Le Retail génère par nature des données en quantité ; de nouveaux outils permettent enfin de traiter ces datas pour en tirer de véritables bénéfices, pour le retailer comme pour ses clients.

Premier domaine, la prédiction des ventes. On connaissait l’impact de la météo, les fluctuations hebdomadaires, etc. On découvre l’analyse automatisée des tendances à partir de données publiées sur le web. Chaque jour, Heuritech scanne des millions d’images partagées sur les réseaux sociaux, extrait l’information pertinente (couleurs, formes) et les partage avec ses clients dans le secteur de la mode. Otto, leader dans l’e-commerce en Allemagne, a automatisé une partie de ses approvisionnements : par l’analyse de quelques 3 milliards de transactions, et en incluant 200 variables, l’IA peut prédire quelle sera la demande des clients d’ici une semaine, et ajuster les stocks. Sa précision est aujourd’hui de 90% à 30 jours.

Deuxième sujet, l’optimisation des inventaires. C’est la contre-partie des efforts faits pour offrir des services « souples », comme le click-and-collect. Ce sera encore un sujet pour les enseignes en réseau. Les données d’achat, de mode de livraison, de capacité de stockage, agrégées à des moteurs de prédiction de la demande permettent à Devatics de calculer d’où le client doit être livré (depuis l’entrepôt ou la boutique). On imagine évidemment des solutions de pricing adaptifs greffés sur de tels calculs…

Enfin, l’augmentation des ventes par la recommandation se fait plus dynamique. Mode.ai est un chatbot accessible sur Messenger qui propose des articles de mode selon votre style. La fonctionnalité « More like this » permet d’affiner vos choix et de vous proposer d’autres produits dans le même style. Dans le magasin physique, le tracking in-door, la reconnaissance faciale permettent de faire des suggestions personnalisées ou d’adresser des promotions sur un rayon bien précis. Point93, avec sa solution de pricing dynamique, permet de marchander en temps réel : il calcule automatiquement et propose un prix à un client en fonction de ce que celui-ci est prêt à payer – mais aussi de la concurrence, de l’état des stocks, ou de la demande à un instant donné.

 

-> L’ère de l’interaction personnalisée, en temps réel, géolocalisée, est proche. A chacun de s’y préparer en évaluant les catégories de données qui sont les plus prédictives des comportements de sa clientèle – ou en testant les nombreux outils déjà disponibles auprès des start-ups spécialisées en Intelligence Artificielle pour le secteur du commerce.

85% des relations avec la clientèle pourraient être automatisées par l’Intelligence Artificielle d’après Marketsandmarkets

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