Les professionnels du retail sont bien conscients des avantages de l’intégration de l’IA dans leurs solutions e-commerce. S’ils sont 67 % à travailler à son déploiement, 4 % le font d’une façon prioritaire, 52 % activement, 11 % un peu et 29 % commencent à réfléchir au déploiement de l’IA dans leurs outils d’e-commerce. Seuls 4% des répondants indiquent n’avoir jamais abordé le sujet. L’IA est donc devenu incontournable et que la problématique soit ou non intégrée, sa nécessité fait l’unanimité.
Pour 61% des répondant l’objectif consiste à développer le prédictif ; pour 50% segmenter pour personnaliser les messages et pour 46% gérer les bases de la data clients « Proposer le bon produit, au bon moment et à la bonne personne » « Ils sont très pragmatiques : les objectifs de l’IA sont liés à l’amélioration de leurs ventes : prédire les comportements, segmenter pour personnaliser les messages aux clients et prospects, modéliser le comportement d’achat et, ex-aequo, gérer la base de données clients, analyse-t-on chez Octopeek. Ces 3 objectifs se détachent très nettement des autres. Si l’utilisation de l’IA est plébiscitée pour le prédictif – 61 % le place sur la première marche du podium – c’est que les analyses prédictives sont primordiales pour garder un avantage concurrentiel. Elles vont permettre d’anticiper les comportements des clients, leurs actions futures pour mieux gérer les commandes, les stocks ou encore pour repérer les risques de pertes de clientèle (churn)… Elles sont également indispensables pour optimiser le ciblage qui est le deuxième objectif le plus cité : 50 % des retailers considèrent que l’IA apportera de réels bénéfices pour la segmentation et la personnalisation des offres. La gestion des bases de données clients et la modélisation des comportements d’achat se positionnent ex-aequo sur la troisième marche du podium (46 %). En ce qui concerne la gestion des bases de données qui deviennent de plus en plus importantes, l’IA est incontestablement d’une grande utilité pour traiter le Big Data. On retrouve ensuite avec des pourcentages nettement moins importants : Améliorer le parcours clients pour 25 %, améliorer les campagnes marketing pour 25 %, gérer les stocks et expéditions pour 21 %, améliorer la connaissance client pour 14 % et gérer les bases de données catalogue (gestion de la data catalogue) pour 11 %. »
Selon les répondants, l’IA participe activement à l’amélioration des performances : Du prédictif pour les ventes (analyser la data pour prévoir les ventes et gérer les stocks et améliorer la personnalisation/ l’individualisation des campagnes pour 89%, comprendre les comportements des internautes pour 86%). De l’amélioration de la relation client (automatiser les réponses aux consommateurs pour répondre plus rapidement pour 75% et robotiser /automatiser les expéditions pour 71%). D’analyser et de réaliser une veille de la concurrence (analyse en temps réel des datas pour mise à jour du catalogue (produits – prix …) sur tous les canaux (site, applis) et veille des sites concurrents pour mise à jour du catalogue – produits et prix – en temps réel pour 68% ). De stocker et gérer les commandes en réduisant les coûts de stockage et d’expédition pour 68%. D’améliorer sa base de data clients et retargeting (améliorer les recommandations et le retargeting pour 68%, enrichissement des bases de données clients avec des datas extérieures pour 64%), diminuer les abandons de panier pour 61% et mettre à jour les bases de données clients pour 57%).
« Considérant la quantité, la diversité des données à traiter et leur importance stratégique il apparaît logique que le Big Data soit le premier à bénéficier de l’IA et soit également le domaine qui sera le plus concerné d’ici à 3 ans, indique-t-on chez Octopeek. Ainsi, l’étude montre que de nombreuses solutions sont d’ores et déjà déployées : 36 % : IA pour traiter le Big Data. 32 % : Chatbot. 29 % : IA pour enrichir les données clients avec des datas extérieures comme celles issues des réseaux sociaux. 25 % : IA pour veille concurrentielle. 21 % : IA pour les analytics. 18 % : IA pour personnaliser les campagnes marketing. 11 % : pour les assistants vocaux 11 % : pour la reconnaissance visuelle de produits. 7 % : pour l’automatisation des expéditions. 7 % pour l’essayage virtuel de produits. Et de conclure : « Le traitement du Big Data est le nerf de la guerre. Que ce soit pour prédire les comportements des internautes, effectuer une veille concurrentielle ou envoyer le bon message à la bonne personne au bon moment : il faut posséder de la data et savoir en tirer parti. L’intelligence artificielle est une avancée importante pour optimiser le traitement du Big Data. Elle va permettre des analyses plus fiables, plus rapides – voir en temps réel- et les retailers l’ont bien compris. C’est le plus fort taux de déploiement déjà réalisé avec un taux de 36 %. Ce taux atteindra même 82% d’ici 3 ans en faisant de l’IA appliquée au Big Data la solution la plus implantée chez les retailers. En effet 46 % de ces derniers ont indiqué qu’ils allaient l’implémenter dans les 3 prochaines années ».
Autre conclusion de l’étude tout aussi intéressante : « l’IA est perçue comme particulièrement positive par les retailers et seulement 21 % d’entre eux pensent qu’elle aura des conséquences négatives sur la relation client en la déshumanisant. Les retailers sont persuadés que l’IA apportera de nombreux bénéfices pour les analyses prédictives. C’est l’affirmation qui emporte le plus fort taux d’adhésion (93 %) Le gain de temps arrive en deuxième position avec 86 %. Gain de temps grâce aux capacités d’analyses rendues plus rapides et plus fiables mais également par l’automatisation de nombreux process. On a d’ailleurs pu constater dans le 4ème point de l’étude que 75 % des retailers assignaient comme objectif à l’IA d’améliorer la performance de la relation client grâce à l’automatisation des réponses aux consommateurs. En troisième position et à 82 % ex-aequo les retailers sont d’accord avec le fait que l’IA va apporter un net avantage concurrentiel et contribuer à augmenter le CA. »
Le manque de formation et donc par conséquence de compétence s’avère être un véritable frein au développement de l’IA. L’IA est une technologie complexe et les principaux freins à son développement dans le retail tiennent au manque de formation des collaborateurs et au manque de compétences techniques. Si les budgets et le soutien de la direction sont importants ils apparaissent au deuxième plan en tant qu’entraves au développement de l’IA. L’étude démontre donc que « les retailers accueillent très favorablement l’IA et qu’ils ont déjà commencé (à 67 %) à travailler sur son déploiement pour leurs solutions de e-commerce. Ils ont une vision très pragmatique de ses bénéfices sur tous les leviers impactant les ventes : prédictif, individualisation des messages, modélisation des comportements d’achats et gestion des bases de données en premier lieu. Ils estiment également que l’IA jouera un rôle important dans la relation clients grâce à l’automatisation des réponses à ces derniers (75 %) et celle des expéditions (71 %) qui n’est actuellement déployée que chez 7 % des retailers (36 % d’ici 3 ans). La data joue un rôle central pour les retailers et c’est pour cela que le premier déploiement de l’IA concerne le traitement du big data : 36 % actuellement et 82 % d’ici à 3 ans. 7 – Manque de formation et de compétences technologiques : les premiers freins au développement de l’IA dans le retail Il y a un manque de soutien de la DG qui ne voit pas ce que l’IA peut apporter au e-commerce 36% 11% 11% 4% 75% 4% 4% 20 Quant aux solutions utilisant l’IA pour des usages plus spécifiques, elles peinent encore à émerger : on en compte actuellement seulement 11 % pour la reconnaissance visuelle de produits, 7 % pour l’essayage virtuel et aucune pour la livraison par drone. Les retailers sont optimistes quant à l’IA même s’ils sont conscients que le déficit en formation et en connaissances technologiques sont les premiers freins à lever afin de pouvoir développer l’IA dans leurs activités de e-commerce ».
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