Humanisation de l’IA dans le commerce de détail

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Humanisation de l’IA dans le commerce de détail

L’intelligence artificielle et les outils d’apprentissage automatique dans leur ensemble ont franchi d’importantes étapes de développement au cours de la dernière décennie. Plus précisément, les outils d’IA sont devenus plus sophistiqués dans leur apprentissage et leur prise de décision de type humain.

La tarification optimale

Source : YouTube

Dans le passé, la tarification concurrentielle était presque purement humaine. Les responsables de l’analyse des prix vérifiaient les prix de leurs concurrents et réagissaient en conséquence, en tenant compte d’autres facteurs tels que la demande ou la fidélité à la marque. La considération clé ici, en particulier avec les achats en ligne, est que les clients comparent généralement les prix dans plusieurs magasins avant de décider d’acheter. Forrester Consulting a constaté qu’en 2014, 81 % des Américains interrogés ont comparé les prix en ligne avant d’acheter.

Étant donné que des prix compétitifs sont presque une nécessité sur le marché orienté vers le consommateur, faire de telles analyses de prix à la main est non seulement chronophage mais aussi limité dans sa portée. Parce qu’il y a tellement de facteurs à prendre en compte – la demande, le pouvoir de la marque, les prix des concurrents, la saisonnalité – il n’est pas facile d’obtenir une image complète des décisions de prix optimales. Avec l’avènement de l’IA dans l’analyse du marché de la vente au détail, les employés sont déchargés de la charge des recherches approfondies et des décisions incertaines.

D’une certaine manière, l’IA de tarification concurrentielle prend toutes les informations qui auraient été recherchées par des personnes et combine les données dans un paradigme de prise de décision. Ces algorithmes peuvent analyser des éléments tels que les prix ou le comportement des concurrents (schémas de promotion, régularité des changements de prix, etc.), ainsi que les produits essentiels d’un détaillant pour établir un système de prix transparent. ) et les produits essentiels d’un détaillant pour établir un système de tarification transparent. Ils peuvent détecter des modèles que les humains auraient du mal à comprendre ; un exemple serait la correspondance des produits, où les outils d’apprentissage automatique recommandent des produits qui sont plus susceptibles d’être achetés en tandem. Un autre exemple est celui des simulations de prix, où différents scénarios de prix sont testés (vous pouvez approfondir ce sujet dans cet article du blog de Competera).

L’intelligence artificielle peut être mise en œuvre dans pratiquement tous les secteurs pour optimiser la tarification, même dans une animalerie en ligne. En bref, l’IA a complètement changé la façon dont les détaillants envisagent la tarification dynamique, et a transformé le jeu de devinettes humain en une science.

Support client

Source : Kayako

Les technologies et logiciels avancés font progresser le service à la clientèle depuis des décennies. Rendre vos clients heureux est l’une des clés de la réussite et de la prospérité d’une entreprise et est essentiel pour constituer une base de consommateurs fidèles. Ainsi, l’utilisation des technologies les plus récentes pour obtenir un avantage en matière de service à la clientèle est un thème récurrent chez les détaillants les plus appréciés.

Une grande partie de la satisfaction des clients dépend de la rapidité avec laquelle les problèmes sont résolus ; si votre équipe d’assistance a des horaires limités ou une liste d’attente, les clients risquent d’attendre. C’est pourquoi les chatbots sont essentiels dans le marché de détail numérisé. Ils sont disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 et peuvent souvent aider à résoudre le problème de l’utilisateur sans qu’un représentant soit nécessaire. Si le robot ne peut pas résoudre le problème ou la question du client, il peut toujours transférer le sujet et certaines informations nécessaires à un représentant humain.

Certains chatbots sont même suffisamment avancés pour offrir des conseils et apprendre les types de problèmes que les clients signalent souvent. Le robot IA de The North Face est capable de donner des conseils en fonction des données fournies par l’utilisateur, agissant ainsi comme un représentant en magasin. De même, le chatbot Margot de Lidl aide les acheteurs à choisir un vin et peut imiter la parole naturelle. Dans l’ensemble, les chatbots sont un outil auxiliaire essentiel, voire vital, pour une assistance clientèle 24 heures sur 24.

Expérience personnalisée

Source : MarTech Today

L’apprentissage automatique a révolutionné la publicité et les suggestions ciblées en raison du volume de données clients disponibles de nos jours. Chaque action, de l’historique de recherche aux habitudes de navigation, est soigneusement analysée pour adapter l’expérience d’achat ou même de navigation. La forme la plus répandue est probablement la publicité ciblée ; bien qu’elle puisse parfois être perçue comme une atteinte à la vie privée, les publicités que nous voyons en ligne sont largement basées sur ce que ces algorithmes pensent que nous sommes susceptibles de cliquer ou d’être intéressés.

Si votre historique de navigation est rempli de pages de produits pour des casques ou de recherches telles que « les meilleurs écouteurs antibruit », vous avez de bonnes chances de voir des publicités pour des casques assez rapidement. C’est un peu comme si un voisin vous faisait des suggestions en fonction de vos habitudes de navigation. Parfois, ces idées peuvent être intéressantes et utiles.

Une personnalisation similaire de l’expérience peut être observée sur des sites comme Netflix. Sur la base de ce que vous avez vu et apprécié dans le passé, le site vous suggère des émissions ou des films que l’IA pense pouvoir vous plaire. La raison pour laquelle l’IA fonctionne si bien à cet égard est qu’elle analyse plus que les catégories de base et peut extrapoler en temps réel les préférences d’un client. Un autre exemple serait celui d’Amazon : des produits vous sont suggérés en fonction de votre historique de navigation et d’achat.

Sensibilisation des clients

Source : HRSS Consulting Group

Avant que l’e-mail ne devienne le moyen dominant de communication avec les consommateurs, les entreprises devaient compter sur le téléphone et le courrier postal à des fins de marketing. Bien entendu, ces méthodes sont beaucoup plus coûteuses et effectivement obsolètes dans le domaine du commerce de détail. Aux premiers jours de la prévalence de l’e-mail dans le marketing, cependant, les entreprises devaient s’appuyer sur un texte pré-écrit pour tous les clients, un peu comme une publicité télévisée.

Depuis lors, le marketing par courrier électronique a fait d’énormes progrès et affiche souvent des taux de conversion plus élevés que le marketing sur les médias sociaux et autres moyens similaires. L’un des éléments clés de l’évolution de l’e-mail est sa personnalisation ; en 2016, Starbucks a réorganisé son système de récompenses dans le but d’accroître l’engagement. Ils sont passés d’un cycle de 30 variations d’emails à l’envoi de 400 000 emails personnalisés par semaine.

La personnalisation de l’email marketing augmente la probabilité que les consommateurs soient intéressés par la lecture d’un email, et, comme Starbucks l’a prouvé, peut améliorer les ventes et l’engagement des clients. Au fond, elle ajoute aussi un aspect « humain » particulier à une stratégie de marketing très calculée et automatisée.

Conclusion

L’intelligence artificielle modifie considérablement la façon dont les détaillants prennent leurs décisions commerciales et se connectent à leurs consommateurs. Au début, la technologie était plutôt un moyen pour les gens d’optimiser leur travail. Ces dernières années, cependant, l’IA a acquis le don d’identifier des modèles et de se connecter avec les consommateurs, comblant ainsi le fossé entre l’intelligence humaine et les machines froides et calculatrices.