5 façons dont l’IA générative modifie le paysage de la vente au détail

Des conseillers d’achat personnalisés à l’optimisation de la température, l’IA générative transforme rapidement le commerce de détail en améliorant l’expérience des clients, en aidant les effectifs existants, en optimisant les opérations et en augmentant la productivité.

98 % des détaillants prévoient d’investir dans l’IA générative au cours des 18 prochains mois. Il s’agit d’un projet plus grand que nature. En fait, il s’agit d’un changement monumental qui n’a pas été observé dans le commerce de détail depuis l’émergence du commerce électronique dans les années 1990. Pourtant, à y regarder de plus près, il n’y a rien de surprenant. Surtout si l’on considère que l’IA générative a le potentiel d’ajouter 400 à 660 milliards de dollars de revenus annuels pour les détaillants.

Voici donc, sans plus attendre, cinq façons dont l’IA générative soutient actuellement les détaillants et révolutionne le secteur clé de l’économie mondiale.

1. Amélioration de l’engagement et de l’expérience des clients

Imaginez un concierge à temps plein, disponible 24 heures sur 24 et parlant couramment toutes les langues. Une entreprise qui comprend exactement ce que les clients recherchent et ce qu’ils voudront ensuite. Imaginez qu’ils puissent faire la différence entre un « acheteur impulsif » et un « chercheur de valeur » et adapter l’expérience d’achat d’un individu en conséquence.

Avec l’essor des nouvelles fonctionnalités de l’IA générative, c’est possible. Agissant comme une extension d’une équipe de vente au détail, les conseillers d’achat alimentés par l’IA générative peuvent soutenir les associés de vente avec des idées et des outils pour améliorer les interactions avec les clients, en fournissant des recommandations parfaitement adaptées aux besoins d’un client et en permettant un niveau de personnalisation inégalé. Elle peut également fournir aux détaillants des informations uniques sur les souhaits, les besoins et les préférences de leurs clients, ce qui les aide à rester pertinents et à fidéliser leur clientèle.

2. Tarification dynamique et personnalisation

L’IA générative ne se contente pas d’adapter les produits aux besoins des individus, elle permet également aux détaillants de répondre à ces demandes à grande échelle. En effet, l’IA est aujourd’hui considérée comme ouvrant la voie à des stratégies de tarification dynamique basées sur des données de marché en temps réel et sur les préférences actuelles et futures des clients. Par exemple, cette technologie peut soutenir les stratégies de vente en offrant des informations fondées sur des données qui aident les employés à prendre des décisions éclairées sur les promotions et les remises ciblées, augmentant simultanément les taux de conversion et la fidélisation des clients.

C’est un avantage considérable pour les détaillants qui s’efforcent de répondre à la demande croissante des consommateurs pour des produits uniques et personnalisés. Avec l’IA générative, offrir une telle personnalisation à grande échelle est à portée de main. Désormais, les clients peuvent accéder à des applications pour personnaliser les produits, ce qui les transforme en co-créateurs engagés de chaussures Nike uniques ou d’albums de photos, répondant ainsi à une demande croissante d’expression personnelle.

3. Recherche visuelle et réalité augmentée

La réalité augmentée et les capacités de recherche visuelle assistées par l’IA générative modifient déjà fondamentalement la façon dont les clients découvrent et visualisent les produits. Les recherches visuelles permettent aux utilisateurs de trouver des produits en téléchargeant simplement des images ou en utilisant l’appareil photo de leur appareil, ce qui leur permet de prendre des décisions d’achat plus éclairées.

Par exemple, Wayfair a récemment présenté son application pilote d’IA générative, Decorify, qui permet aux utilisateurs de visualiser les produits Wayfair en 3D directement dans leur espace de vie, offrant ainsi une représentation réaliste de l’aspect et de l’intégration des produits dans une pièce. Les outils de ce type visent à renforcer la confiance des clients dans les achats en ligne tout en réduisant les taux de retour.

4. Prévision des stocks et de la demande

Les prouesses prédictives de l’IA affûtent les prévisions de la demande comme une lame de couteau d’obsidienne, permettant une chaîne d’approvisionnement nettement plus réactive. En analysant des données telles que les ventes passées et les tendances du marché, l’IA générative améliore considérablement la précision des prévisions de la demande. Ce pouvoir prédictif aide le personnel du commerce de détail à planifier et à gérer les stocks de manière plus efficace, en veillant à ce que les produits soient disponibles en cas de besoin et en réduisant le stress des travailleurs pendant les périodes de pointe.

Par exemple, chaque année, avant le Vendredi fou, l’IA générative peut automatiquement augmenter les points de commande pour répondre aux hausses de la demande. Ce type d’optimisation permet non seulement de réduire le stress des vendeurs qui doivent annoncer aux clients qu’il n’y a plus de robes de prairie violettes, mais aussi de rationaliser l’expérience d’achat en réduisant les risques de rupture de stock et de maximiser les bénéfices des détaillants.

5. Optimiser l’exploitation des bâtiments

Au-delà des innovations destinées aux clients, l’IA générative permet également de réaliser des progrès considérables en matière d’efficacité opérationnelle des bâtiments physiques. Des systèmes comme ARIA optimisent l’exploitation des bâtiments en accroissant les systèmes de CVC existants grâce à l’IA. En exploitant les données en temps réel et l’analyse prédictive, des outils comme ARIA aident les gestionnaires d’installations à garantir l’efficacité énergétique, à réduire les frais généraux et à contribuer aux efforts globaux en matière d’efficacité énergétique et de développement durable. Cela permet de réaliser des économies d’énergie substantielles et de réduire les coûts d’exploitation.

Préparer le présent : Conseils pour l’intégration de l’IA générative dans le commerce de détail

Qu’il s’agisse de stimuler la prise de décision des employés du commerce de détail, d’améliorer les interactions avec les clients grâce à des expériences d’achat personnalisées ou d’optimiser l’exploitation des bâtiments pour une meilleure efficacité énergétique, l’IA générative devient rapidement l’épine dorsale d’un environnement de vente au détail plus dynamique, plus réactif et plus efficace. Grâce à sa capacité à transformer les informations en actions, l’IA générative établit des normes entièrement nouvelles en matière d’innovation et d’engagement des clients dans le secteur en rationalisant les opérations, en créant des expériences client sur mesure et en permettant aux entreprises de garder une longueur d’avance.

Cependant, la réussite de l’intégration de l’IA générative dépend véritablement de la qualité des données qu’elle utilise et des spécificités de son application. Sachant cela, les détaillants doivent se concentrer sur la mise en place d’infrastructures de données robustes qui alimentent leurs modèles personnalisés afin de garantir des résultats précis et évolutifs. Tout cela peut sembler insurmontable, mais commencer par des projets pilotes dans des domaines à fort impact peut être le moyen idéal pour faciliter l’intégration de l’IA générative dans votre commerce de détail et pour votre personnel – en fournissant des informations inestimables et en préparant le terrain pour une mise en œuvre plus large.

Votre commerce de détail est-il prêt pour l’IA générative? Allez-y par une étape à la fois, en commençant par l’exploitation de votre bâtiment.