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Les retailers commencent à explorer comment l’Intelligence Artificielle (IA) pourrait rendre les magasins plus efficients, attractifs et offrirait une dimension plus personnalisée aux clients.
L’IA et le Big Data, qui ont depuis quelques années collecté une quantité innombrable de données (comportementales, transactionnelles, statistiques). Ces données sont de plus en plus exploitables, ce qui permet d’étendre le champ d’actions des différents services (Marketing, Communication, Merchandising, RH) de l’entreprise. Selon certains analystes, pour 2019 les investissements dans l’Intelligence Artificielle devraient tripler.
En effet, l’Intelligence Artificielle accélérera les décisions commerciales dans les domaines du marketing, du e-commerce, de la gestion des produits, et d’autres domaines. Elle aidera à lier les perspectives stratégiques des entreprises et les actions à mener. Les clients souhaitent que les commerçants offrent des services pratiques, adaptés et personnalisés à chacun. Une étude récente d’IBM (en anglais) a révélé que 48% des clients pensent qu’il est important pour les « retailers » de proposer des promotions personnalisées lorsqu’ils sont en ligne, tandis que 45% souhaitent avoir les mêmes remises en magasin. En résumé, les clients sont frustrés de ne pas retrouver le même niveau d’avantages présents sur le web en magasin.
Afin de mettre en avant l’Intelligence Artificielle dans le retail, nous balayerons l’actualité grâce à des Business Cases parlants.
Business Case 1 : le robot Pepper© « Advisor »
Robot Pepper©, Soft Bank Robotics
C’est après avoir lancé quelques pilotes avec Pepper©, que Soft Bank Robotics aide ses clients dans les magasins en Californie depuis 2016. Ces robots permettent aux retailers de relever le défi de l’innovation en mettant en place des robots humanoïdes pour enrichir l’expérience client et transformer la relation client avec un robot conseiller, plutôt qu’un humain.
Plusieurs avantages se dégagent de ces solutions robotiques :
• « Effet Surprise » : Pepper© révolutionne la relation client, en faisant office d’hôte d’accueil et accompagnera les clients dans leur parcours shopping selon leurs demandes ou les désirs. Dans le cas de demandes trop complexes, il pourra faire appel au personnel humain.
• Présentation des produits et services inédits : c’est à l’aide d’animations interactives et de démonstrations que Pepper© sera à même de divertir, informer et optimiser les performances de la force de vente.
• Transformation de l’expérience client : grâce à un mode de fonctionnement étroit entre le robot et le CRM du commerçant, Pepper© permet de personnaliser les expériences en collectant un historique des préférences clients, d’achats clients afin de maximiser le taux de conversion.
L’avenir de Pepper© aura sans nul doute un accès aux données clients en temps réel grâce à des liaisons avec les CRM. Ce qui aura pour effet bénéfique de ne pas seulement être un conseiller, mais plutôt un vendeur à part entière.
Exemple
La SNCF a choisi Pepper© afin d’offrir une expérience inédite aux voyageurs des Pays de la Loire. Pepper© est en charge de :
- Détecter des personnes dans les stations et interaction avec les voyageurs
- Indiquer les informations sur le trafic ;
- Enregistrer la satisfaction du client ;
- Mettre en place diverses animations pour les voyageurs.
Business Case 2 : le conseiller holographique
Shutterstock©
Dans le même esprit que le cas précédent, de multiples enseignes cherchent à se différencier sur le marché en se projetant dans le futur notamment grâce au conseiller holographique.
Plusieurs buzz ont déjà eu lieu récemment, comme le meeting de Jean-Luc Mélenchon, dans des salons technologiques ou encore une apparition sur scène pendant un concert (Festival Coachella). Une majeure partie des professionnels est dubitative par rapport à l’intérêt de cette solution, mis à part son effet attractif.
Cet hologramme d’un conseiller aurait en effet pour utilité les mêmes avantages et mêmes objectifs que son homologue Pepper©.
Plusieurs start-ups et certains commerçants, se lancent donc dans l’optimisation de cette technologie innovante en y ajoutant de nouvelles briques telles que de l’intelligence artificielle, du machine learning ou encore du Big Data afin d’améliorer sans cesse l’expérience client.
Exemple
Le principe a été déployé aux Etats-Unis dans un magasin haut de gamme au sein de l’espace beauté.
Cet hologramme d’un conseiller a fait le buzz et attire l’attention des clients, qui s’empressaient d’aller au rayon beauté afin d’aller challenger l’hologramme.
L’aspect virtuel attire l’attention des clients en éveillant leur curiosité et leurs sens, créant donc de la valeur et une force supplémentaire pour les enseignes possédant ces solutions technologiques.
Business Case 3 : utilisation de la biométrie dans la vente au détail
Acceo tender retail©
D’autres technologies combinées à l’intelligence artificielle peuvent aussi être bénéfiques pour le secteur du retail comme la biométrie par exemple.
La biométrie peut s’inscrire dans une démarche omnicanale et servir le retail pour :
- Identification à l’entrée des magasins ;
- Authentification fiable du client et éviter les fraudes ;
- Permettre un achat rapide et sécurisé
Une fois que le client entre dans un magasin, il peut être identifié de manière volontaire par son smartphone ou par un système de reconnaissance faciale (à minima homme/femme). Ce qui permet aux retailers de proposer des offres et contenus personnalisés ou le contournement des files d’attente.
L’IA permet aux enseignes de mieux connaître leurs clients. C’est en exploitant les données clients du web, leurs comportements, leurs styles, leurs caractères, que les marques arriveraient potentiellement à bouleverser l’expérience client.
En combinant des algorithmes de biométrie, de machine learning et de deep learning avec les données clients, les retailers pourront être en mesure de personnaliser leurs offres, de détecter des potentiels futurs, et de prédire des tendances sur le marché du retail.
Exemple
Les systèmes automatisés peuvent ainsi reconnaître le nombre ou la fréquence des visites effectuées par les clients dans les magasins ou les sites Web, les produits qu’ils ont achetés, les supports marketing (e-mail, campagnes d’affichage) qu’ils ont consultés et bien plus encore.
Des promotions personnalisées, des suggestions de produits et un service plus rapide pourraient être offerts aux clients. Tandis que le personnel recevrait lui, des notifications qui l’aideraient à conseiller au mieux les clients de manière à offrir des opportunités qui n’existaient pas auparavant dans les magasins physiques.
