On n’oppose plus aujourd’hui le commerce en ligne et les magasins physiques. L’enjeu est dorénavant de proposer une expérience fluide sur cet environnement « phygital » qui combine les deux mondes. Les consommateurs attendent une expérience qui soit simple, unique et personnalisée. Cela commence dès la recherche sur internet et se poursuit jusqu’à la réception du produit et son utilisation. Pour relever ce défi le retail a recours de plus en plus souvent à l’intelligence artificielle et devrait intensifier encore son usage pour exploiter des données clients de plus en plus riches, personnaliser davantage les offres, sublimer l’expérience visuelle et optimiser la logistique.
De la recherche sur internet aux modèles prédictifs. Grâce aux progrès réalisés ces dernières années dans la reconnaissance vocale le langage naturel devrait s’imposer comme le moyen le plus simple de réaliser les recherches sur Internet. Avec la généralisation des assistants virtuels on estime qu’en 2020 ce seront 50% des recherches internet qui seront effectuées oralement. Ce n’est pas le seul moyen de simplifier la recherche du consommateur. De nombreuses solutions utilisent des technologies de recherche visuelle (visual search) pour proposer au consommateur un article similaire à un produit qu’il aura pris en photo. Les enseignes rêvent de devancer la recherche de leurs clients en prédisant leurs futurs achats. Le marketing prédictif est en bonne voie car les données sur les consommateurs n’ont jamais été si nombreuses. Elles se sont enrichies du contexte (localisation, météo ...) et de données non structurées (texte, voix, images) que l’IA est à même de transformer en informations clés. Les moteurs de recommandations peuvent alors, avec des algorithmes de machine learning, cibler précisément les consommateurs et leur faire des propositions personnalisées. Les géants du e-commerce maitrisent parfaitement ces techniques de recommandation qui comptent pour près de 50% de leurs ventes. D’autres algorithmes d’intelligence artificielle ajustent les prix en temps réel en fonction de la demande, de la concurrence et des stocks.
Supprimer les frictions et sublimer l’expérience avec les algorithmes de reconnaissance. L’expérience client est encore souvent vécue comme une épreuve lorsque le consommateur arpente les allées des grandes surfaces et des centres commerciaux pour finir dans une file d’attente. De nombreuses initiatives voient le jour pour simplifier cette étape du paiement. Elles ont toutes recours à l’IA. En Chine, Carrefour propose un paiement par reconnaissance faciale dans un de ses magasins. Le consommateur est identifié par une caméra à la caisse et la transaction est validée. Amazon a marqué les esprits avec ses magasins physiques Amazon Go équipés de capteurs et de caméras intelligentes qui grâce à des algorithmes de deep learning suivent le remplissage du panier du consommateur et déclenchent le paiement à la sortie sans passer par une caisse. Le retail devra sans doute trouver le juste équilibre pour utiliser la technologie sans déshumaniser les magasins mais l’IA s’imposera toujours plus. On suivra avec intérêt l’exemple « 4 Casino », présenté comme un Amazon Go à la française, qui profite de la mise en œuvre de l’IA pour réinventer l’expérience du consommateur et introduire dans le magasin des nouveaux services avec du personne qualifié. L’acte d’achat doit devenir un moment de plaisir et pour y veiller certaines enseignes réfléchissent à détecter les expressions de satisfaction sur le visage du consommateur et équipent les cabines d’essayage de miroirs intelligents qui combinés avec l’IA permettent d’amplifier et de personnaliser l’expérience.
Du côté de la logistique ce sont aussi les grandes manœuvres. Les acteurs de la grande distribution cherchent à gérer leur stock au plus juste tout en restant capable de répondre à la demande. Ils utilisent les capacités de prédiction des algorithmes de machine learning pour évaluer l’évolution de leur activité et anticiper les évènements qui risquent de l’influencer. Les entrepôts se sont largement automatisés afin réduire les délais de livraison. Amazon et Ocado par exemple, avec lesquels Monoprix a noué des partenariats, disposent de gigantesques entrepôts équipés de robots dont les déplacements sont optimisés par l’intelligence artificielle. Les livraisons doivent s’affranchir de toutes formes d’aléas, il faut non les anticiper et recalculer les itinéraires de livraisons en conséquence. Quand les volumes sont considérables on peut s’inspirer de l’exemple d’UPS qui a mis en place une plateforme « Network Planning Tools » combinant machine learning et analytique.
La transformation digitale du retail se poursuit, les innovations ne cessent d’émerger pour sublimer l’expérience du consommateur. Avec les progrès constants de l’intelligence artificielle l’imagination n’aura que peu de limite. Pour soutenir ces innovations les enseignes seront amenées à repenser leur informatique interne qui a rarement été conçue pour ces nouveaux usages.
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Jerome
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