Soldes d'hiver : et si l'IA générative pouvait voler au secours des enseignes ?

L'intelligence artificielle générative transforme le secteur du retail, en particulier lors d'événements stratégiques comme les soldes d'hiver.

L'intelligence artificielle générative transforme le secteur du retail, en particulier lors d’événements stratégiques comme les soldes d’hiver. En analysant les comportements de navigation et d’achat, elle offre aux enseignes une agilité précieuse pour ajuster leurs stratégies en temps réel, répondant ainsi aux attentes des clients et aux évolutions du marché. Elles peuvent ainsi facilement identifier les secteurs où la demande est la plus forte, les produits les plus demandés, et, par conséquent, prendre des décisions éclairées sur la manière de les mettre en avant. Grâce à l’IA générative, les retailers sont en mesure de personnaliser leurs recommandations en temps réel, ce qui se traduit par une augmentation significative de la valeur moyenne des commandes et par une expérience client enrichie. Par ailleurs, les chatbots pilotés par l’IA jouent un rôle crucial en absorbant les pics de demandes. En y recourant, les enseignes disposent d’une assistance instantanée et les équipes humaines peuvent se dégager du temps afin de se concentrer sur des cas plus complexes.

L’IA générative permet aux retailers d’analyser de grandes quantités de données de vente en un temps record, tout en identifiant les modèles et tendances qui pourraient ne pas être immédiatement apparents. Toutefois, si les plateformes de gestion des données alimentées par l’IA générative permettent aux enseignes de mieux comprendre les attentes de leurs clients et d’anticiper leurs besoins, l'IA ne leur fournira des résultats fiables que si les données utilisées sont au préalable propres, connectées, cohérentes et fiables. C’est pourquoi, pour bénéficier des résultats générés artificiellement, il est nécessaire que les retailers relèvent un certain nombre de défis.

Optimiser les campagnes en période de soldes

Les retailers font face à des périodes intenses plusieurs fois dans l’année, et c’est notamment le cas lors des soldes d’hiver. Ainsi, grâce à l’IA générative, les équipes de vente et de marketing sont en mesure de mieux segmenter les clients et de les cibler avec des promotions et des offres personnalisées. En analysant leur comportement, leurs historiques d'achat et leurs schémas d'interaction (tous exprimés en données), elle contribue à la création de messages marketing adaptés qui vont non seulement découler sur une augmentation des taux de conversion, mais aussi le renforcement des relations avec les clients. Par ailleurs, l’IA générative vient optimiser les dépenses publicitaires en identifiant les canaux et les moments les plus efficaces pour cibler les clients.

Enfin, tout au long de cette période, les enseignes doivent gérer une augmentation exponentielle des transactions, une explosion du trafic sur leurs sites web et un volume accru d’interactions avec les clients via les réseaux sociaux et les services client. Les fluctuations rapides des stocks rendent également essentielle une gestion en temps réel des données d’inventaire. C’est pourquoi, il est recommandé de combiner toutes les sources de données. En agissant de la sorte, elles offrent une vue complète des comportements et des besoins des clients. Les enseignes peuvent alors réagir immédiatement, ajuster leurs stratégies de vente et optimiser l’expérience d’achat pour maximiser leurs performances. De plus, en intégrant ces informations dans leurs processus commerciaux, ils acquièrent un avantage concurrentiel.

Assurer la cohérence et la qualité des données en période intensive

Lors des périodes de pointes comme les soldes, l'un des plus grands défis consiste à garantir la cohérence des données provenant des différents canaux et systèmes. Des divergences peuvent survenir en raison de surcharges des systèmes, d'une synchronisation tardive des données ou d'erreurs de saisie. Ces problèmes entraînent des niveaux de stocks inexacts, des prix incorrects ou des retards dans le traitement des commandes, et tous ont un potentiel impact négatif sur l'expérience du client. Les enseignes doivent mettre en œuvre des stratégies pour maintenir l'intégrité des données, telles que l'intégration des données en temps réel et les processus de validation.

De plus, à cette période, les applications et les systèmes de l'entreprise sont généralement poussés à leurs limites, ce qui peut impliquer des inexactitudes dans la qualité des données. Garantir l'intégrité des données devient plus difficile, mais aussi plus critique, car à ce moment où chaque seconde compte et où les décisions doivent être prises rapidement, une gestion robuste des données joue un rôle encore plus important. Les enseignes doivent donc investir pour s’assurer de l'exactitude et l'intégration de leurs données sur toutes les plateformes, qu'il s'agisse de leurs boutiques en ligne, physiques ou de places de marché tierces. Il s'agit notamment de mettre en œuvre de solides pratiques de gouvernance des données, de les valider en temps réel et de mettre en place des solutions d'intégration transparentes.

Comment les retailers doivent-ils envisager l'utilisation de l'IA générative ?

L’IA générative ouvre de nombreuses perspectives, notamment en termes d’hyperpersonnalisation et d'analyse prédictive. Elle parvient à anticiper les besoins des clients et à automatiser les processus de prise de décision. Cependant, les retailers doivent respecter les réglementations relatives à la vie privée, comme le RGPD, et garantir une gestion éthique des données clients. La transparence dans la prise de décisions est essentielle pour maintenir la confiance des clients. Les retailers doivent également se méfier d'une confiance excessive dans l'IA. Aussi la supervision humaine reste indispensable pour aligner les stratégies basées sur l’IA avec les valeurs de la marque et les attentes des clients. Enfin, l’IA générative agit comme un amplificateur puisqu’elle magnifie à la fois les forces et les faiblesses des données qu’elle traite. Des données fiables et bien organisées constituent donc la pierre angulaire de recommandations pertinentes.

Si les données disponibles sont défectueuses, incomplètes ou cloisonnées, les résultats de l'IA seront inexacts ou trompeurs, entraînant des décisions non optimales. Il est ainsi impératif que les entreprises évaluent en premier lieu leur infrastructure de données pour s'assurer que leurs données ne sont pas seulement abondantes, mais aussi propres et bien organisées. Les entreprises doivent décloisonner leurs données et investir dans des solutions garantissant leur qualité en temps réel, notamment lors de périodes intenses comme les soldes d’hiver.