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Le Retail : une industrie hyperconnectée

Joanna_K

 

Par Paul d’Alena, Directeur des Ventes - Grands Comptes, Hewlett Packard Enterprise France

L’industrie du « Retail » adopte au pas de charge les technologies du digital. Objets connectés, Big data, intelligence artificielle sont mis en œuvre pour personnaliser l’expérience d’achat et interagir avec un consommateur connecté en permanence avec son smartphone.

Le big data pour mieux connaitre ses clients. Le commerce s’est profondément transformé en adoptant progressivement les technologies digitales. Internet a donné le top départ en ouvrant la voie au commerce en ligne (ecommerce) dans les années 90, démontrant par la même occasion que les frontières dans un monde numérique s’estompaient. Les sites marchands en ligne sont devenus monnaie courante du fait de la simplicité à les créer. Dans ce foisonnement d’offres le plus dur est de se faire entendre pour capter et de fidéliser des clients de plus en plus autonomes qui n’hésitent pas à comparer les prix en ligne et à s’orienter sur les offres jugées les plus intéressantes. Si la gestion de l’attrition ou « churn management » (Maitriser la perte de clients) a toujours été de mise dans le « Retail », le digital peut le renforcer au-delà de tout espoir. Le consommateur est aujourd’hui un internaute averti qui ne cesse de laisser des traces numériques tout au long de son parcours client. Ce sont autant d’informations qui, collectées et bien exploitées, conduisent à améliorer considérablement la connaissance client. Cette multitude de données associée à des technologies de big data permettent de détecter des signaux faibles annonciateurs du départ de clients. On peut alors mettre en œuvre des actions ciblant ces clients et leur proposer des offres promotionnelles.

Le retail est rentré dans l’ère de l’interaction et du prédictif. La connaissance du client s’est approfondie. L’analyse des données nous en dit long sur le comportement d’achat des consommateurs et les progrès réalisés dans les algorithmes de machine learning (système auto apprenant) donnent la possibilité de faire des recommandations au consommateur tout au long de son parcours d’achat. En analysant l’historique d’un client au regard du comportement d’achat de consommateurs ayant un profil similaire on est à même de prédire avec un taux de probabilité important les produits susceptibles d’intéresser un consommateur et lui faire des recommandations en conséquence. Plus de 30% du chiffre d’affaire d’Amazon est réalisé au travers de ces algorithmes de recommandations. Le commerce en ligne n’a pas pour autant tuer le commerce traditionnel (brick and mortar). Les magasins ou les galeries marchandes se sont à leur tour transformés pour améliorer l’expérience des consommateurs en adoptant toutes sortes de technologies digitales allant des écrans d’essayage digitaux aux casques de réalité virtuels. L’arrivée de l’Iphone en 2007, avec les « Apps » qui ont suivi, ont fait de nous un consommateur connecté avec lequel il est possible d’interagir. Les objets connectés commencent à envahir les magasins pour créer une expérience d’achat unique. En 2019 70% des acteurs du retail auront adopté l’internet des objets (IoT) et 77% pensent que cela transformera l’industrie du retail. Je vous invite à regarder cette courte vidéo pour en juger.

Commerce en ligne et magasins physiques se combinent pour créer le « phygital ». L’experience « Amazon Go » vise à supprimer les caisses dans les magasins en analysant les produits qui sont placés dans le caddie. Delà à faire des recommandations en temps réel en fonction du contenu du caddie de la même manière qu’on le fait aujourd’hui à partir de l’analyse du panier virtuel sur les sites de ecommerce il n’y a qu’un pas.

Blog Paul 2.pngTenir compte du contexte de localisation pour les recommandations en magasins. Les systèmes de recommandations ne sont pas réservés au ecommerce. La grande majorité des consommateurs se déplaçant dans les allées d’un supermarché ou d’une galerie marchande est équipée d’un smartphone. On peut interagir avec lui dès lors qu’il a accepté de télécharger l’application appropriée. Faire des recommandations est donc possible dans un lieu physique. Il faut pour cela détecter la présence du consommateur dans le magasin. On est alors capable d’ajouter à notre connaissance client une connaissance contextuelle liée à sa géolocalisation. Les technologies utilisées dans ces techniques de géolocalisation dépendent de la précision recherchée. On peut citer tout particulièrement les réseaux sans fil (Wifi) et les balises beacon. Le consommateur est géolocalisé lorsqu’il rentre dans la zone wifi couverte par le magasin ou à l’approche d’une balise Beacon. Il peut alors recevoir sur son mobile des recommandations (alertes, promotions etc..) qui tiendront compte de sa position dans le magasin ou dans une galerie marchande, de son historique et des informations produits.

L’accélération que l’on constate dans l’utilisation du big data et de l’intelligence artificielle bénéficie des progrès réalisés dans les infrastructures (serveurs, stockage, réseau) tant sur le plan technique qu’économique. Nous sommes à présent capable de traiter et de stocker des quantités de données qui auraient été inenvisageables il y a encore une dizaine d’années. La technologie a permis des usages qui a leur tour engendrent de nouveaux besoins. On le voit par exemple avec l’intelligence artificielle qui va devenir incontournable dans le retail pour mettre en œuvre des système paiement par reconnaissance faciale, identifier des produits utilisés dans des photos ou des vidéos ou bien encore analyser la satisfaction des clients par vidéo.

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Joanna_K

Social Media Lead HPE France

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