10 exemples d'IA dans la vente au détail

À l'instar des entreprises des autres secteurs, les détaillants peuvent tirer parti de l'IA. Elle leur permet de réaliser les analyses des données qu'ils effectuent déjà pour améliorer la gestion des stocks, la planification des assortiments, le merchandising, le marketing et d'autres activités commerciales. Par exemple, les applications d'IA peuvent suggérer de réorganiser et de réapprovisionner les magasins en fonction des besoins, de réorganiser les stocks pour les rayons remplis de marchandises périssables, de les placer au niveau des articles individuels et d'offrir des offres marketing personnalisées plus pertinentes et opportunes pour les consommateurs et plus rentables pour le détaillant.

L'IA peut également aider les détaillants à surmonter les pénuries de main-d'œuvre en complétant le personnel avec des assistants numériques autonomes. Elle peut également améliorer le service client en fournissant aux agents humains des réponses meilleures et plus pertinentes sur le plan contextuel aux requêtes des clients que si les agents devaient passer au peigne fin des bases de connaissances tous seuls. Les détaillants commencent également à utiliser l'IA pour identifier les emplacements idéaux pour implanter une boutique et aider les clients en ligne à choisir des vêtements qui leur conviennent mieux, ce qui peut améliorer les taux de satisfaction tout en réduisant les retours coûteux.

Qu’est-ce que l’IA ?

L'IA, ou intelligence artificielle, est une technologie qui imite les capacités intellectuelles humaines. Elle gère des tâches qui nécessiteraient normalement une intelligence humaine. L'IA peut raisonner, traiter le langage naturel et faire des suggestions beaucoup plus rapidement et analyser une quantité beaucoup plus importante de données que les humains dans un même laps de temps.

Par exemple, l'IA générative peut lire et résumer des manuels entiers en quelques minutes, une tâche qui prendrait des heures ou des jours pour les humains. L'IA peut également suggérer rapidement un plan d'action basé sur les données qu'elle a analysées, ce qui permet aux entreprises d'optimiser les recommandations d'achat ou les itinéraires de livraison.

Pourquoi l'IA est-elle importante dans la vente au détail ?

L'IA peut aider les détaillants à surmonter bon nombre des obstacles à la rentabilité, notamment la nature imprévisible des décisions d'achat des clients et le coût élevé de la main-d'œuvre. Le secteur génère généralement de faibles marges, d'environ 2,5% pour les détaillants généraux et encore plus faibles dans l'alimentation.

L'IA aide les détaillants à augmenter leurs marges en optimisant l'efficacité des campagnes marketing, de la planification des assortiments et des autres techniques pour augmenter leurs ventes. Par exemple, alors que les détaillants groupent souvent des produits qui ont tendance à être achetés ensemble, comme le beurre et la confiture, l'IA peut suggérer des groupes de produits complémentaires qu'un humain seul pourrait ne pas penser à regrouper dans la même zone. Elle peut aussi prédire comment la promotion d'un article pourrait affecter les ventes d'un article connexe.

L'IA peut également faire un meilleur travail que les humains en synthétisant les descriptions de produits fournies par les fabricants et en suggérant un langage plus attrayant pour les consommateurs. Elle peut également aider les détaillants à améliorer la satisfaction et les taux de fidélité des clients en fournissant aux agents humains des informations pertinentes qu'ils peuvent utiliser pour fournir aux clients un meilleur service après-vente. Les algorithmes d'IA peuvent également générer des recommandations de produits personnalisées et des messages marketing personnalisés dérivés des historiques d'achat, des comportements et des préférences des clients.

Les robots compatibles avec l'IA qui analysent les étagères à la recherche d'articles en rupture de stock ou qui nettoient les produits renversés par les clients peuvent également augmenter ou remplacer les travailleurs, ce qui permet aux détaillants de redéployer les collaborateurs des magasins vers des activités de plus grande valeur, telles que l'aide aux clients.

Avantages de l'IA dans la vente au détail

L'IA peut aider les détaillants à réduire les coûts associés à la main-d'œuvre, aux pertes et au gaspillage, ainsi qu'à générer des revenus supplémentaires en suggérant de meilleurs assortiments dans les magasins, en produisant des recommandations plus précises pour les acheteurs en ligne et en veillant à ce que les détaillants disposent d'un stock suffisant d'articles populaires. Lisez la suite pour en savoir plus sur ces avantages et bien d'autres.

• Une gamme de produits plus rentable. L'IA peut aider les détaillants à prendre de meilleures décisions quant aux stocks et aux quantités à conserver, en analysant les tendances historiques des ventes pour un magasin donné ainsi que des données tierces, telles que les prévisions météorologiques et les calendriers des événements locaux à venir. Les planificateurs de la vente au détail de produits de sport n'ont pas besoin d'être des génies pour savoir qu'ils devraient rentrer des maillots de Lionel Messi lorsque son club joue dans la ville du magasin, mais l'IA pourrait suggérer qu'ils s'approvisionnent également en maillots pour le coéquipier espagnol de Messi, Jordi Alba, car il y a une grande population espagnole dans la ville où se trouve le magasin. L'IA peut également suggérer aux détaillants de substituer des marques distributeurs ou génériques aux marques des fabricants et les aider à déterminer quand ces alternatives seraient favorables aux bénéfices plutôt que de cannibaliser les ventes existantes.
• Attribution d'article automatisée. Les détaillants peuvent utiliser l'IA générative pour interpréter et résumer les attributs des produits à partir de descriptions longues et détaillées fournies par les fabricants, extraire les fonctionnalités les plus importantes et écrire des descriptions succinctes qui font appel à des facteurs qui motivent les décisions d'achat des clients. Cela peut s'appliquer aussi facilement aux descriptions de meubles dans les catalogues en ligne qu'aux nouveaux articles d'épicerie ésotériques.
• De meilleures recommandations d'e-commerce. L'IA peut rapidement prendre en compte l'historique complet des commandes d'un client pour offrir des ventes croisées plus personnalisées. Par exemple, elle peut suggérer qu'une cliente qui achète des sandales pourrait aussi acheter des chaussettes pour enfant, non pas pour les porter avec ses sandales, mais parce que l'IA a détecté qu'elle avait déjà acheté des baskets pour enfants.
• Travail augmenté. Les détaillants peuvent déployer des robots dotés de fonctionnalités d'IA intégrées pour faciliter les tâches courantes, telles que le comptage des articles sur les étals pour s'assurer qu'ils sont correctement approvisionnés ou la surveillance des sols pour les nettoyer si nécessaire. Les collaborateurs qui effectuaient ces tâches peuvent être redéployés pour aider les clients à trouver ce qu'ils recherchent ou même faire des suggestions sur des articles supplémentaires qu'ils peuvent acheter, avec l'aide de l'IA exécutée sur une tablette portable.
• Réduction des pertes. Les détaillants américains perdent plus de 110 milliards de dollars par an, selon la National Retail Federation, à cause des vols à l'étalage, de fraudes aux fournisseurs, de vols par les autres collaborateurs et d'autres raisons non commerciales. Les détaillants peuvent utiliser l'IA, souvent en conjonction avec des capteurs et d'autres technologies sur le point de vente, pour détecter quand les clients prennent un article plus cher que celui qu'ils numérisent ou si un caissier sous-facture délibérément un client. Les détaillants peuvent également utiliser l'IA pour s'assurer que les produits ne pourrissent pas sur les étals parce qu'ils sont soudainement devenus impopulaires et donc invendables.
• De meilleures décisions de localisation. L'emplacement est la clé ! Les détaillants peuvent utiliser l'IA pour exécuter une multitude de simulations différentes à l'aide d'un nombre presque incalculable de variables : l'emplacement des détaillants concurrents, la densité de population, les loyers et autres coûts, les informations climatiques et démographiques, etc. Ainsi, ils peuvent prendre de meilleures décisions pour l'emplacement de leurs nouveaux magasins.

10 exemples d'IA dans la vente au détail

L'IA peut affecter presque tous les aspects des opérations de vente au détail, y compris le service client, la gestion des stocks et même les opérations immobilières.

L'avenir de l'IA dans la vente au détail

Les détaillants engagés dans l'innovation continue trouveront de nouvelles façons d'utiliser l'IA pour améliorer leurs sélections de produits, leurs campagnes marketing, leurs opérations en magasin et d'autres processus et offres. Au lieu d'examiner les mêmes rapports chaque jour, les chefs d'entreprise de vente au détail s'appuieront sur l'IA pour être avertis des problèmes les plus pertinents et les plus urgents. L'IA, combinée à l'informatique en périphérie et à la signalisation numérique, fournira aux acheteurs des suggestions personnalisées dans les allées des magasins. L'IA améliorera également les capacités de recherche visuelle, permettant aux consommateurs de trouver des articles sur les sites Web de vente au détail simplement en montrant une photo de ces articles, par exemple, une tenue portée par une star de cinéma ou un autre influenceur.

Tirez parti de l'IA et de ses avantages avec Oracle

Les applications Oracle Retail AI Foundation tirent parti de l'IA et du machine learning pour aider les détaillants à optimiser leurs assortiments de produits et leurs offres, leurs mises en page et emplacements, les volumes et le placement des stocks, les prévisions de la demande et des ventes, les campagnes marketing, les tarifs, les descriptions de produits et d'autres opérations clés, ce qui permet d'augmenter les marges tout en améliorant l'expérience client.

Les avantages de l'IA dans la vente au détail se résument à sa capacité à analyser de grandes quantités de données rapidement et avec précision. Cela permet aux détaillants de mieux comprendre le comportement, les tendances et les préférences des consommateurs. Grâce à ces données, ils peuvent personnaliser leur marketing, rationaliser la gestion de leurs stocks et optimiser leurs stratégies de tarification. Les détaillants qui s'appuient sur l'IA peuvent améliorer l'expérience client, accroître l'efficacité opérationnelle et, en fin de compte, augmenter les ventes et la rentabilité.

FAQ sur l'IA dans la vente au détail

Comment les détaillants utilisent-ils l'IA ?

Les détaillants à la pointe utilisent l'IA pour aider les acheteurs à trouver ce qu'ils cherchent, à améliorer leurs stocks, à réduire le gaspillage et les pertes, à optimiser l'espace au sol en fonction de la demande prévue et à diverses autres fins.

Comment l'IA est-elle utilisée dans les grandes surfaces ?

Les plus grandes surfaces du monde utilisent l'IA à des fins diverses, telles que fournir des capacités de recherche plus intuitives sur les applications mobiles, réapprovisionner les étagères plus rapidement et promouvoir les articles à déplacement lent de manière plus agressive.

Comment les détaillants utilisent-ils ChatGPT ?

Les détaillants utilisent ChatGPT et d'autres outils d'IA générative pour résumer les longues descriptions de produits des fabricants et créer des e-mails marketing plus personnalisés basés sur l'historique des achats des clients. Ils utilisent également l'IA générative pour fournir aux clients des fonctionnalités de recherche permettant de mieux interpréter les requêtes en langage naturel.