Une expérience retail ultra personnalisée : nouvelle norme de consommation ?
L'ère du retail connaît une transformation radicale grâce à l'usage intensif de la data et l'appropriation de l'intelligence artificielle (IA) par les marques, qu'elles soient grand public ou de luxe.
La data, au coeur de toutes les préoccupations
L'utilisation et le traitement massif des données clients (avec les consentements associés) permet aux retailers de mieux comprendre les comportements d'achat, les préférences et les attentes des consommateurs. Quel que soit le secteur, la collecte et l'analyse de ces données sont devenues essentielles pour offrir une expérience client personnalisée.
Par exemple, Decathlon analyse les historiques d'achat, les comportements en ligne, les interactions sur les réseaux sociaux et même les données de géolocalisation pour dresser des profils détaillés de leurs clients. Cela leur permet de proposer des offres et des produits parfaitement adaptés aux attentes individuelles.
L'IA, un levier pour une personnalisation à grande échelle
L'IA joue un rôle crucial dans l'exploitation de ces données. Grâce aux algorithmes de machine learning et aux réseaux neuronaux, les marques peuvent analyser des volumes massifs de données en temps réel, détecter des patterns et anticiper les besoins des consommateurs.
La plateforme AWS SageMaker Canvas, par exemple, permet aux retailers de développer des modèles prédictifs puissants qui peuvent recommander des produits de manière personnalisée ou anticiper les comportements d'achat futurs. Cela se traduit par une expérience d'achat plus fluide et plus pertinente pour le client.
Grand public vs Luxe : des approches différenciées
Si la personnalisation est une priorité pour toutes les marques, les approches peuvent varier entre les segments grand public et Luxe.
Pour les acteurs grand public comme Amazon ou Zara, l'objectif est d'utiliser la data et l'IA pour offrir des recommandations de produits pertinentes, optimiser les promotions et améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, Amazon propose des recommandations de produits basées sur l'historique d'achat et les recherches précédentes du client, rendant chaque interaction plus personnalisée.
En revanche, les marques de Luxe visent une personnalisation plus exclusive et sophistiquée. Par exemple, une Maison de Luxe comme Louis Vuitton peut utiliser l'IA pour analyser les préférences de ses clients VIC et leur offrir des services sur-mesure, tels que des invitations à des événements exclusifs ou des produits personnalisés.
Les défis de l'ultra-personnalisation
Malgré les avantages indéniables, la personnalisation à grande échelle présente des défis. Le principal est la gestion et la protection des données. Les consommateurs sont de plus en plus conscients de l'importance de leurs données personnelles et exigent des marques une transparence et une sécurité accrues.
De plus, l'ultra-personnalisation nécessite des investissements conséquents en termes de technologie et de talents. Par exemple, de nombreuses entreprises doivent investir dans une infrastructure robuste et recruter des équipes de data scientists, d'ingénieurs en machine learning et d'analystes data pour tirer le meilleur parti de l'IA.
L‘ultra-personnalisation, rendue possible par l'utilisation avancée de la data et de l'IA, représente le futur de la consommation. Les marques, qu'elles soient grand public ou de luxe, doivent adopter ces technologies pour rester compétitives et répondre aux attentes croissantes des consommateurs. Bien que ces technologies nécessitent des investissements significatifs, les retours sur investissement sont prometteurs, offrant des expériences client enrichies et qui fidélisent. Enfin, l’ultra-personnalisation est vertueuse vis à vis de l'empreinte carbone des marques car elle permet d’affiner la connaissance clients et donc en amont les produits et les stocks à préparer suivant les régions.