Publié le 16 janvier 2019, modifié le 14 janvier 2020.
Par La Rédaction

[Rapport] Building the retail superstar

Publié le 16 janvier 2019, modifié le 14 janvier 2020.
Par La Rédaction

L'intelligence artificielle touche tous les secteurs et le retail ne fait pas exception.

L’intelligence artificielle touche tous les secteurs et le retail ne fait pas exception. La révolution de l’intelligence artificielle dans le commerce de détail n’est pas pour demain, elle est déjà là. Les analystes ont estimé que les dépenses annuelles globales d’AI par les détaillants atteindraient 7,3 milliards d’ici 2022, tout cela parce que l’IA propose de nouveaux moyens d’améliorer l’expérience client et d’optimiser l’efficacité opérationnelle et la productivité. Mais les détaillants tirent-ils le meilleur parti de cette technologie ?

Le nouveau rapport de l’Institut de recherche Capgemini, “Building the retail superstar” montre comment libérer l’intelligence artificielle notamment en interrogeant 400 retailles mettant en œuvre des cas d’utilisation de l’IA à différentes étapes de maturité dont un groupe de plusieurs retailers représentant 23% du marché mondial de la vente au détail. Le document montre que l’automatisation intelligente offre de nouvelles façons de fournir un service client et une personnalisation supérieurs à tous les utilisateurs. Cela permet de trouver de nouveaux moyens de favoriser l’agilité et la prise de décision efficace dans l’ensemble de l’entreprise

La pénétration de l’IA représente la part des retailers qui travaillent sur l’IA à n’importe quel stade de maturité

Les principales conclusions du rapport sont les suivantes:

– Le rapport prédit que les détaillants pourraient économiser plus de 300 milliards de dollars en déployant des déploiements d’intelligence artificielle dans toute la chaîne logistique. Cependant, à l’heure actuelle, les détaillants se concentrent sur des projets d’intelligence artificielle de grande complexité plutôt que sur des projets à «gains rapides» plus faciles à faire évoluer.
– L’expérience client est à la traîne – En se concentrant sur des projets complexes, 89% des détaillants abandonnent les implémentations d’IA qui sont liées à la facilité d’utilisation des clients et aux difficultés, bien que 98% des détaillants aient déclaré qu’ils espéraient qu’IA réduirait le nombre de plaintes des clients et augmenterait leurs ventes.
– Aujourd’hui, seuls 26% des cas d’utilisation sont axés sur les opérations, alors qu’ils figuraient parmi les plus rentables en termes de rentabilité des coûts.
– en 2018, les entreprises ont adopté des attentes plus réalistes concernant leur préparation à l’AI. Ceux qui affirment posséder les compétences nécessaires pour mettre en œuvre l’AI sont passés de 78% en 2017 à 53% aujourd’hui. Dans le même temps, 71% des détaillants déclarent que l’intelligence artificielle crée des emplois aujourd’hui, 75% déclarant que l’intelligence artificielle n’a remplacé aucun emploi dans leur organisation jusqu’à présent.

43 cas d’usages

Répartition des cas d’utilisation par type d’AI et modèle d’exploitation

– Louis Vuitton a intégré les chatbots dans Facebook Messenger pour conduire un service personnalisé et d’expérience d’achat conversationnelle pour leurs clients.L’accent principal est mis sur la recherche – les utilisateurs peuvent converser avec le bot pour découvrir la gamme complète de produits de la marque, ainsi que pour obtenir des suggestions sur des articles spécifiques
– Ted Baker, a déployé un chatbot qui aide les clients a suivre leurs commandes de produits, répondre aux requêtes sur les produits et pilotez les achats directs
– Auchan a lancé un programme axé sur l’IA promotions personnalisées. Les clients sont encouragés à participer à un programme de gamification et l’outil d’IA aide créer un profil spécifique pour chaque client participant en fonction de leurs réponses.
John Lewis (Royaume-Uni), Macy’s (États-Unis) et Zalando (Allemagne) ont déployé des «outils similaires». Ceux-ci utilisent la reconnaissance d’image technologie permettant d’afficher une gamme de produits dans la catégorie particulière recherchée par le client.

Certains de ces outils donnent également d’importants résultats préliminaires pour les marchands. Overstock, qui vends des produits d’habitation.le taux de conversion de son site web a augmenté de 3% lorsque les clients utilisaient son outil de recherche basé sur la reconnaissance d’images. Decathlon, qui a utilisé l’AI pour améliorer ses capacités de recherche, a vu une réduction de 48% du temps de la recherche à la vente.

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