L'usage du machine learning dans le retail

L'usage du machine learning dans le retail

L’intelligence artificielle est maintenant bien présente dans le retail, et la popularité du machine learning monte en flèche. En passant de la chaîne d’approvisionnement au marketing client ou encore la gestion du trafic en boutique, l’intelligence artificielle et plus précisément le machine learning se montrent être des méthodes efficaces pour lier le sur-mesure et l’automatisation. L’usage du machine learning dans le retail est devenu chose courante. Voyons quelles sont les raisons.

Le retail innove grâce à l’intelligence artificielle

Les algorithmes adaptatifs qui constituent le machine learning sont en effet capables d’apprendre de manière autonome grâce à de nouvelles données sans cesse mises à jour. Ce processus récolte les données dans l’historique d’une entreprise en les mêlant avec les données internes et externes afin d’apporter une visibilité sur le futur des comportements du consommateur.

Plus l’historique est important, plus le pouvoir d’apprentissage autonome de l’algorithme utilisé sera efficace. Plus les algorithmes apprennent, plus les prédictions seront précises et pertinentes. Ainsi avec le temps cela créera une dynamique  qui permettra à l’intelligence artificielle d’être toujours plus proche de la réalité et donc efficace.

De multiples applications de machine learning existent. Aujourd’hui beaucoup d’entreprises ont recours à cette technologie.

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Le machine learning appliqué à des cas concrets

Walmart par exemple, utilise une intelligence artificielle capable d’analyser l’humeur des consommateurs présents dans leurs points de vente. Grâce à ces données, ils pourront déterminer des parcours d’achats en fonction de l’humeur de chacun. Si la majorité des clients sont mécontents, des renforts seront envoyés en caisse ou bien des prises de contact direct entre vendeurs et clients de façon à pallier au risque d’un non-achat.

Pour une entreprise il est nécessaire de maîtriser le machine learning en ayant des objectifs clairs et précis afin de pouvoir définir des objectifs mesurables. Même si le machine learning est une technologie qui peut apprendre de manière autonome, son approvisionnement en données pertinentes est quelque chose d’important et nécessaire pour un développement efficace.

Jusqu’à aujourd’hui, le machine learning et l’IA étaient des technologies réservées aux grandes entreprises avec une puissance informatique importante permettant de traiter de grandes quantités de données avec des moyens permettant de les analyser. Avec le Cloud cela prend moins de temps et les coûts sont moins importants. 

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Avec une multitude de technologies construites sur le Cloud et des données mises à disposition, n’importe quelle entreprise peut désormais, quel que soit son secteur ou sa taille, répondre aux attentes du client en développant de nouvelles stratégies marketing efficaces et précises.

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