Intelligence artificielle générative dans le commerce de détail : les 5 principaux cas d'utilisation à prendre en compte

Si vous réfléchissez aux secteurs qui bénéficieront le plus de l’adoption de solutions d’intelligence artificielle (IA) générative, le commerce de détail n’est peut-être pas le premier secteur qui vous vient à l’esprit.

Cependant, un nouveau rapport de Salesforce indique que 17 % des acheteurs ont déjà utilisé l'IA générative pour s'inspirer des achats. Plus précisément, les utilisateurs se tournent vers des modèles de langage hautement développés (LLM) comme ChatGPT pour rechercher des idées de gadgets, obtenir des inspirations de mode et développer des plans de nutrition personnels – et cela ne fait que neuf mois que l'IA générative est devenue courante !

Dans cet article, nous explorerons les façons dont les détaillants physiques peuvent tirer parti de cette technologie émergente pour automatiser les tâches, améliorer l'expérience client et améliorer les marges bénéficiaires en optimisant les chaînes d'approvisionnement et en éliminant la fraude.

Explorer le potentiel de transformation de l'IA générative dans le commerce de détail

L'IA générative est un sous-ensemble de l'IA qui a la capacité de créer du contenu nouveau et unique, tel que du texte, des visuels, de l'audio et de la vidéo, en utilisant les informations pour lesquelles elle a été formée.

Contrairement à la plupart des solutions basées sur l'IA conçues pour des tâches spécifiques (par exemple, reconnaître des caractères dans des images et des fichiers PDF ou détecter des transactions de paiement anormales), les modèles d'IA génératifs peuvent effectuer plusieurs tâches et produire divers résultats, à condition qu'ils soient similaires à la formation. ensembles de données.

Cependant, les différences notables entre les deux types d’IA ne signifient pas qu’elles ne peuvent pas coexister. Au contraire, les technologies contribuent à combler les lacunes des autres, permettant aux marques de vente au détail de prendre des décisions commerciales plus éclairées et de réorganiser leurs stratégies numériques.

À grande échelle, l’utilisation de l’IA générative peut être classée comme suit.

Génération de données synthétiques

Les systèmes d’IA traditionnels s’appuient fortement sur de vastes ensembles de données pour la formation. Cependant, la collecte de ces données peut être un processus long et coûteux qui soulève également des problèmes de confidentialité. Et c’est là que l’IA générative s’avère utile. Grâce à sa polyvalence dans la génération de différents types de données, cette nouvelle technologie peut aider à synthétiser des informations pour la formation traditionnelle de modèles d'IA. En outre, il aborde les obstacles liés à la confidentialité et à la sécurité des données, permettant aux détaillants d'optimiser les performances du modèle d'IA sans risque.

Analyse avancée

Les systèmes de business intelligence (BI) traditionnels sont capables de traiter et d'analyser des données structurées, en présentant des informations dans des formats lisibles. Les systèmes BI basés sur l'IA ont la capacité d'analyser des données structurées, semi-structurées et non structurées provenant de divers systèmes informatiques internes et externes. Les solutions d'IA générative pour le commerce de détail imitent les fonctionnalités des outils d'analyse de données basés sur l'IA. Ces solutions offrent une interface conviviale aux employés sans expertise technique, ainsi qu'un accès à différents types de données provenant de diverses sources, telles que les avis clients et les mentions sur les réseaux sociaux. De plus, ils peuvent produire des données similaires aux informations dont vous disposez déjà pour amplifier vos efforts d’analyse et simuler des scénarios réalistes reflétant les tendances actuelles du marché et les changements de comportement des clients.

Création de contenu plus intelligente

La capacité de l'IA générative à créer du contenu est sans précédent. C'est pourquoi les plus grandes entreprises de commerce électronique au monde se tournent vers l'IA générative pour rédiger des articles de blog, des pages de destination et des descriptions de produits optimisés pour le référencement. Dans le commerce de détail physique, les applications de l’IA générative liées au contenu pourraient ne pas avoir un tel impact transformateur. Cependant, les magasins physiques peuvent toujours tirer parti de la technologie pour créer du contenu contextuellement pertinent, depuis les dépliants et les messages marketing personnalisés dans les applications d'achat jusqu'aux vidéos de produits diffusées sur des écrans interactifs.

Voyons comment ces fonctionnalités s'alignent sur des cas d'utilisation spécifiques.

Top 5 des cas d'utilisation de l'IA générative dans le commerce de détail

Fournir des conseils d'achat personnalisés aux clients

Pour personnaliser l'expérience client dans les magasins physiques, les entreprises peuvent utiliser des modèles d'IA de base pour créer des assistants d'achat numériques formés sur leurs données d'entreprise. Vivant dans l'application de votre marque, ces assistants peuvent aider les acheteurs à trouver des produits dans un magasin, à organiser des produits associés en lots, à créer des listes de courses et à proposer des remises basées sur les achats passés et les données de navigation. Vous pouvez également exploiter la technologie d’IA générative du commerce de détail pour développer du contenu dynamique et adaptatif pour l’affichage numérique et les kiosques.

Parmi les premiers exemples de marques de vente au détail exploitant la personnalisation générative basée sur l'IA, citons Carrefour, une chaîne multinationale de vente au détail et de gros exploitant près de 14 000 magasins dans 30 pays. Plus tôt cette année, la société a lancé Hopla, un chatbot alimenté par ChatGPT qui fournit des conseils d'achat personnalisés et même des recettes aux clients Carrefour en tenant compte de leur budget, de leurs achats passés et de leurs restrictions alimentaires. De tels chatbots peuvent constituer un ajout bienvenu aux solutions d’achat sans caisse, offrant une assistance transparente aux clients férus de technologie.

Améliorer la conception des affichages dans les magasins physiques

Grâce aux modèles d'IA générative, les détaillants peuvent concevoir des aménagements de magasin et des présentations de produits plus attrayants, efficaces et efficients, améliorant ainsi l'expérience client et les ventes. Comme nous l'avons mentionné dans la section précédente, l'IA permet de résumer diverses données clients en informations significatives, en établissant des corrélations entre l'agencement des magasins et le comportement des acheteurs. Un exemple de ceci pourrait être des cartes thermiques mettant en évidence les zones à fort trafic dans votre magasin, qui pourraient être utilisées pour un placement optimal des produits.

Les détaillants avant-gardistes peuvent également utiliser l'IA pour créer des affichages adaptés à des segments de clientèle spécifiques ou à des préférences individuelles et stimuler les interactions des clients avec les conceptions à l'aide d'écrans interactifs, d'applications de réalité augmentée (AR) et de solutions de marketing de proximité reposant sur la technologie Bluetooth. Bien que certaines de ces idées puissent sembler un concept de science-fiction à première vue, les conseils de l'IA générative dans le commerce de détail peuvent parfois être aussi simples que l'installation d'un présentoir sur le point d'achat (POP), qui à lui seul pourrait augmenter les ventes jusqu'à 32 %. %.

Assistance à la gestion des stocks et de la chaîne d'approvisionnement

Depuis que la pandémie de COVID-19 a frappé, le secteur de la vente au détail est confronté à des défis de taille en matière de chaîne d’approvisionnement. Il s’agit notamment de la fermeture des frontières et des retards d’expédition qui en ont résulté, de la perturbation de la production causée par des règles strictes de confinement dans des pays comme la Chine, et des surstocks et ruptures de stock persistants résultant de changements massifs dans le comportement des acheteurs.

Des entreprises à la pointe de la technologie comme H&M et Zara exploitent depuis longtemps les services de développement de logiciels de vente au détail pour résoudre ces problèmes à l’aide d’écosystèmes de données intégrés dotés de capacités d’IA. Zara, par exemple, suit tous les achats à l'aide de numéros d'unités de gestion des stocks (SKU), analyse les tendances des ventes pour chacun de ses magasins physiques et ajuste les volumes de fabrication en fonction de la demande réelle. De même, H&M utilise l’intelligence artificielle pour surveiller les ventes dans l’ensemble de ses 4 700 sites, anticiper les volumes de ventes et réapprovisionner les articles en temps opportun.

En utilisant l’IA générative dans les chaînes d’approvisionnement de vente au détail, il est également possible de prévoir la demande, de maintenir des niveaux de stocks optimaux et d’optimiser les opérations logistiques. La question est de savoir comment l’IA générative se compare à l’IA traditionnelle et quels avantages apporte-t-elle ? Contrairement aux solutions traditionnelles d'IA pour le commerce de détail, qui s'appuient sur des données historiques pour détecter des tendances dans les nouvelles informations et fournir des recommandations intelligentes, les systèmes de vente au détail d'IA générative peuvent produire des données de formation synthétiques. À l’aide de ces données, des algorithmes intelligents simulent les conditions et scénarios du marché et testent les modèles de chaîne d’approvisionnement. De telles capacités font de l’IA générative une option viable pour les détaillants manquant de quantités importantes de données de vente et de logistique, permettant aux entreprises d’adopter une approche plus granulaire de la planification des stocks et d’optimiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement avec des variables complexes.

Développer des stratégies de prix compétitives

Les détaillants physiques peuvent utiliser l’IA générative pour développer des stratégies de tarification dynamiques. Dans un premier temps, ils doivent collecter des données sur les données démographiques, le comportement et l’historique d’achat des clients. Ensuite, il est crucial de recueillir des informations à jour sur les prix des concurrents pour des catégories de produits spécifiques. Vous pouvez améliorer vos ensembles de données avec des informations provenant de sources externes telles que des rapports de marché. De plus, il est important de prendre en compte d'autres facteurs susceptibles d'influencer les habitudes d'achat des clients, tels que les saisons, les jours fériés et les événements récurrents comme le Black Friday. Les systèmes d’IA générative de vente au détail absorberont ces données et acquerront les compétences nécessaires pour interpréter les informations en temps réel et prendre des décisions instantanées en matière de prix en fonction de la demande réelle. Les algorithmes intelligents peuvent également aider à développer des stratégies de tarification personnalisées basées sur l'historique d'achat d'un client.

Éliminer la fraude

L’IA générative peut jouer un rôle déterminant dans la détection et la prévention des comportements frauduleux dans les magasins de détail physiques par divers moyens. Par exemple, vous pouvez charger l’IA générative de créer des données synthétiques réalistes pour former des modèles d’apprentissage automatique lorsque les données réelles sont rares ou sensibles. Ces données peuvent être utilisées pour apprendre aux systèmes de sécurité basés sur la vision par ordinateur à détecter les vols à l'étalage et les événements amoureux. Pour plus d'informations sur ces applications d'IA dans le commerce de détail, consultez notre récent article de blog sur les supermarchés du futur.

L'IA générative peut également créer des données de transaction authentiques qui aident à détecter les activités frauduleuses, telles que les retours et les achats frauduleux. Cela augmente non seulement la confiance des clients, mais améliore également votre performance financière globale. Il existe même une option permettant de combiner des contrats intelligents basés sur la blockchain avec des solutions de vente au détail génératives d’IA pour détecter les vendeurs non autorisés et les produits contrefaits dans les chaînes d’approvisionnement de vente au détail traditionnelles.

Votre entreprise pourrait utiliser des contrats intelligents blockchain qui s'exécutent automatiquement lorsque certaines conditions sont remplies, tandis que l'IA générative analysera les données blockchain en temps réel, identifiant les modèles et les tendances que les opérateurs humains pourraient manquer. Certains cas d'utilisation pratiques de cette combinaison incluent la vérification des produits à l'aide de codes QR ou de numéros de série uniques, puis l'exploitation de l'IA générative pour prédire les modèles frauduleux associés à la génération de ces codes. De plus, il est techniquement possible de mettre en œuvre des algorithmes d'IA pour analyser les informations sur les fournisseurs et les transactions sur la technologie blockchain afin d'identifier les vendeurs non autorisés ou faux.

Bien que l’IA générative pour le commerce de détail en soit encore à ses débuts, en tant que leader visionnaire, vous devriez envisager d’ajouter la technologie à votre boîte à outils numérique dès que possible. Alors que les clients dépendent de plus en plus de leurs smartphones et de leurs applications lorsqu'ils font leurs achats dans des magasins physiques, vous pouvez tirer parti de l'IA générative pour personnaliser votre message, affiner vos stratégies de vente incitative et croisée et obtenir des informations plus approfondies sur le comportement des consommateurs.

Cependant, votre organisation devra peut-être surmonter certains obstacles lors de la mise en œuvre de tout type d’IA en entreprise. Pour vous aider à naviguer dans votre projet pilote d'IA, l'équipe ITRex a rédigé plusieurs guides pratiques.

• Une explication de ce qu'est une preuve de concept (POC) IA et pourquoi elle est essentielle à la réussite de votre projet
• Un aperçu des défis de mise en œuvre de l’IA
• Le manuel AI in Business qui fournit des instructions étape par étape pour mettre en œuvre l'IA dans votre organisation
• Un résumé des facteurs affectant les coûts de développement de l'IA (avec des estimations approximatives des projets d'IA de notre portefeuille)

Et si vous avez besoin d'aide pour mettre en œuvre l'IA traditionnelle ou générative dans le commerce de détail, contactez ITRex ! Nous nous appuyons sur notre vaste expérience en science des données, en cloud computing, en DevOps et en ingénierie logicielle personnalisée pour affiner les modèles existants et créer des solutions d'IA personnalisées à partir de zéro.

Cet article a été initialement publié sur le site Web itrex.