Nous avons eu la chance d’écrire une chronique sur millefeuille.ai !
Dans cet article, on plonge dans l’univers fascinant de la tech et de l’IA dans le retail et on vous vous dévoile comment ces outils transforment l'expérience client.
On vous partage l'article ici 👉
En collaborant étroitement avec des retailers et des marques pour enrichir l'expérience client dans des rayons nécessitant un fort besoin de conseil, nous avons découvert les nombreux défis, enjeux et opportunités liés à l'intégration de la tech et de l'IA dans le secteur du retail.
I. Les besoins des retailers et marques en 2024
II. Comment l’IA entre-t-elle en jeu ?
III. Comment nos clients et leurs consommateurs accueillent-ils les solutions IA ?
Les besoins des retailers et industriels en 2024
Personnalisation et expérience client omnicanale :
Face à l’abondance de choix, les millennials et la génération Z peuvent se montrer moins fidèles aux marques. Ils privilégient des parcours d'achat personnalisés, répondant à leurs attentes, et n'hésitent pas à se tourner ailleurs si l’expérience proposée ne les satisfait pas.
Une expérience utilisateur peu intuitive et impersonnelle entraîne donc des taux d'abandon élevés. Les consommateurs recherchent des interactions fluides et sur mesure, où ils sont placés au centre du parcours d’achat, que ce soit online ou en magasin. Pour rester compétitifs, les retailers doivent ainsi relever le défi de l’omnicanalité et offrir une expérience client cohérente et unifiée.
Simplification du parcours client :
Dans un monde où tout s'accélère, les consommateurs recherchent des expériences fluides et intuitives. L'efficacité et la rapidité sont devenues prioritaires, notamment en ligne. Optimiser l'ergonomie et réduire les délais sont donc essentiels pour garantir une expérience sans accroc à chaque étape.
Sources : Forrester’s North American Consumer Technographics Brand Compass Survey, Q3 ‘15 ; McKinsey & Company Next in Personalization 2021 Report
Des marchés de plus en plus saturés, où capter l’attention est crucial :
Les consommateurs sont de plus en plus exigeants et recherchent des conseils pointus. Prenons l'exemple du vin, où tout a commencé pour Matcha : les clients demandent souvent des recommandations liées à des besoins ou envies bien spécifiques (un apéritif avec des amis, un cadeau pour un proche, une bouteille pour un plat spécifique, etc.). Désormais, vendre du vin ne suffit plus ; il faut raconter une histoire, enrichir l’expérience avec du contenu accessible et offrir une sélection compréhensible pour le consommateur. Et il en va de même pour les autres boissons alcoolisées, mais aussi le café, où l’offre ne cesse de s’enrichir, notamment avec le boom du segment du café en grains, ou encore les cosmétiques aux effets et formules toujours plus variés.
Quelques chiffres clés illustrant le besoin d’accompagnement :
Sources : Baromètre SOWINE/Dynata 2024 ; Étude IFOP pour Craft Beers & Cie (Groupe Nicolas), 2022 ; Etude Ifop pour Lemeilleurcafé.fr, octobre 2022
Comment l’IA entre-t-elle en jeu ?
L’IA pour recommander le bon produit au bon moment :
Pour offrir des recommandations personnalisées sur notre personal shopper, Matcha doit d'abord établir un profil précis des produits, traduire les besoins des utilisateurs en critères, puis faire correspondre ces données, grâce à plusieurs technologies. Des algorithmes de classification et l'analyse automatique du langage, renforcée par les LLMs, permettent d'identifier les catégories détaillées des produits et d’extraire les données non-structurées des libellés et descriptions. Enfin, Matcha utilise des modèles d'optimisation pour analyser des données complexes et ainsi anticiper les attentes des clients et prédire les tendances.
L'IA pour aider les clients à mettre les mots sur leurs envies :
L’IA générative permet d'interpréter les demandes saisies par les utilisateurs en langage naturel, non structuré, pour prédire et proposer des termes ou des phrases qui correspondent à leurs envies et besoins. Cette technologie aide donc les utilisateurs à les exprimer librement sur notre interface et ainsi trouver le produit parfait, ne laissant plus aucune question sans réponse.
Un assistant pour les équipes de vente :
En utilisant l'IA générative comme "data steward" et comme outil puissant pour lier des informations clés d'une fiche produit (par exemple lier un produit à une catégorie, un profil, un producteur…), on peut garantir une grande qualité des données produits, ce qui est crucial dans des secteurs exigeants comme le travel retail, où l'offre premium rencontre des consommateurs demandeurs d'informations complètes et précises sur les produits achetés. En tant qu'assistant intelligent, l'Advisor Matcha est donc un atout précieux pour les équipes qui peuvent s’en servir (directement sur la borne ou sur une tablette) comme outil de formation et comme outil d’aide à la vente.
Comment nos clients et leurs consommateurs accueillent-ils les solutions IA ?
Challenges d’adoption pour les clients :
L'adoption d’une stratégie shopper-led nécessite que les retailers placent le consommateur au centre de leur stratégie commerciale et qu’ils perçoivent les avantages offerts par l’IA. En effet, il peut encore exister une certaine méfiance quant à sa capacité à offrir des conseils fiables et pertinents. De plus, l’intégration de l’IA peut paraître complexe et coûteuse, et les clients peuvent craindre qu’elle nécessitera un soutien technique et pédagogique, mais en réalité, il s’agit souvent de solutions clés en main, en tout cas dans le cas de Matcha ! D’autre part, certains clients pourraient penser à développer leurs propres solutions IA, sous-estimant les coûts et le temps nécessaires, alors qu'il est souvent plus judicieux d’adopter des solutions déjà éprouvées et optimisées.
Challenges d’adoption pour les consommateurs :
Les habitudes d’achat peuvent poser des défis. Par exemple, les utilisateurs de notre personal shopper pourraient ne pas remarquer notre solution immédiatement car ils ont tendance à scroller rapidement. Il est donc essentiel de travailler sur l'UX/UI pour que la solution soit visible dès le début de l’expérience d'achat. Les consommateurs doivent aussi comprendre facilement comment utiliser la solution, ce qui nécessite une interface intuitive et des instructions claires. En somme, il faut réussir à adapter les habitudes d'achat des consommateurs, que ce soit en ligne ou en magasin, et les convaincre de la fiabilité des recommandations en assurant la qualité des données. Pour renforcer cette confiance, il est également important de conserver une dimension humaine en intégrant l’expertise de spécialistes, évitant ainsi de rendre la relation trop impersonnelle et déshumanisée.
En conclusion...
L'IA peut créer de la valeur pour les consommateurs, les retailers et les marques en fluidifiant et optimisant le parcours d'achat avec une aide personnalisée et des recommandations instantanées. De quoi améliorer l’expérience client et booster les ventes tout au long de l'année.
Les usages de l’IA dans le retail sont infinis : optimisation de la gestion des stocks, personnalisation des promotions, meilleur agencement des magasins, et bien plus encore. Chaque secteur et chaque étape du parcours d'achat peuvent bénéficier de ces technologies, rendant l'expérience plus efficace et sécurisée, tout en stimulant les ventes et la performance globale !
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