L’impact de l’IA sur le commerce de détail
Sentiments mélangés
Les entreprises ont une perception partagée de l’IA générative. Certains y voient une force d’innovation, louant ses fonctionnalités permettant de gagner du temps et son potentiel à susciter de nouvelles formes de créativité et d’interaction. Ils considèrent l’IA générative comme une percée, améliorant l’efficacité et offrant des solutions nouvelles à des problèmes anciens.
D’autre part, une faction de l’industrie aborde l’IA générative avec scepticisme. Les inquiétudes concernant sa fiabilité et l’imprévisibilité de ses processus décisionnels incitent certaines entreprises à adopter une attitude prudente. Ces entreprises se demandent si les suggestions de l’IA sont conformes aux valeurs de l’entreprise et aux attentes des clients.
Questions relatives à la confiance des consommateurs
Un rapport de Talkdesk met en lumière des problèmes urgents tels que la partialité de l’IA, l’inexactitude des données et les pratiques éthiques douteuses dans le déploiement de l’IA. Ces préoccupations ne sont pas anodines : elles sont au cœur de la confiance des consommateurs dans les services alimentés par l’IA.
Lorsque les clients sont confrontés à une IA qui semble biaisée ou qui commet des erreurs flagrantes en raison de données erronées, leur confiance s’érode. Cette érosion de la confiance s’étend au-delà de l’interaction spécifique avec l’IA, et risque de ternir la réputation globale de la marque.
L’utilisation non éthique de l’IA, en particulier dans des domaines tels que la reconnaissance faciale et le traitement des données des clients, ajoute une autre couche de préoccupations.
Les consommateurs sont de plus en plus conscients de leur empreinte numérique et de l’utilisation potentiellement abusive de leurs données. Lorsqu’ils ont l’impression qu’une marque dépasse les limites de l’éthique, ils sont moins enclins à s’engager dans les services d’IA de cette marque. Le rapport de Talkdesk met en évidence une tendance importante : Les clients sont prêts à tourner le dos aux marques qui ne font pas preuve d’une utilisation responsable de l’IA. Cette évolution pousse les entreprises à réévaluer leurs stratégies en matière d’IA et à s’aligner sur les attentes des consommateurs en matière d’éthique, de transparence et de respect de la vie privée.
Rétroaction négative des consommateurs
Les détaillants et les marques exploitent souvent l’IA pour améliorer l’expérience d’achat de leurs utilisateurs, dans le but de fournir des recommandations de produits personnalisées. Malgré ces intentions, une grande partie des consommateurs se déclarent insatisfaits de ces suggestions basées sur l’IA.
Les données révèlent que 79 % des consommateurs évitent d’acheter des produits recommandés par l’IA, invoquant un manque de pertinence personnelle. Cette statistique indique un décalage potentiel entre les résultats de l’IA et les préférences ou besoins individuels des consommateurs. Elle suggère que les algorithmes qui pilotent ces recommandations ne saisissent peut-être pas les nuances des goûts personnels ou qu’ils s’appuient sur des données généralisées qui n’ont pas d’écho au niveau personnel.
En outre, 71 % des consommateurs déclarent se sentir surveillés ou contrôlés lorsqu’ils reçoivent des recommandations générées par l’IA. Ce sentiment révèle des préoccupations croissantes en matière de protection de la vie privée et de sécurité des données, les acheteurs se méfiant de la manière dont leurs données sont collectées, analysées et utilisées. Le sentiment d’être surveillé ou suivi par les technologies d’IA peut éroder la confiance et le confort, décourageant l’engagement dans les produits recommandés par l’IA.
La confiance dans le traitement des données par les détaillants dans le contexte de l’utilisation de l’IA est faible, avec seulement 28 % des consommateurs exprimant leur confiance dans les pratiques des détaillants en matière de données. Ce manque de confiance est un problème majeur auquel les détaillants doivent s’attaquer. Aujourd’hui, les violations de données et l’utilisation abusive d’informations sont au cœur de l’actualité, et les consommateurs sont de plus en plus vigilants quant à la confidentialité de leurs données. Les détaillants doivent montrer qu’ils utilisent les données de manière responsable, transparente et sécurisée afin de rétablir cette confiance et d’encourager une acceptation plus large des services pilotés par l’IA.
Le message pour les détaillants est clair : alors que l’IA a le potentiel de transformer l’expérience d’achat, son application actuelle dans les recommandations de produits ne répond souvent pas aux attentes des consommateurs.
Les détaillants doivent affiner leurs stratégies en matière d’IA, en se concentrant sur la personnalisation, la transparence et l’utilisation éthique des données pour s’aligner plus étroitement sur les préférences des consommateurs et rétablir la confiance essentielle à une intégration réussie de l’IA dans le commerce de détail.
Limites de fonctionnalité
Bien que l’IA générique soit capable de générer du contenu sur la base de modèles et de données appris, sa capacité à prendre des décisions qui nécessitent une compréhension approfondie de facteurs humains nuancés ou de considérations éthiques est encore en cours de maturation.
L’IA générique peut suggérer des résultats basés sur des données à une vitesse et à une échelle impressionnantes, mais sa capacité à intégrer des valeurs humaines à multiples facettes dans ses décisions reste sous-développée. Par exemple, dans le domaine du service à la clientèle, l’IA générique peut traiter efficacement les demandes de renseignements courantes et fournir des recommandations, mais elle risque d’échouer lorsqu’elle est confrontée à des situations complexes, émotionnellement chargées ou éthiquement ambiguës, qui nécessitent un contact humain.
Alors que l’IA générique continue d’évoluer, l’un des principaux domaines d’action est le renforcement de sa capacité à intégrer un plus large éventail de facteurs humains dans ses processus de prise de décision. Ce développement est essentiel pour les applications où la compréhension du contexte subtil, des nuances émotionnelles et des implications éthiques permet de déterminer le plan d’action approprié.
Intégration et utilisation par les entreprises
Il existe une lacune perceptible, en particulier dans les fonctions en contact avec la clientèle, où les enjeux de la personnalisation et de la précision sont élevés. L’intégration de l’IA générative ne se limite pas à une simple mise en œuvre technique ; elle nécessite une compréhension approfondie du comportement des clients, de leurs préférences et du contexte dans lequel se déroulent les interactions.
Les entreprises doivent s’assurer que les interactions pilotées par l’IA sont cohérentes, pertinentes et qu’elles apportent une valeur ajoutée au parcours client.
Le défi s’étend ici à l’entraînement des modèles d’IA à l’aide d’ensembles de données précis et complets. Des données de formation inadéquates ou biaisées peuvent conduire à des résultats d’IA qui ne correspondent pas aux attentes des clients ou, pire, qui sont offensants. Les entreprises doivent surmonter les difficultés liées à la combinaison des interactions de l’IA avec les points de contact humains pour une expérience plus cohérente qui tire parti des forces des deux.
Grandes marques contre adoption générale
Des entreprises de renom comme Walmart intègrent avec succès l’IA générique pour construire et améliorer divers aspects de leurs opérations, du service client aux recommandations de produits. Ces marques disposent souvent des ressources, de l’expertise et de la vision stratégique nécessaires pour exploiter efficacement l’IA et favoriser l’innovation et l’avantage concurrentiel.
À l’inverse, de nombreuses petites entreprises ou celles qui mettent moins l’accent sur l’innovation numérique ont du mal à utiliser et à tirer parti de l’IA générique. Elles peuvent manquer de stratégies claires, de données suffisantes ou de connaissances techniques pour déployer l’IA de manière efficace. Pour ces entreprises, même les applications fondamentales de l’IA, telles que la création de descriptions de produits ou l’assistance au service client, peuvent présenter des difficultés. Cette hésitation résulte souvent d’un manque de compréhension des avantages potentiels de l’IA, de la crainte des coûts de mise en œuvre ou de la peur de perturber les processus existants.
Études de marché
Une étude de MessageGears met en évidence un consensus croissant parmi les spécialistes du marketing concernant le rôle de l’IA dans la compréhension des préférences des clients, 99 % d’entre eux reconnaissant son impact.
La capacité de l’IA à analyser de grandes quantités de données aide les spécialistes du marketing à découvrir des informations sur le comportement et les préférences des clients à grande échelle et à grande vitesse. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour alimenter des stratégies de marketing personnalisées, permettant aux marques d’adapter leurs messages, leurs offres et leurs expériences aux besoins et aux intérêts de chaque client.
La contribution de l’IA au marketing s’étend à la création de contenu, à la segmentation des clients et à l’optimisation des campagnes. Les spécialistes du marketing peuvent automatiser les tâches répétitives, ce qui leur permet de se concentrer sur la stratégie et la créativité. Les capacités prédictives de l’IA – bien que souvent très complexes – permettent d’ajuster les campagnes par anticipation, améliorant à la fois leur pertinence et leur efficacité lorsqu’elles sont appliquées et utilisées de manière experte.
Indicateurs de réussite en matière de marketing
Voici quatre résultats d’études clés qui montrent comment les entreprises gagnent dans le monde réel en mettant en œuvre et en exploitant les technologies et les outils de l’IA :
- 53 % des spécialistes du marketing font état de succès dans l’engagement des clients grâce à l’IA – il est clair que l’IA a un impact généralisé, même s’il y a encore de la place pour l’amélioration.
- 58 % des spécialistes du marketing utilisent l’IA pour affiner leurs placements publicitaires et leurs messages et analyser les données clients afin d’identifier les canaux et les messages les plus efficaces.
- Les courriels personnalisés ont bénéficié de l’IA, 49 % des spécialistes du marketing utilisant ces outils pour personnaliser leurs communications. L’IA analyse les interactions passées, l’historique des achats et même le moment où les clients sont le plus susceptibles d’interagir avec les courriels, optimisant ainsi les chances d’ouverture et d’action.
- 49 % des spécialistes du marketing utilisent l’IA pour améliorer les interactions avec les services. L’IA peut prédire les problèmes courants, proposer des solutions automatisées et guider les clients à travers les étapes de dépannage, améliorant ainsi leur expérience globale et leur satisfaction.
En exploitant l’IA de manière experte, les spécialistes du marketing sont mieux à même d’améliorer leur compréhension des clients et de stimuler l’engagement, la personnalisation et l’efficacité dans les différentes fonctions marketing. Le recours croissant à l’IA dans le domaine du marketing a donné le coup d’envoi d’une évolution vers des pratiques marketing plus axées sur les données, plus personnalisées et plus efficaces.
Innovation en matière d’IA
Les experts prévoient des avancées majeures dans le domaine des GPU, des grands modèles de langage (LLM) et des cadres informatiques. Ces technologies devraient permettre à l’IA générique d’être utilisée pour des applications plus sophistiquées, plus efficaces et plus nuancées dans tous les secteurs d’activité.
À mesure que l’IA évolue, l’accent mis sur les pratiques éthiques devient de plus en plus important. Les innovations en matière d’IA générique doivent donner la priorité à la protection des données des utilisateurs, au maintien de la transparence dans les opérations d’IA et à la garantie que les processus décisionnels de l’IA restent alignés sur les normes éthiques.
