5 cas d’usage de l'intelligence artificielle pour les retailers

5 cas d’usage de l'intelligence artificielle pour les retailers

Consommer plus, consommer mieux. Grâce au développement et à la démocratisation de l’intelligence artificielle, les retaillers vont pouvoir connaitre plus intimement les consommateurs et anticiper des désirs certainement encore inconnus de ces derniers.

Que le client achète des articles de consommation courante ou cède à un coup de cœur, tout son cheminement, que ce soit en lui-même pour prendre conscience d’un besoin et faire le choix d’un produit comme le parcours qu’il aura effectué en magasin, sera tracé et balisé.

L’intelligence artificielle pour anticiper les besoins du client :

De plus en plus de sources de données peuvent êtres exploitées. Depuis les informations sur les transactions, jusqu’aux données des capteurs en magasin, sans oublier les posts sur les réseaux sociaux, tout cela offrent aux entreprises de retail un avantage concurrentiel sans précédent dans un espace industriel en expansion.

D’un point de vue commercial, les détaillants devront donner aux employés de leur organisation les moyens de prendre des décisions rapidement, avec précision et en toute confiance. La seule façon d’y parvenir est d’exploiter les grandes données pour prendre les meilleurs plans et les meilleures décisions, comprendre les clients plus profondément, découvrir les tendances cachées qui révèlent de nouvelles opportunités et plus encore.

1. L’analyse du comportement client

Une connaissance approfondie des données des clients est essentielle pour pouvoir : améliorer le taux de conversion des visiteurs en client, personnaliser les campagnes marketing, prévoir et éviter l’attrition et réduire les coûts d’acquisition des clients.

Aujourd’hui, les consommateurs interagissent directement avec les entreprises par le biais de multiples canaux – mobile, réseaux sociaux, magasins, sites e-commerce etc, ce qui engendre énormément de donnée. Mais du fait de sa variété, cette donnée est également plus complexe à traiter. Tout l’enjeux est de pouvoir agréger et analyser toute la donnée afin d’en extraire du sens.

Lorsque toutes ces données sont croisées et analysées, vous obtenez de nouvelles informations – par exemple, qui sont les clients avec du potentiel, ce qui les motivent à acheter, comment se comportent-ils, et enfin quand et comment les atteindre au mieux ? L’intelligence artificielle est bien la clé pour comprendre le comportement de vos clients, parce que vous pouvez combiner, intégrer et analyser toutes vos données en une seule fois et générer les informations nécessaires à l’acquisition et à la fidélisation de vos clients.

2. Optimiser l’expérience en magasin grâce à la big data

La technologie offre de nouvelles façons de mesurer l’impact des efforts sur le merchandising. Une plateforme enrichie à l’IA peut aider les retaillers à mettre du sens dans leurs données, optimiser les tactiques de merchandising, personnaliser l’expérience des clients en magasin avec des applications de fidélisation et inciter les consommateurs à effectuer des achats en temps opportun.

L’objectif final étant d’augmenter les ventes sur tous les canaux de distribution.

3. Augmenter les taux de conversion par l’analyse prédictive et les promotions ciblées

Pour augmenter l’acquisition de clients et réduire les coûts, les entreprises doivent adresser efficacement les promotions à leurs clients. Pour ce faire, il faut avoir une connaissance des clients et des prospects aussi précise que possible.

Avant, les renseignements sur les clients se limitaient aux données démographiques recueillies au cours des transactions de vente. Mais aujourd’hui, les clients interagissent plus qu’ils ne font des transactions. L’intelligence artificielle est capable de corréler les historiques d’achat des clients et les informations de profil, ainsi que les comportements sur les réseaux sociaux. Ces corrélations peuvent souvent révéler des informations inattendues – par exemple, si plusieurs clients  fréquentent régulièrement des sites internet dédiés à la cuisine et font souvent des achats dans un même magasin.

Le retailleur peut ensuite utiliser cette information pour cibler sa publicité en plaçant des spots et des promotions spéciales sur les bons sites internet ou sur Facebook. Le résultat ? Les taux de conversion plus élevés et on observe une réduction notable des coûts d’acquisition des clients.

4. Analyse du parcours du client

Les attentes des clients sont plus élevées qu’auparavant et ils s’attendent à davantage de service. Par exemple, à ce que les entreprises fournissent des informations cohérentes sur l’ensemble des canaux et leur proposent des expériences personnalisées qui reflètent, leurs préférences et leurs intérêts. Plus que jamais, la qualité de l’expérience client stimule les ventes et la fidélisation de la clientèle.

Compte tenu de ces tendances, les spécialistes du marketing doivent continuellement adapter leur façon de comprendre et de communiquer avec les clients et doivent donc disposer de données qui peuvent les aider à comprendre le parcours de chaque client sur l’ensemble des canaux.

5. Analyse opérationnelle et analyse de la chaîne d’approvisionnement

L’accélération des cycles de vie des produits et les opérations toujours plus complexes amènent les retailleurs à utiliser la big data pour bien appréhender leur logistique et la distribution afin de réduire les coûts. Beaucoup d’entreprises connaissent la pression intense liée à l’optimisation de l’utilisation des actifs, des budgets, de la performance et de la qualité du service. Il est essentiel d’acquérir un avantage concurrentiel afin d’améliorer le rendement de l’entreprise.

L’intelligence artificielle vous permet de combiner rapidement des données structurées telles que celles des CRM ou des ERP, la géolocalisation et les données publiques et de les combiner avec des données non structurées. Ensuite, en utilisant les bons outils d’analyse, tel que Sharky Data, vous pouvez analyser, corréler et visualiser vos données.

Conclusion :

Pour que les entreprises conservent un avantage concurrentiel dans un marché en pleine expansion, il devient capital pour elles de rechercher des méthodes proactives afin d’exploiter de nouvelles sources de données de manière innovante. Avec l’aide de solutions nourries à l’intelligence artificielle comme Shary Data, les retailleurs sont en mesure de mieux comprendre les données de leurs clients, ce qui leur permettra d’obtenir des informations commerciales précieuses.

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