Les 3 raisons qui rendent le machine learning incontournable en retail

Les 3 raisons qui rendent le machine learning incontournable en retail

Le machine learning, ou l’apprentissage machine dans la langue de Molière, renvoie à l’intervention d’une intelligence artificielle sur une tâche précise via des algorithmes bien spécifiques développés pour l’occasion. Évidemment, ce procédé peut être utilisé dans de nombreux domaines, dont celui du retail. Voici 3 raisons qui vous expliquent pourquoi.

1/Le machine learning permet d’anticiper le comportement client

Les algorithmes utilisés par les intelligences artificielles permettent d’emmagasiner un très grand nombre de données. En plus de toutes les informations propres à l’activité (fichier client, implantation, stock, etc.), le machine learning permet d’inclure un très grand nombre de données externes afin d’obtenir les prévisions les plus précises qui soient. Dans le cadre du retail, cela permet de repérer de précieuses informations qui vont aider les retailers à optimiser leurs offres en fonction des objectifs et des attentes.

Prenons un exemple, une campagne de promotion va être lancée. Plutôt que de communiquer en masse à l’ensemble de son fichier client, l’utilisation d’algorithmes va permettre de mettre en lumière un panel de client à fort potentiel d’achat pour lequel une communication ciblée pourra être imaginée. Cela va également permettre d’identifier ceux qui ne seront pas du tout intéressés et qu’il ne faudra pas démarcher. Ou encore ceux qui pourraient éventuellement être intéressés, à condition de faire une communication adaptée à leur situation. Les exemples sont nombreux, les possibilités d’application le sont tout autant.

À lire : L’usage du machine learning dans le retail

2/Le machine learning crée de l’engagement

Comme expliqué ci-dessus, l’usage de machine learning va permettre une communication bien plus ciblée. Avec toutes les données utilisées, quasiment chaque client peut avoir une communication spécifique. Or, personnaliser sa communication c’est valoriser son interlocuteur et lui faire comprendre qu’il est important. Autrement dit, plus une communication sera adaptée aux besoins et envies d’un client et plus ce dernier sera réceptif.

D’où l’intérêt d’intelligences artificielles qui vont prendre en compte toutes les données concernant vos clients, ainsi qu’un grand nombre de variables extérieures (météo, INSEE, événements, etc.). Ainsi, avec des communications personnalisées, les  clients seront plus attentifs et l’engagement de vos campagnes sera ainsi renforcé.

À lire :  5 cas d’usage de l’intelligence artificielle pour les retailers 

3/Le machine learning augmente vos ventes

Avec une communication plus personnalisée, les clients et prospects seront plus réceptifs. Ce qui veut également dire qu’ils seront plus enclins à procéder à l’acte d’achat. En résumé, renforcer la pertinence des campagnes de communication va permettre d’augmenter son chiffre d’affaires. Et pour cause, grâce au machine learning vous serez en mesure de faire des recommandations précises à votre fichier client et donc de faire en sorte de provoquer l’acte d’achat.

Les données qui ressortiront des algorithmes utilisés par l’intelligence artificielle vont également permettre de mettre en lumière toutes les informations dont vous avez besoin pour créer des opportunités de vente. Par exemple, quel client serait intéressé par une campagne de promotion ? Qui, dans votre fichier prospect, serait intéressé par un nouveau produit ? Ou encore, comment adapter votre politique tarifaire en fonction des comportements de vos clients ? Toutes ces questions peuvent trouver des réponses dans les données calculées par le machine learning.

À lire : prévoir les intentions d’achat de ses prospects et clients 

Aujourd’hui, il existe plusieurs experts qui proposent des modèles d’analyse prédictive de la sorte. Parmi eux, la solution Sharky Data, basée sur l’intelligence artificielle et l’analyse prédictive, propose une approche marketing et communication particulièrement innovante. En plus de toutes les données propres à votre entreprise, près de 1200 variables extérieures sont intégrées à la solution. L’objectif ? Proposer des prédictions à très fortes valeurs ajoutées afin de travailler le ciblage marketing.

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