IA et personnalisation : A quoi ressemblera l'IA dans le marketing de détail ?

Les détaillants adoptent et intègrent rapidement une multitude d'outils alimentés par l'IA pour améliorer de nombreux domaines de leurs opérations. Selon Mordor Intelligence, 40 % des détaillants américains ont déjà adopté l'IA sous une forme ou une autre, et ce chiffre devrait passer à 80 % au cours des trois prochaines années. La prochaine frontière consistera à choisir les bonnes solutions d'IA qui favorisent la fidélisation et la rétention des clients.

La mise en place d'une pile technologique alimentée par l'IA est la première étape, mais l'application efficace de l'IA nécessite une bonne compréhension de ce que veulent les clients et de la manière de les influencer. Tout d'abord, qu'est-ce qui motive aujourd'hui les clients à faire leurs achats auprès d'une enseigne particulière ?

Notre rapport sur les consommateurs mondiaux, Grocery's Great Loyalty Opportunity, a révélé que 50 % des acheteurs ont déclaré que les réductions étaient ce qu'ils appréciaient le plus dans les programmes de fidélisation des détaillants. Bien que les recherches aient montré que les préoccupations économiques restent le principal facteur déterminant les lieux d'achat, ce n'est pas le seul.

Les capacités de l'IA prédictive peuvent aider à rationaliser la recherche des meilleures offres, mais elles s'étendent bien au-delà de l'ensemble du parcours de vente au détail. Un article précédent de cette série consacrée à l'IA, intitulé Naviguer en eaux inconnues : Applying AI to Retail Marketing, ainsi que notre eBook sur l'IA, AI and the Current State of Retail Marketing, explorent tous deux des concepts tels que la personnalisation à grande échelle et la valeur du contenu autre que l'offre. Cet article explore la façon dont les détaillants peuvent capitaliser sur les outils d'IA pour mieux servir leurs clients.

Mettre vos données à profit

Aujourd'hui, les détaillants génèrent plus de données qu'à n'importe quel autre moment de l'histoire et parlent souvent de prendre des décisions basées sur les données. Mais la plupart d'entre eux doivent collecter et utiliser encore plus de données pour en exploiter tout le potentiel. Par exemple, seuls 34 % des détaillants ont mis en place une collecte automatisée des données - une première étape cruciale pour maximiser l'impact des données clients.

Même les entreprises qui ont accès à d'importants volumes de données doivent les exploiter efficacement. Selon la Retail Industry Leaders Association, seuls 20 % des détaillants utilisent l'analyse des données à son plein potentiel. On estime que l'exploitation du potentiel des données déjà détenues par les entreprises pourrait générer des milliards de dollars de bénéfices. De tels chiffres montrent clairement que les détaillants ne tirent pas profit des données dont ils disposent déjà.

Un autre article de cette série, The Current State of Retail Marketing : Où se situe l'IA ? souligne la nécessité de disposer d'une quantité et d'une qualité de données suffisantes pour entraîner les modèles d'IA. Que l'objectif soit d'offrir une automatisation complète ou une personnalisation à grande échelle, les défis restent en grande partie les mêmes.

Les détaillants doivent adopter une approche intelligente de la science des données afin de rendre leurs modèles efficaces pour la personnalisation individuelle. Passer à cette approche de personnalisation avancée signifie construire une plateforme capable de proposer des offres basées non pas sur des segments de clientèle, mais sur des clients individuels et leurs comportements. C'est là que les capacités de l'IA prédictive prennent tout leur sens.

Les bons outils d'IA peuvent exploiter les données que les détaillants détiennent déjà pour proposer des offres individualisées en temps réel basées sur des milliers d'indicateurs. En outre, une analyse de données performante alimentée par l'IA crée un cercle vertueux dans lequel l'IA multiplie les retours d'information et optimise les données pour améliorer la précision de l'IA prédictive.

Exécuter à grande échelle

Identifier une stratégie qui fonctionne est une chose, mais la mettre en œuvre avec succès en est une autre. Bien que les capacités de l'IA puissent simplifier la mise à l'échelle, elles dépendent fortement de données de haute qualité et bien organisées pour atteindre ces résultats.

La personnalisation est un excellent exemple de domaine de croissance hautement compétitif. Les entreprises qui ont excellé dans la personnalisation ont vu leurs revenus augmenter de 40 % par rapport à leurs concurrents qui ne l'ont pas fait. D'où la question suivante : "Comment l'IA peut-elle aider les détaillants à réussir un marketing personnalisé à grande échelle et à renforcer leur avantage concurrentiel ?"

Dans le cadre d'un modèle de personnalisation 1:1, les détaillants proposent des offres en temps réel spécialement conçues pour l'individu. Grâce à des outils alimentés par l'IA, les détaillants peuvent générer ces offres à partir d'un pool d'offres quasi infini et le faire instantanément, au moment précis qui influencera une vente ou une action spécifique. Ces outils utilisent les données existantes, mais peuvent également prendre en compte des déclencheurs contextuels pour débloquer de nouvelles opportunités d'achat.

Tim Mason, PDG d'Eagle Eye et auteur de Omnichannel Retail 2.0 : How to Build Winning Stores in a Digital World, a cité en exemple la division numérique de la chaîne de supermarchés australienne Woolworths, WooliesX, pour illustrer la manière dont cela peut fonctionner. En tant qu'adopteur précoce de solutions d'IA, Woolworths s'est mis au défi de stimuler sa croissance d'une année sur l'autre et de consolider sa position de leader sur le marché. La chaîne de supermarchés a décidé de centraliser son système de fidélisation en temps réel pour briser les divisions entre les canaux et remplacer ses anciens systèmes par un système de fidélisation en temps réel alimenté par l'IA et une plateforme de gestion des offres.

Les résultats ont été immédiats. En centralisant ses fonctions de fidélisation et de distribution des offres, Woolworths a pu réaliser des économies d'échelle et proposer aux clients des offres individualisées en temps réel sur l'ensemble de ses canaux. En outre, avec l'aide des technologies d'IA et d'automatisation, la chaîne de supermarchés a adopté la création d'offres sans contact, sur la base de ses analyses de données automatisées et alimentées par l'IA. L'initiative a porté ses fruits, l'équipe de WooliesX ayant constaté une augmentation de 1 300 % des offres personnalisées proposées et une hausse de 14 % des remboursements d'offres.

La personnalisation à grande échelle n'est pas le seul domaine du marketing de détail qui peut bénéficier d'une mise à niveau de l'IA ; les stratégies de fidélisation peuvent également être améliorées. Selon l'étude Retail TouchPoints, 61 % des détaillants se concentrent sur les points du programme de fidélisation pour favoriser la rétention et la fidélité. Naturellement, les clients souhaitent que ce processus soit simple et engageant plutôt qu'une corvée. Outre la rationalisation du processus d'acquisition et d'échange des points, les détaillants se sont tournés vers la gamification pour le rendre plus agréable.

La gamification transforme l'ennuyeux et le banal en quelque chose d'engageant et d'excitant. C'est pourquoi on estime que la gamification augmente de 700 % l'acquisition de clients. Une autre étude a révélé que les fonctions de gamification augmentaient l'engagement des utilisateurs de 48 %.

Untie Nots, une entreprise du groupe Eagle Eye, illustre la façon dont les initiatives de gamification à grande échelle peuvent générer des résultats significatifs. Grâce à ses solutions de gamification basées sur l'IA, Untie Nots a conquis plus de 60 % du marché français de l'épicerie.

L'IA prédictive rationalise les opérations d'engagement et apprend en fonction des résultats précédents, sans intervention humaine. Si les clients ou les membres fidèles ne réagissent pas bien à une offre ou à une fonction de gamification, le système la modifiera ou essaiera quelque chose d'autre. Répétez et multipliez des milliers de fois ; c'est le test A/B poussé à son paroxysme.

Favoriser l'efficacité

Le rôle de l'IA dans l'amélioration de l'efficacité n'est pas nouveau. Le géant du commerce de détail Amazon est depuis longtemps à l'avant-garde des applications de l'IA. En février 2024, Bloomberg a fait état du nouvel outil d'achat d'Amazon alimenté par l'IA, Rufus, qui aide les consommateurs à comparer les produits et à obtenir des réponses à des questions plus complexes. Cette amélioration de l'expérience client permet aux acheteurs de ne pas passer par le processus fastidieux du moteur de recherche et de trouver rapidement les produits qui les intéressent grâce à un processus interactif.

Les outils d'achat alimentés par l'IA comme Rufus peuvent augmenter la probabilité d'achat grâce au processus suivant :

• Détection de l'intention d'achat.
• Décomposition de l'intention d'achat en une liste de besoins.
• Connecter ces besoins au catalogue de produits actif.
• Conception de réponses intelligentes basées sur les données du catalogue.

Ces outils accélèrent principalement le processus par lequel les clients entrent dans un magasin, trouvent le produit dont ils ont besoin et effectuent un achat. Lorsqu'ils sont correctement exécutés, ils aident les détaillants à créer un processus d'achat plus rationnel tout en augmentant les dépenses moyennes ou la taille du panier et en réduisant les abandons de panier. Ces gains d'efficacité s'étendent au marketing de détail et à l'amélioration de l'expérience client. L'IA et l'automatisation combinées permettent de proposer des promotions plus intelligentes.

Elles peuvent également accélérer le processus de test A/B, gérer davantage de points de données et faire des prédictions proactives pour chaque client. Comme nous l'affirmons dans notre eBook, l'exploitation de l'IA pour offrir aux clients ce qu'ils veulent quand ils le veulent permet d'obtenir des résultats plus rapides et d'accélérer le passage en caisse, ce qui rend chaque promotion plus rentable.

La capacité à intégrer différentes technologies pour soutenir l'analyse mérite également d'être mentionnée. Par exemple, le détaillant de produits de beauté Sephora utilise son application de réalité augmentée Virtual Artist et plusieurs algorithmes d'IA pour analyser les traits du visage de ses clients et leur recommander des produits adaptés. Outre l'amélioration de l'expérience client, Sephora peut mieux prédire les produits préférés des clients.

Les gains d'efficacité découlant de l'IA se traduiront inévitablement par une croissance accrue. Et avec chaque campagne réussie, les programmes d'IA prédictive deviennent de plus en plus précis et efficaces, grâce aux données générées en permanence par chaque interaction avec le client.

Il reste encore du chemin à parcourir, mais les détaillants sont en train de rattraper leur retard

Bien que l'IA dans le commerce de détail soit loin d'avoir atteint la masse critique, de nombreuses opportunités existent pour les détaillants qui souhaitent tirer parti de cette évolution technologique générationnelle. Les chaînes de magasins du monde entier ont déjà réalisé des investissements substantiels dans les outils d'IA pour une utilisation ou une autre ; Amazon à lui seul a annoncé un investissement de 4 milliards de dollars dans l'IA en 2023.

Il est essentiel de noter que les avantages de l'IA ont déjà produit des dividendes pour les détaillants qui ont franchi le pas de la foi. Par exemple, les investissements d'Amazon dans des fonctions d'IA pour son activité d'informatique dématérialisée ont déjà entraîné une augmentation de 7 % du cours de son action en février 2024.

L'IA s'est révélée capable de révolutionner chaque étape du parcours d'achat et d'offrir des avantages mesurables aux détaillants. Ces avantages surviennent alors que les solutions alimentées par l'IA sont loin d'être prêtes à l'emploi, ce qui signifie que le véritable potentiel pour les détaillants n'a pas encore été exploité.

Les marques qui investissent aujourd'hui dans l'IA sont prêtes à se positionner en tant que leaders sur leurs créneaux, ce qui représente des milliards de bénéfices potentiels dans les années à venir.

Pour en savoir plus sur l'impact de l'IA sur le marketing de détail, suivez la série d'articles et téléchargez notre nouvel eBook sur l'IA, AI and the Current State of Retail Marketing (L'IA et l'état actuel du marketing de détail).