Les avantages de construire un modèle de relation client intelligent basé sur l’IA
L’instabilité socio-économique et les progrès technologiques continus de ces dernières années ont provoqué une vague de changements sans précédent dans le secteur de la vente au détail, les habitudes des clients évoluant plus rapidement que jamais. Et ces changements ne se limitent pas à une numérisation accrue. Au lieu de cela, de nombreux détaillants ont également remarqué une préférence croissante pour une expérience hybride où les canaux numériques tels que le commerce électronique ou les réseaux sociaux fusionnent avec les magasins physiques.
De plus en plus exigeant et à un clic de choisir un concurrent, le profil du nouveau consommateur numérique et post-pandémique accélère le besoin pour les détaillants de disposer d'informations précieuses sur le consommateur moderne.
La solution pour non seulement comprendre ces nouveaux comportements, mais également définir des produits et services alignés sur les nouvelles normes, consiste à intégrer des solutions basées sur l'IA dans le phygital. Ces solutions avancées permettront aux entreprises de recueillir des données précieuses qui les aideront à mieux s'adapter à un marché imprévisible et à surmonter des préoccupations majeures telles que la fluctuation de l'offre et de la demande, les lacunes d'un magasin physique et la diminution des stocks.
En effet, selon l’ebook « AI Reinvents the Retail Sector » que nous avons développé en collaboration avec notre partenaire Google Cloud, le marché de l’IA atteindra plus de 4,4 milliards de dollars d’ici 2027, et une grande partie sera consacrée à une meilleure compréhension du client.
Alors, quels sont quelques exemples pratiques d’application de la technologie de l’IA pour aider à mieux comprendre le client ?
Identifier les tendances à venir et adapter l'offre
Avec un consommateur de plus en plus hyperconnecté qui peut faire ses achats dans le monde entier et avoir un accès illimité à différents produits partout dans le monde, les détaillants doivent identifier et anticiper les tendances qui seront les plus désirées au cours des saisons à venir afin de pouvoir adapter leurs collections.
En intégrant des outils alimentés par l'IA capables d'analyser l'évolution des tendances et l'évolution des habitudes de consommation, les détaillants peuvent intégrer ces informations dans la phase de planification des collections à venir, les rendant ainsi plus adaptées à la demande.
Chez NTT DATA, nous exploitons des outils technologiques tels que Google Trends pour nos clients, afin d'identifier les concepts et les mots-clés recherchés dans le contexte de la mode. Avec Google Correlate, nous générons des informations et comparons les résultats obtenus par rapport aux prix, aux produits, au catalogue et aux promotions existantes à tout moment. Nous intégrons ensuite des outils dotés de capacités d'automatisation pour collecter des informations et sélectionner des images de sites populaires pour chaque public cible, en préparant des rapports sur les concurrents.
Ces services avancés fournissent aux entreprises de mode des rapports de grande valeur qui génèrent des informations décisionnelles basées sur des données et les aident à améliorer leur positionnement sur le marché et à se différencier de leurs concurrents.
Définir les types de profils clients qui visitent les magasins
Si tous les clients entrent dans un magasin par le même endroit, le parcours qu'ils empruntent à travers l'établissement n'est pas toujours le même. Le parcours à l'intérieur du magasin reflète la diversité de chaque client en fonction de ses goûts et de ses préférences.
Les technologies d'IA permettent aux détaillants de détecter à la fois les personnes qui visitent l'espace physique de la marque, la manière dont les acheteurs sont regroupés tout au long de leur visite, ainsi que la manière dont ils se déplacent dans l'espace commercial. Ces solutions avancées aident les détaillants à comprendre si les gens font leurs achats individuellement ou en groupe, quels sont les points chauds où ils s'arrêtent le plus souvent, ou quels produits retiennent le plus l'attention mais ne sont pas achetés.
En collectant des données et en utilisant l’IA pour extraire de précieuses informations sur le comportement des clients, les entreprises peuvent identifier les points faibles de leurs magasins et les adapter en conséquence. Ils peuvent identifier les points chauds pour chaque profil client, adapter la sélection de produits et optimiser l'affichage des articles en magasin pour les profils clés simplement en connaissant le chemin physique qu'ils empruntent, ce qui augmente finalement les ventes.
Alors, comment cela peut-il être fait exactement ?
En utilisant les caméras de vidéosurveillance existantes et en rassemblant des images et des vidéos qui sont ensuite traitées. Ensuite, les données sont stockées et, à l'aide de modèles d'apprentissage automatique ad hoc, les détaillants peuvent créer avec précision des profils clients à l'aide de solutions de gestion de données. Ces profils clients anonymes, définis dans le respect des directives du RGPD, aident les commerçants à optimiser leurs espaces et leurs revenus.
Comprendre les produits qui intéressent le plus les clients lorsqu'ils sont dans un magasin
Les magasins physiques représentent un investissement important pour les détaillants. Il est donc essentiel de comprendre ce que leurs visiteurs aiment et ce à quoi ils réagissent dans un magasin pour optimiser l'espace et augmenter le retour sur investissement.
Interpréter avec précision les sentiments et les réactions des clients lorsqu'ils interagissent avec les écrans est désormais possible grâce à l'analyse des sentiments par biométrie faciale. Cette nouvelle technologie révolutionnaire permet aux détaillants d'analyser de manière anonyme les réactions gestuelles des clients face à des présentoirs ou à des produits spécifiques.
En utilisant les caméras installées dans le magasin, les détaillants peuvent analyser de manière anonyme les caractéristiques biométriques du visage lorsque les clients interagissent avec les présentoirs du magasin. Cela permettra aux managers de connaître, quasiment en temps réel, l'attractivité de leurs produits en magasin et la perception du catalogue pour chaque segment.
Les données collectées sont ensuite traitées et utilisées pour créer un ensemble de données lié à chaque section ou produit. Les attributs tels que l'âge ou le sexe sont analysés de manière anonyme et liés au temps passé à visiter la section, ce qui permet à l'analyse des données de créer une carte des sentiments des visiteurs par segment par rapport à chaque zone physique. Les résultats aident ensuite les détaillants à comprendre l’intérêt porté à des produits spécifiques par chaque segment de clientèle.
L'objectif est de comprendre le taux de conversion d'achat potentiel qu'ils peuvent atteindre en analysant de manière croisée les réactions enregistrées avec les ventes du magasin. Cela aidera les entreprises à tirer des conclusions sur l’efficacité de l’affichage existant et du positionnement des prix.
Afin de s'adapter aux changements imprévus du marché, les marques exploitent des solutions technologiques de nouvelle génération optimisées par l'IA pour mieux comprendre le marché et le consommateur, mais aussi pour améliorer l'expérience en magasin, capturer des informations comportementales lors du parcours physique et rassembler d'autres informations. qui enrichit l’expérience client.
Chez NTT DATA et en collaboration avec nos partenaires de Google Cloud, nous aidons les entreprises à intégrer ces technologies avancées dans leurs opérations quotidiennes et, en les tirant parti, à comprendre le marché et à concevoir de nouveaux produits et services adaptés au consommateur moderne.