IA et personnalisation : La prochaine phase : À quoi ressemblera l'IA dans le retail marketing ?

Les retailers 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 retailers américains ont déjà adopté l'IA sous une forme ou une autre, et ce chiffre devrait bondir 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 stack 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 marque de retail en particulier ?

Notre rapport sur les consommateurs mondiaux, Grocery's Great Loyalty Opportunity, a révélé que 50 % des acheteurs ont déclaré que les remises étaient ce qu'ils appréciaient le plus dans les programmes de fidélisation des retailers. En effet, les recherches ont montré que les préoccupations économiques restent le principal facteur déterminant les lieux d'achat. Mais, il y a bien d’autres facteurs qui rentrent en ligne de compte.

Les capacités de l'IA prédictive peuvent aider à rationaliser la recherche des meilleures offres, mais elles s'étendent bien plus loin au parcours global du retailer. Un article précédent de cette série consacrée à l'IA, 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 l'échelle et la valeur du contenu hors offre. Cet article explore comment les retailers peuvent capitaliser sur les outils d'IA pour mieux servir leurs clients.

Mettre vos données à profit

Aujourd'hui, les retailers génèrent plus de données que jamais 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 retailers 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 retailers utilisent déjà l'analyse de 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 retailers ne tirent pas profit des données dont ils disposent déjà.

Un autre article de cette série, L'état actuel du 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 l'échelle, les défis restent en grande partie les mêmes.

Les retailers doivent adopter une approche intelligente de la data science pour rendre leurs modèles efficaces en matière de personnalisation individualisée. 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. Et 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 retailers 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 obtenir ces résultats.

La personnalisation est un excellent exemple de domaine de croissance hautement compétitif. Les entreprises qui ont excellé dans la personnalisation ont vu leur chiffre d'affaires 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 retailers à réussir un marketing personnalisé à grande échelle et à consolider leur avantage concurrentiel ? "

Dans le cadre d'un modèle de personnalisation 1:1, les retailers proposent des offres en temps réel spécifiquement destinées à l'individu. Grâce à des outils alimentés par l'IA, les retailers peuvent générer ces offres à partir d'un pool d'offres large 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 afin de 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 afin de briser les silots entre les canaux et de 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 consommateurs 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 l'échelle n'est pas le seul domaine du retail marketing 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 fidélité pour favoriser la rétention et la fidélisation. 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, les retailers se sont tournés vers la gamification pour le rendre 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 l'acquisition de clients de 700 %. 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 comment les initiatives de gamification à l'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’alimentation.

L'IA prédictive rationalise les opérations d'engagement et apprend en fonction des résultats précédents, avec une intervention humaine très limitée. 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 à son paroxysme.

Un gain d’efficacité

Le rôle de l'IA dans l'amélioration de l'efficacité n'est pas nouveau. Le géant du retail Amazon est à l'avant-garde des applications de l'IA depuis un certain temps. 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 en suivant le processus suivant :

• Détecter les intentions d'achat.
• Décomposer l'intention d'achat en une liste de besoins.
• Connecter ces besoins avec le catalogue de produits actifs.
• 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 retailers à créer un processus d'achat plus rationalisé tout en augmentant les dépenses moyennes ou la taille du panier et en réduisant les abandons de panier. Et ces gains d'efficacité s'étendent au retail marketing et à la volonté permettant une meilleure expérience client. L'IA et l'automatisation combinées peuvent offrir des promotions plus intelligentes.

Elle peut 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, tirer parti de l'IA pour offrir ce que les clients 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 retailer de produits de beauté Sephora utilise son appli 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. En plus d'améliorer l'expérience client, Sephora peut mieux prédire les produits préférés des clients.

Les gains d'efficacité découlant de l'IA conduiront inévitablement à une croissance accrue. Et avec chaque campagne réussie, les programmes d'IA prédictive ne font que gagner en précision et en efficacité, grâce aux données générées en permanence par chaque interaction avec le client.

II y a encore du chemin à parcourir, mais les Retailers se mettent au diapason

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

Fait crucial, les avantages de l'IA générent déjà du fruit pour les retailers 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 montrée capable de révolutionner chaque étape du parcours d'achat et d'offrir des retours mesurables aux retailers. 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 retailers n'a pas encore été débloqué.

Les marques qui investissent aujourd'hui dans l'IA sont prêtes à se positionner comme 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 retail marketing, téléchargez notre nouvel eBook sur l'IA, AI and the Current State of Retailer Marketing.