L'IA dans le commerce de détail : principaux cas d'utilisation, exemples

Les prévisions traditionnelles de la demande (chiffres de vente antérieurs, ventes moyennes ou modèles saisonniers) se heurtent souvent à des difficultés en cas de changements inattendus, tels qu'une hausse soudaine de la popularité d'un produit ou un changement dans les préférences des clients. Comme c'est souvent le cas aujourd'hui, l'IA est là avec ses algorithmes d'apprentissage automatique. Elle est capable d'analyser de vastes ensembles de données et de fournir des prévisions beaucoup plus précises. La meilleure nouvelle, c'est qu'elle peut s'adapter aux nouvelles informations et ajuster les prévisions, ce qui permet aux détaillants de mieux anticiper les revenus futurs.

L'IA recueille des tonnes de données, telles que des informations sur les ventes, des avis de clients, des photos de produits et des tendances du marché. Ces données sont ensuite traitées à l'aide de l'intelligence artificielle. L'IA procède à la recherche de modèles et, éventuellement, de liens entre les styles et les couleurs en fonction des préférences des clients. À partir de ces modèles, l'IA produit de nouveaux modèles et designs qui peuvent être analysés et sélectionnés. Les plus attrayants, compte tenu des tendances actuelles, sont livrés aux développeurs ou aux spécialistes du marketing.

La puissance des données ! C'est ce que l'IA exploite pour adapter ces aspects essentiels - le produit, le lieu, le prix et la promotion - qui constituent le fondement d'une stratégie de marketing personnalisé de qualité. Nike est l'un des exemples les plus intéressants de la manière dont l'IA aide à créer un marketing de détail personnalisé. L'entreprise utilise le retour d'information des clients à partir d'enquêtes et de son programme de fidélisation pour créer des profils personnalisés avec des objectifs de remise en forme et des préférences de style. Ces données permettent de formuler des recommandations de produits sur mesure et d'organiser des événements exclusifs pour les membres, ce qui favorise la fidélisation de la clientèle.

La protection contre la fraude est un point sur lequel aucune entreprise ne peut faire de compromis. Plus le volume de données est important, plus il est nécessaire de les protéger au plus haut niveau. L'IA peut aider. Les systèmes de détection des fraudes alimentés par l'IA peuvent identifier des schémas suspects et des anomalies susceptibles d'indiquer une activité frauduleuse. Ils sont formés sur la base de cas antérieurs, ce qui leur permet de se souvenir des actions qui ont conduit à la fraude et de s'adapter à de nouvelles méthodes de tromperie. Si le système détecte quelque chose de suspect, il peut en informer l'équipe de sécurité ou bloquer automatiquement la transaction.

Une bonne gestion des stocks facilite le travail avec les fournisseurs et permet de mieux prévoir ce que les gens achèteront et à quel moment. Et nous savons que lorsque les clients sont satisfaits, ils reviennent pour en acheter d'autres, ce qui contribue à la croissance et à la compétitivité d'une entreprise. La gestion intelligente des stocks alimentée par l'IA est un excellent choix à cet égard. Avec ses prévisions précises de la demande, son réapprovisionnement automatisé des stocks et ses stratégies de tarification optimisées, elle minimise facilement les coûts et maximise la satisfaction des clients.

L'IA dans le secteur du commerce de détail permet d'optimiser les processus logistiques en déterminant l'itinéraire le plus efficace pour les livraisons en fonction des schémas de circulation et des fenêtres de livraison. L'utilisation de l'analyse prédictive pilotée par l'IA permet aux détaillants d'anticiper les perturbations de la chaîne d'approvisionnement, telles que les retards dus à des problèmes de fournisseurs ou à des catastrophes naturelles. Il en résulte une efficacité accrue, une meilleure réactivité face à l'évolution du marché et une plus grande souplesse dans l'environnement de la vente au détail.

Avec la reconnaissance faciale, la surveillance en temps réel et le suivi des plaques d'immatriculation, les caméras équipées d'IA améliorent à la fois la sécurité et l'efficacité de la gestion dans les centres commerciaux. Les systèmes intégrés permettent aux clients de recevoir des mises à jour en temps réel sur la disponibilité des parkings et le trafic, tout en offrant des expériences personnalisées dans les magasins. En outre, les systèmes d'IA simplifient la gestion des parkings grâce aux paiements automatisés et au suivi des véhicules.

Les assistants vocaux dotés d'IA s'intègrent aux plateformes des détaillants pour permettre aux clients de rechercher des produits en mode mains libres, de passer des commandes et de gérer les transactions. Cette commodité améliorera l'expérience d'achat et apportera des données essentielles sur les préférences des consommateurs. Le meilleur exemple de réussite dans le commerce de détail est celui d'Amazon et de ses transactions assistées par Alexa. Un client peut dire "Alexa, commande à nouveau ma lessive préférée" et la transaction est effectuée sans avoir à naviguer dans l'application.

L'IA générative dans le commerce de détail le rend plus écologique de plusieurs façons. Tout d'abord, elle optimise les stocks sur la base d'analyses de la demande. Par conséquent, elle réduit les stocks excédentaires et le gaspillage de produits. Par exemple, un magasin passera une commande pour le nombre de produits dont il a réellement besoin afin d'éviter les pertes. Deuxièmement, l'IA mesure la consommation d'énergie dans les magasins et contrôle l'éclairage et le chauffage, ce qui permet d'économiser de l'électricité.