Le commerce de détail d’aujourd’hui est complètement différent de ce qu’il était il y a cinq ans, et dans cinq ans, il sera complètement différent de ce qu’il est aujourd’hui. La technologie progresse à un rythme qui oblige les détaillants non seulement à suivre le rythme de ces changements, mais aussi à rester en tête de la courbe d’adoption afin de rester compétitifs et d’être au premier plan pour les consommateurs.

Homme portant un casque VR
Photo d’un homme portant un casque VR

Les cinq dernières années ont été largement axées sur la sophistication de la vente au détail omnicanal. Il s’agissait essentiellement de mettre en place de jolis emballages autour d’un certain nombre de technologies de base afin de présenter une expérience utilisateur sans friction au client. Toutefois, les cinq prochaines années seront définies par le commerce unifié ou le regroupement de tous les systèmes disjoints en un seul système d’enregistrement qui assure la cohésion et la visibilité entre les systèmes.

Cette intégration permettra un niveau de personnalisation que les consommateurs n’ont pas encore connu et un parcours de vente au détail entièrement transparent à travers chaque canal, dispositif et point de contact avec une marque. Et tout cela sera possible grâce à l’apprentissage machine, à l’intelligence artificielle (IA) et à la réalité virtuelle (RV).

Il n’y a aucun doute que ces mots à la mode sont utilisés avec une certaine régularité dans le contexte du commerce de détail et des achats. Cependant, ces technologies passent très rapidement du stade de la nouveauté à celui de l’émerveillement lors d’activations et d’expériences très spécifiques, à celui de la fixation qui définit le nombre des activités qui composent notre vie quotidienne.

Comment cela se traduit-il pour les détaillants ?

Si nous considérons le commerce unifié comme une expérience d’achat sans points négatifs pour les consommateurs, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle jouent un rôle clé dans l’optimisation et la compréhension des données recueillies par les systèmes unifiés, qui à leur tour créent une expérience client mieux individualisée et personnalisée.

L’apprentissage machine (automatique)

En commençant par la chaîne d’approvisionnement, l’inventaire doit être unifié entre les différents canaux, ce qui signifie que les produits offerts en ligne doivent refléter la disponibilité des produits offerts en magasin et que les acheteurs doivent avoir la possibilité d’acheter de n’importe où.

Ici, l’apprentissage machine peut être utilisé pour rationaliser et optimiser les stocks entre les canaux en fonction des habitudes d’achat fondées sur la démographie, la géographie, la saisonnalité, les conditions météorologiques et un certain nombre d’autres variables, de sorte que chaque magasin ou centre de traitement des commandes dispose exactement de la bonne quantité de stocks pour répondre de manière prédictive à la demande des clients à un moment donné. Les systèmes d’apprentissage automatique peuvent créer et faire évoluer automatiquement des modèles en examinant les données disponibles et les utiliser pour optimiser la commande et la distribution des stocks en flux tendu au bon endroit.

Les solutions de point de vente (POS) de nouvelle génération basées sur l’apprentissage machine peuvent également être utilisées pour combler les lacunes afin de créer une vision plus globale du client à un niveau individuel. Les détaillants auront la possibilité de relier les informations provenant des étiquettes d’identification intelligentes, des achats en ligne, des habitudes de navigation et des informations démographiques et géographiques pour créer des offres entièrement personnalisées. Par exemple, un client qui vient d’acheter une caisse pour son nouveau chiot en magasin est un candidat probable pour s’inscrire à des livraisons régulières à domicile de nourriture pour chiens qui peuvent être gérées en ligne.

L’intelligence artificielle (IA)

L’IA peut aider les détaillants à cibler les consommateurs avec des promotions qui conduisent réellement à des achats en fonction de la navigation et de l’historique des achats. Qu’il s’agisse d’une réduction de 10 % en ligne, de 15 % en magasin ou d’une livraison gratuite, les clients reçoivent automatiquement les promotions qui sont les plus susceptibles pour être convertis. Certains détaillants en ligne (comme Everlane) vont même jusqu’à permettre aux acheteurs de « fixer leur propre prix » pour les marchandises, une pratique connue sous le nom de « prix dynamique ».

Un autre cas d’utilisation de l’IA pour créer une expérience personnalisée pour les acheteurs est le détaillant de vêtements Levi’s Virtual Stylist. Le chatbot basé sur l’IA peut aider les clients à trouver la paire de jeans parfaite. Selon Fashionista, « il vit à la fois sur Messenger et sur le site web de Levi’s, et vous demandera vos préférences en matière de coupe, de taille, d’étirement et de lavage ; il vous demandera également quelle est votre taille dans une autre marque (par exemple, Madewell) pour déterminer votre taille dans Levi’s et vous suggérer la bonne paire ».

La réalité virtuelle

La RV est probablement la technologie de nouvelle génération la plus orientée vers le consommateur, mais elle en est encore à ses débuts en ce qui concerne la manière dont elle redéfinira l’expérience de la vente au détail. Les acheteurs savent ce que c’est et sont impatients de l’expérimenter, mais elle n’a pas encore atteint le point d’être facilement accessible et disponible pour tous les consommateurs, car les détaillants commencent tout juste à en réaliser tout le potentiel, tant en magasin qu’en ligne. Walmart a déjà parlé de sa stratégie concernant l’utilisation la réalité virtuelle dans son business.

Quelques exemples d’applications de la RV dans le commerce de détail dans un avenir (pas si lointain) pourraient inclure des miroirs de RV qui permettent aux acheteurs d’essayer virtuellement des vêtements, la numérisation du corps pour la création de vêtements entièrement personnalisés, et même l’impression en 3D d’échantillons pour permettre aux consommateurs d’essayer avant d’acheter.

En ce moment, nous avons vu certains détaillants commencer à tremper leur orteil dans l’eau avec la réalité augmentée (RA). IKEA offre aux acheteurs en ligne la possibilité de voir à quoi ressemblerait un meuble à l’échelle chez eux, tandis que les détaillants de produits de beauté comme Sephora permettent aux consommateurs de voir à quoi ils ressembleraient avec divers produits de maquillage sans avoir à appliquer de produit sur leur visage.

Benefit Cosmetics a même développé une application qui permet aux utilisateurs de voir ce que leurs sourcils aimeraient avant et après avoir utilisé la gamme de produits de maquillage pour les sourcils de la marque. Le plus important à noter ici est que ces technologies seront éventuellement disponibles dans les magasins de détail de type « brick-and-mortar » ainsi que dans les maisons des acheteurs pour répondre aux besoins des consommateurs là où ils se trouvent.

Si certaines de ces applications peuvent sembler lointaines, la réalité est qu’elles ne le sont pas. En fait, les applications de l’apprentissage machine, de l’IA et de la RV deviennent chaque jour plus évidentes et plus répandues dans le secteur de la vente au détail. Il est essentiel que les détaillants gardent une longueur d’avance sur ces progrès en examinant constamment les moyens par lesquels les technologies de la prochaine génération peuvent optimiser leur activité, en échouant rapidement et en pivotant si nécessaire.


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Publié par Al

Abdelghafour Lammamri, 26 ans, Rédacteur Web, passionné par le monde des technologies (les smartphones et la réalité virtuelle/augmentée).

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