyse des données », les détaillants admettent sans peine l’opportunité que représente le big data mais avouent également le besoin de développer cette « culture de la donnée » pour en exploiter pleinement le potentiel.

Que ce soit pour l’analyse des comportements des consommateurs, la veille concurrentielle ou encore la personnalisation et le ciblage des communications, le big data a de nombreux usages et bénéfices. Toutefois, il nécessite l’adoption de nouveaux outils.

Transformer la donnée en véritable information exploitable et développer ainsi la connaissance client, les offres et in fine le revenu est plus que jamais une priorité pour les entreprises. L'IA et le machine learning s'imposent comme les technologies les plus adéquates pour y parvenir. Il n’est désormais plus question de simplement collecter la donnée mais de la comprendre et de l’analyser pour l’utiliser de manière efficace et pertinente. L’analytique avancée et la data science sont deux approches maintenant connues des détaillants et qui vont se développer en 2020.

Voici trois cas concrets pour comprendre comment ces technologies pourront aider les détaillants à exploiter pleinement le potentiel de la data en 2020. 

Fidéliser toujours plus avec des services inédits

La donnée permet d’optimiser la connaissance client et d’accéder au graal des services commerciaux et marketing : la fidélisation. En disposant des outils nécessaires au traitement intelligent des données, les détaillants pourront catégoriser les transactions, analyser le sentiment des consommateurs face à un produit ou service et créer des modèles précis pour augmenter leurs ventes.

Les supermarchés ont par exemple compris cela et déployer des outils de data science leur permettant de développer leur propre application avec de nouveaux services différenciant comme la localisation d’un produit en magasin, la possibilité de cocher une liste de courses prédéfinies ou les alertes sur les promotions en cours sur les produits préférés du client. L’objectif est clair : simplifier l’expérience client pour le fidéliser et se différencier de la concurrence.

Pousser la personnalisation jusqu’à l’offre exclusive

La personnalisation a été largement discutée ces dernières années pour devenir l’approche standard que de nombreux détaillants ont adopté. Le consommateur moyen est habitué à recevoir des offres qui lui correspondent et ses attentes ont évolué en conséquence. Aujourd’hui, l’attente est forte sur les offres exclusives. Pour y répondre, les détaillants devront aller au-delà de l’ultra-personnalisation en utilisant par exemple des algorithmes d’intelligence artificielle se nourrissant de données de masse pour éditer des recommandations pertinentes en quasi temps-réel.

Cette tendance est déjà très présente chez les e-commerçants dont le canal de communication privilégié reste l’email. Les marques peuvent ainsi utiliser ces algorithmes pour créer des campagnes d’emailing uniques et dynamiques dont le contenu s’adapte en temps-réel à son destinataire. A partir d’un seul envoi, chaque consommateur peut recevoir une offre unique, conçue à partir de l’analyse de ses données.

Booster l’expérience en magasin grâce au digital

Malgré la montée en puissance du digital, nombreux sont les consommateurs à continuer de préférer le contact humain. Les pure-players du web l’ont bien compris avec les ouvertures récentes de points de vente par Amazon ou encore Cdiscount. Cependant, le dynamisme et l’attractivité de ces magasins physiques demeurent essentiels.

Pour illustrer cette tendance, prenons l’exemple des constructeurs automobiles. Ayant aujourd’hui pris le virage du digital, nombreuses sont les concessions proposant différents services digitaux en boutique. La dernière innovation consiste à créer son véhicule de A à Z puis de le commander en un clic, accompagné par un conseiller spécialisé. Cette approche engage directement le consommateur puisqu’il participe largement à la conception de son produit en choisissant un grand nombre d’options une à une.

Les opportunités créées par le traitement intelligent des données et le pouvoir de la data science sont infinies. L’automatisation des processus grâce au machine learning ou la création d’algorithme d’intelligence artificielle sont deux outils analytiques qui vont permettre aux détaillants qui le souhaitent de créer une expérience client différenciante.

Pour mener à bien ces projets dans le domaine, « Marks & Spencer » a par exemple créé sa propre « data academy » pour permettre à ses employés de découvrir l’analytique et de se confronter à ces nouveaux usages. La formation des équipes est en effet essentielle dans le processus de transformation vers une exploitation optimale des données.