Les enseignes de distribution à l’ère de l'intelligence artificielle [Tribune]

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TRIBUNE D'EXPERTS Les enseignes s'intéressent à l'intelligence artificielle pour plusieurs raisons : l’optimisation des données, la transformation digitale et l'expérience de l'utilisateur final. Pascal Hurel, Pre Sales Manager France chez Informatica, explique pourquoi cette technologie devient une vraie nécessité pour les enseignes françaises.

Pascal Hurel, Pre Sales Manager France chez Informatica.
Pascal Hurel, Pre Sales Manager France chez Informatica.© Informatica

Les consommateurs peuvent être versatiles tout en étant exigeants et ils s'attendent à ce que les enseignes leur proposent des produits et des services correspondant à leurs besoins. Dans le cas contraire, ils n'hésitent pas à se tourner vers un concurrent qui, lui, en est capable. De leur côté, les enseignes tentent d'exploiter l'afflux de données collectées sur leurs canaux de vente, leurs applications numériques, les réseaux sociaux et les objets connectés (IoT) afin de répondre à la demande des consommateurs. Seulement, les méthodes traditionnelles de collecte et d'analyse des données s’avèrent désormais trop lentes et fastidieuses dans le secteur actuel de la distribution.

Afin de suivre l'évolution du comportement des consommateurs à l'ère du numérique, de nombreuses entreprises de distribution cherchent la meilleure façon de déployer l'intelligence artificielle (IA). L'IA peut assimiler une grande quantité de données, identifier des connexions de données et produire des informations plus rapidement qu'une équipe de data scientists.

Néanmoins, les entreprises sont-elles matures pour l'IA ? En 2018, IDC avait prévu que les entreprises de distribution dépenseraient plus de 4 milliards de dollars dans les technologies de l'IA pour des prestations telles que des agents de service client automatisés (par exemple, des assistants virtuels), des assistants de vente et des moteurs de recommandation de produits (Selon le nouveau guide des dépenses de l'IDC, les dépenses mondiales en matière de systèmes d'intelligence cognitive et artificielle devraient atteindre 77,6 milliards de dollars en 2022, 19 septembre 2018). Selon une enquête récente menée par Deloitte, la majeure partie des sociétés sont à la recherche de capacités leur permettant de créer des expériences client plus riches, de développer des messages marketing plus personnalisés et de rationaliser leurs opérations.

Grâce à l'IA, ces messages marketing peuvent être modifiés automatiquement et redéployés en fonction des retours en temps réel, sans avoir à transférer des quantités d'informations. Le machine learning permet aux enseignes de tester un plus grand nombre de publicités sur une période plus courte, leur permettant ainsi d'augmenter le taux de réussite des publicités personnalisées et ciblées sur leurs sites et réseaux sociaux. Afin d'offrir une meilleure expérience d'achat, les applications d'IA peuvent exploiter les données sur les ventes et croiser les données des réseaux sociaux, le comportement des internautes (analyse des clics) et les avis pour améliorer l'engagement personnel aux points de ventes, anticiper les tendances et mieux gérer l'inventaire des produits en magasin et dans les entrepôts.

Pour réussir, les applications d'IA doivent être capables de traiter aisément une quantité importante de données. Ces données doivent être cohérentes et facilement disponibles car l'utilisation d'outils d'IA sur des données incorrectes est vouée à l'échec. C’est pourquoi, avant de déployer des applications d'IA, les enseignes doivent s'assurer qu'ils disposent de données de qualité pour éviter des analyses erronées ou partiellement incomplètes.

Les applications d'IA continuent d'alimenter les conversations et de susciter l'engouement dans le secteur de la distribution. Face aux améliorations promises par la personnalisation et l'optimisation des interactions entre les entreprises et les clients, les enseignes doivent identifier les raisons pour lesquelles ces technologies ont du sens et découvrir comment exploiter correctement les données pour contribuer à leur réussite. Dans un environnement où l'attention des clients est attirée de toutes parts, les données peuvent être exploitées pour créer des capacités d'IA attrayantes et ainsi créer une expérience d'achat toujours plus intelligente.

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