Les détaillants s’appuient de plus en plus sur des technologies avancées pour satisfaire les demandes croissantes des clients et optimiser leurs opérations internes. Alors que le marché devient plus compétitif, les technologies telles que l’IA, les robots et l’analyse de données s’avèrent essentielles pour aider les entreprises à gérer les tâches plus efficacement.
Malgré ces avancées technologiques, des problèmes persistent. La gestion des stocks reste un défi de taille, les erreurs de suivi des stocks conduisant parfois à des surstocks ou à des gaspillages, ce que ces systèmes étaient initialement censés éviter.
Une étude de Salesforce souligne que 60 % des consommateurs attendent désormais des expériences d’achat personnalisées, et la capacité à offrir ces expériences de manière efficace dépend souvent de la manière dont une entreprise utilise sa technologie. Pour les détaillants, cela signifie qu’investir dans des technologies de pointe n’est pas seulement un avantage, mais une nécessité pour rester compétitif et répondre aux attentes des clients.
L’IA et les données sont les armes secrètes d’un commerce de détail plus intelligent
Les outils alimentés par l’IA et l’analyse des données font rapidement progresser les capacités de prise de décision du commerce de détail. Ces technologies sont conçues pour simplifier les processus qui nécessitaient auparavant un effort manuel.
L’automatisation est l’un de ces outils, qui aide les détaillants à tout optimiser, des interactions avec le service client au flux des stocks. Dans le cadre du service client, les chatbots et les assistants virtuels pilotés par l’IA répondent plus rapidement aux demandes, tout en libérant les agents humains pour qu’ils traitent des questions plus complexes.
L’analyse des données, quant à elle, éclaire les décisions stratégiques grâce à des informations tirées de vastes ensembles de données sur les clients et les ventes. Les détaillants peuvent désormais prévoir les tendances du marché, comprendre le comportement des clients et adapter leur offre en fonction de ces informations en temps réel.
La précision dans le ciblage des clients est essentielle, car elle permet d’obtenir des recommandations de produits personnalisées, des remises sur mesure et des offres marketing qui correspondent aux préférences individuelles des acheteurs, ce qui stimule l’engagement et les ventes.
Comment l’IA et l’apprentissage automatique créent des expériences d’achat hyperpersonnalisées
L’IA et l’apprentissage machine (ML) fournissent aux détaillants les outils nécessaires pour prédire ce que veulent les clients avant qu’ils ne le sachent eux-mêmes. Les systèmes modernes analysent les données historiques, identifient les habitudes d’achat, les préférences et les comportements afin de créer des expériences personnalisées.
Les expériences personnalisées sont essentielles pour retenir et fidéliser les clients. En fait, la personnalisation a un impact direct sur la fidélité, des études montrant que les consommateurs sont plus enclins à revenir vers des marques qui répondent à leurs préférences individuelles.
En tirant le meilleur parti de l’IA et de la ML, les détaillants peuvent établir des relations plus approfondies avec leurs clients, en transformant les acheteurs ponctuels en acheteurs réguliers et en améliorant au final la valeur à vie.
Fusionner la technologie avec les systèmes existants sans perdre la touche humaine
Malgré les avantages des nouvelles technologies, de nombreux détaillants se heurtent à des obstacles lorsqu’il s’agit d’intégrer ces systèmes à leur infrastructure existante. La plupart des systèmes existants ne sont pas conçus pour gérer les algorithmes d’IA modernes ou les analyses de données à grande échelle, ce qui rend l’introduction de nouvelles technologies coûteuse et complexe.
Les détaillants doivent trouver un équilibre entre les coûts immédiats de l’intégration et les avantages à long terme, tout en veillant à ce que leurs activités ne soient pas perturbées pendant la transition.
L’évolutivité est un autre problème, car les détaillants ont besoin de systèmes capables de croître en même temps que leur clientèle. Au fur et à mesure que les exigences des consommateurs évoluent, les détaillants constatent souvent que leurs systèmes existants sont à bout de souffle, incapables de répondre aux besoins croissants de traitement des données en temps réel et d’automatisation.
Les détaillants qui relèvent ces défis se positionnent avec succès pour devancer leurs concurrents encore enlisés dans des technologies dépassées.
L’importance de l’élément humain
Si l’automatisation est source d’efficacité, une dépendance excessive à son égard peut aliéner les clients. Les consommateurs apprécient toujours les interactions humaines, en particulier lorsqu’il s’agit de scénarios complexes ou émotionnels tels que la résolution de plaintes ou le dépannage.
S’appuyer uniquement sur des systèmes automatisés dans ces situations risque de créer des frictions, car les clients ont souvent l’impression que leurs préoccupations ne sont pas pleinement comprises ou prises en compte.
Les détaillants doivent trouver un équilibre, en utilisant l’automatisation pour des tâches telles que les demandes de renseignements de base des clients ou les processus transactionnels, tout en réservant les agents humains à des engagements plus nuancés et axés sur l’empathie.
Une approche hybride permet de s’assurer que la technologie augmente l’efficacité sans sacrifier la touche humaine qui peut faire ou défaire les relations avec les clients.
Les nouvelles technologies donnent à chacun un avantage concurrentiel
Les grands distributeurs sont à la pointe de l’utilisation de la réalité augmentée (RA) et de l’automatisation pour créer des expériences d’achat uniques. Lowe’s, par exemple, a intégré la réalité augmentée dans ses services de rénovation, permettant aux clients de visualiser l’aspect des meubles ou des appareils dans leur maison avant d’effectuer un achat. De même, Sephora utilise la technologie d’essai virtuel, permettant aux clients de tester les produits de maquillage numériquement, réduisant ainsi le besoin d’échantillons physiques.
Walmart intensifie ses efforts d’automatisation dans le cadre de la bataille qui l’oppose à Amazon pour la domination du marché. En automatisant davantage sa chaîne d’approvisionnement et ses processus d’entreposage, Walmart vise à réduire les coûts de main-d’œuvre et à accroître la rapidité des livraisons, ce qui lui confère un avantage dans le secteur extrêmement concurrentiel de la vente au détail.
L’IA stimule le chiffre d’affaires des outsiders de la vente au détail
L’IA n’est pas réservée aux géants du commerce de détail : des entreprises plus petites comme Tecovas en récoltent également les fruits. Tecovas utilise le marketing par SMS alimenté par l’IA pour cibler les clients avec des messages personnalisés, augmentant ainsi la fréquentation de son site et ses ventes.
Tecovas a enregistré un retour sur investissement (ROI) de 14 fois grâce à sa stratégie de ciblage par SMS pilotée par l’IA, une réussite remarquable pour un petit détaillant.
Pour les petites entreprises aux ressources limitées, l’IA permet de simplifier les tâches de gestion de la relation client (CRM), en automatisant des processus tels que la segmentation de l’audience, qui prendraient généralement beaucoup de temps et seraient sujets à des erreurs humaines.
L’investissement dans l’IA a permis à de petits détaillants comme Tecovas de rivaliser avec de plus grandes entreprises et de prospérer, ce qui prouve que l’IA permet d’uniformiser les règles du jeu dans le secteur du commerce de détail.
Vacances alimentées par l’IA
Les fêtes de fin d’année sont une période clé pour les détaillants, et l’IA est en train de changer la donne dans les stratégies de marketing. Tecovas prévoit d’utiliser massivement la messagerie SMS alimentée par l’IA pendant les fêtes afin de couper court au bruit marketing et d’atteindre les clients avec des offres personnalisées.
La messagerie alimentée par l’IA aide les détaillants à se démarquer sur un marché encombré, en particulier lorsque l’attention des clients est fragmentée.
Grâce à l’IA, les détaillants peuvent abandonner les tactiques de marketing de masse au profit de campagnes ciblées et personnalisées qui attirent les acheteurs en fonction de leurs interactions antérieures et de leurs préférences. Une approche sur mesure est particulièrement efficace pendant les saisons de forte affluence, où les messages personnalisés ont plus de chances de convertir les clients que les promotions génériques « batch and blast ».
La gestion des commandes par l’IA est l’avenir de la vente au détail rapide
L’automatisation transforme les opérations de traitement des commandes, et les robots mobiles autonomes (AMR) en sont le fer de lance. Des entreprises comme Mytra et Stitch Fix déploient des AMR pour optimiser la logistique de leurs entrepôts et réduire le temps nécessaire au traitement et à l’exécution des commandes.
Les AMR sont particulièrement utiles dans les grands entrepôts, où ils naviguent dans des plans complexes pour transporter les marchandises plus efficacement que les travailleurs humains.
Chez Stitch Fix, l’utilisation des AMR a amélioré la vitesse opérationnelle et aidé l’entreprise à se développer sur de nouveaux marchés. En utilisant des robots pour gérer le processus d’exécution des commandes, Stitch Fix a pu étendre son activité aux vêtements pour hommes et pour enfants et même se lancer sur le marché britannique, tout cela sans augmenter considérablement ses coûts de main-d’œuvre.
L’automatisation modulaire est le secret pour survivre aux fluctuations de la demande dans le commerce de détail.
Pour faire face à la nature imprévisible de la demande du commerce de détail, des entreprises comme Mytra se tournent vers l’automatisation modulaire. Les « cellules » modulaires peuvent être facilement reconfigurées pour répondre à l’évolution de la demande, ce qui permet aux détaillants de réagir rapidement aux hausses ou aux baisses des volumes de commandes.
Cette flexibilité permet aux entreprises d’éviter les écueils d’un sureffectif ou d’un sous-approvisionnement en cas de variations saisonnières ou inattendues de la demande.
La possibilité d’adapter la configuration des entrepôts à la volée permet d’améliorer les délais d’exécution et de réduire les coûts immobiliers et de main-d’œuvre. Dans un secteur où la rapidité et l’efficacité sont primordiales, l’automatisation modulaire offre aux détaillants l’agilité nécessaire pour prospérer.
Le commerce de détail à l’épreuve des pandémies
La pandémie a fait des ravages dans les chaînes d’approvisionnement mondiales, provoquant des perturbations généralisées qui ont entraîné des ruptures de stock, des surstocks et des achats de panique. Les détaillants se sont efforcés de s’adapter à ces changements rapides, nombre d’entre eux ayant du mal à répondre à la demande ou devant faire face à des niveaux de stocks excessifs en raison de l’évolution du comportement des consommateurs. Les fermetures de magasins, la fluctuation de la demande des consommateurs et les retards de transport ont tous contribué au chaos.
Les détaillants qui avaient investi dans l’automatisation et les systèmes de données en temps réel avant la pandémie se sont trouvés en meilleure position pour affronter la tempête. Ceux qui ne disposaient pas de ces systèmes ont dû faire face à des délais de rétablissement plus longs et à des inefficacités accrues dans la gestion de leurs chaînes d’approvisionnement.
Du surstockage à l’optimisation
Les détaillants s’efforcent désormais de disposer d’une visibilité en temps réel de leurs stocks afin d’éviter les surstocks ou les sous-stocks. Les systèmes d’analyse prédictive peuvent aider les entreprises à gérer leurs stocks plus efficacement en fournissant des informations sur les habitudes d’achat et en prévoyant la demande future.
Les nouvelles technologies aident les détaillants à répondre de manière proactive aux changements de la demande, en optimisant les niveaux de stock et en réduisant les coûts. Grâce aux données en temps réel, les entreprises peuvent ajuster leurs stocks tout au long de leur chaîne d’approvisionnement et s’assurer qu’elles disposent toujours de la quantité de stock nécessaire pour répondre à la demande des clients, sans risquer que des stocks excédentaires ne restent inutilisés dans les entrepôts.
