Le terme même de « commerce de détail » est devenu synonyme d’innovation. Le commerce de détail physique a dû innover pour évoluer et surmonter la morosité de la consommation, une pandémie et d’innombrables technologies de rupture, ne serait-ce qu’au cours des deux dernières années. La résilience et les progrès de ce secteur peuvent être largement attribués à des systèmes avancés de données et d’analyse prédictive, qui permettent une prise de décision fondée sur les données, l’élaboration de stratégies et, en fin de compte, la capacité à surmonter les difficultés.
Les technologies de l’Internet des objets (IoT) et l’intelligence artificielle (IA) fournissent des informations précieuses sur les magasins. L’IA offre aux entreprises un accès sans précédent à des données structurées de haut niveau, ce qui se traduit par une amélioration des opérations de vente au détail, de nouvelles opportunités commerciales et des expériences en magasin plus fluides. Il n’est donc pas étonnant que l’IA ait généré un chiffre d’affaires supplémentaire estimé à 40 milliards de dollars pour le secteur de la vente au détail sur une période de trois ans.
Aujourd'hui, alors que le commerce de détail physique retrouve ses marques et commence à dépasser ses performances d'avant la pandémie, l'IA ne se contente pas simplement de permettre aux magasins de rester à flot. Les technologies d'IA aident les entreprises du secteur à devenir plus compétitives que jamais.
EN SAVOIR PLUS : L'impact de l'IA générative sur le commerce de détail traditionnel
Insights Analyse des performances des concurrents
Les analyses concurrentielles basées sur l'intelligence artificielle permettent aux détaillants d'exploiter les informations relatives à leurs propres magasins et d'obtenir une vision similaire pour leurs concurrents. Les leaders technologiques de ce secteur proposent des ensembles de données concurrentielles qui permettent aux clients d'analyser ce qui fonctionne chez leurs concurrents, tant au niveau des magasins que dans leurs zones de chalandise. Ces informations peuvent être utilisées pour la planification stratégique, l'exploitation des magasins, la gestion immobilière, le marketing, etc.
Auparavant, pour obtenir ce niveau d’analyse, il fallait procéder à une collecte de données à grande échelle et faire appel à des équipes de data scientists afin de comprendre les performances concurrentielles, à supposer que ces données soient même accessibles. Aujourd’hui, grâce aux nouvelles technologies, ce processus a été simplifié. Chez pass_by, cela passe par la mesure de la fréquentation de milliers de marques américaines et par l’enrichissement de ces données de fréquentation à l’aide de plus de 10 ensembles de données démographiques et psychographiques distincts, afin de fournir des informations uniques sur les performances concurrentielles.
Le tout dernier modèle d’analyse de la fréquentation permet de superposer des données psychographiques et démographiques complexes aux données de fréquentation, afin d’offrir des informations concurrentielles jusqu’alors inaccessibles. Les tentatives précédentes en ce sens se sont souvent révélées peu fiables, confuses, voire tout simplement erronées. Ces données rationalisées et ultra-précises permettent désormais à plusieurs équipes différentes, de l’exploitation des magasins à l’immobilier, de disposer d’informations concurrentielles. De plus, l’intelligence artificielle vient compléter ce modèle en y ajoutant une dimension prédictive, permettant ainsi aux détaillants de visualiser des prévisions sur les tendances de performance futures plusieurs mois à l’avance.
En fin de compte, cette technologie permet aux détaillants de bénéficier de la même richesse que celle de leurs données propriétaires, mais cette fois-ci concernant leurs concurrents. Cela représente une nouvelle étape dans l'analyse en magasin, où la fréquentation atteint de nouveaux sommets grâce à une vision nuancée des performances actuelles et futures des marques concurrentes.
Renforcer l'autonomie des employés du commerce de détail
Autrefois, pour obtenir des prévisions précises et acquérir des informations stratégiques, il aurait fallu recourir à une approche plus manuelle de la science des données, impliquant probablement une forme d’apprentissage automatique (ML) et de grandes équipes de data scientists. Cependant, grâce à des modèles plus avancés, ceux-ci sont désormais capables d’« apprendre » et d’utiliser cette capacité non seulement pour effectuer des mesures plus précises, mais aussi pour aider les détaillants à prévoir les événements futurs. C’est là que l’IA peut s’avérer utile pour soutenir les objectifs des collaborateurs et les initiatives d’innovation.
Les tâches extrêmement chronophages, telles que la gestion et le traitement des données, peuvent désormais être exécutées avec précision par l’IA, allégeant ainsi la charge de travail du personnel. Surtout, l’IA permet un traitement rapide des données brutes, les rendant accessibles aux employés sous un format facile à gérer et exploitable. En conséquence, l’IA démocratise ces informations autrefois inaccessibles et donne aux magasins individuels les moyens de rivaliser avec certains des plus grands détaillants au monde.
Par exemple, les informations issues de l'intelligence artificielle peuvent être communiquées aux équipes en magasin avant les périodes de forte affluence ou les événements clés. Ces enseignements et ces prévisions peuvent aider les marques à anticiper quelles sont les boutiques qui connaîtront une augmentation de la fréquentation, ce qui leur permet de s'organiser à l'avance et d'adapter la répartition de leur personnel afin d'optimiser la satisfaction client.
À VOIR IMMÉDIATEMENT : Les leaders du commerce de détail s'expriment sur le pouvoir de l'analyse des données en magasin
Démystifier l'IA
Chaque fois qu’une nouvelle technologie fait son apparition, elle suscite un mélange grisant d’inquiétude, d’enthousiasme et d’appréhension. De la première usine au smartphone, l’innovation s’accompagne toujours d’une certaine anxiété. L’intelligence artificielle n’a pas échappé à ces réactions. Selon Forbes, les principales préoccupations liées à l’intelligence artificielle sont la protection de la vie privée, les biais, les suppressions d’emplois, les inégalités économiques et la manipulation.
Cependant, l’IA joue un rôle central dans l’évolution de l’analyse des données en magasin et, par conséquent, dans celle du commerce de détail physique. L’IA permet aux magasins physiques de rester compétitifs (tant entre eux qu’face à leurs homologues en ligne), d’offrir des expériences qui surprennent et enchantent, et de mieux servir les clients de manière fluide, pratique et réactive. L’IA est un outil précieux qui aide les détaillants à traiter la multitude de données collectées en magasin et à les transformer en informations exploitables pour les équipes en magasin.
Une utilisation responsable et éthique de l'IA marquera un nouveau chapitre pour le commerce de détail. Voici les deux idées reçues les plus répandues concernant l'IA dans le secteur du commerce de détail, ainsi que les raisons pour lesquelles elles sont erronées :
1. « L’IA prive les consommateurs de leur vie privée »
Les données démographiques utilisées dans les modèles de pointe sont strictement réglementées afin de garantir la confidentialité et le respect des lois sur la protection des données. Chez pass_by, les modèles permettent de déduire le profil démographique des visiteurs d’un magasin sans recourir à des données liées à une personne en particulier. Au lieu de cela, les modèles utilisent des données démographiques pondérées statistiquement afin de fournir aux commerçants des informations sur la répartition démographique probable des visites dans leurs magasins, ainsi que sur les centres commerciaux et les quartiers dans lesquels ils sont implantés, et sur leurs principaux concurrents. L’objectif est d’offrir des informations précieuses tout en respectant les normes les plus strictes en matière de confidentialité et de sécurité des données.
Bien sûr, tout cela commence par des analyses en magasin conformes à la directive CCPA et au RGPD. Les données elles-mêmes doivent être collectées dans le respect des principes éthiques afin de garantir une utilisation éthique de celles-ci. Il incombe aux détaillants de collaborer avec des partenaires technologiques qui prennent la protection de la vie privée au sérieux. Avant que l’IA ne puisse opérer sa « magie » proverbiale, les données des magasins doivent être précises, fiables et respectueuses de la vie privée.
2. « L’IA prive les employés du secteur de la vente au détail de leurs emplois »
L’IA n’a pas pour but de remplacer les employés du commerce de détail. Elle sert à comprendre et à traiter d’énormes quantités de données, ainsi qu’à réduire le temps nécessaire pour répondre aux questions auxquelles les détaillants doivent apporter une réponse pour réussir. Les analyses concurrentielles basées sur l’IA aident les employés du commerce de détail en prédisant la demande future, en facilitant la planification des opérations en magasin, en permettant de comprendre le profil démographique de la clientèle et en identifiant les tendances de performance au sein d’une même chaîne de magasins et entre différentes chaînes. Ces informations permettent aux employés de se concentrer sur des tâches stratégiques, d’améliorer le service client et de mettre en œuvre les meilleures pratiques issues des magasins les plus performants. En fin de compte, l’IA réduit la charge de travail en fournissant des analyses claires et exploitables qui guident les opérations quotidiennes et la planification à long terme.
Ces analyses concurrentielles permettent également de replacer les performances des magasins des détaillants dans leur contexte. Supposons qu’un magasin en particulier enregistre une forte augmentation ou diminution de la fréquentation, ou encore un changement dans la composition démographique de sa clientèle. Dans ce cas, les données peuvent aider à replacer la situation dans son contexte en analysant ce qui se passe autour de ce magasin, par exemple le centre commercial dans lequel il est situé ou les concurrents à proximité. Cela permet de lever les incertitudes chez les employés du commerce de détail en leur fournissant des informations pertinentes et de grande qualité afin qu’ils puissent exceller dans leurs fonctions.
L'intelligence artificielle révolutionne le secteur de la distribution en offrant des informations et des capacités sans précédent, jusqu'alors inimaginables. Elle permet aux distributeurs d'exploiter de vastes quantités de données pour prendre des décisions éclairées, optimiser leurs opérations et acquérir un avantage concurrentiel. La capacité à analyser en temps réel tant leurs propres performances que celles de leurs concurrents confère un avantage considérable aux détaillants, leur permettant ainsi de mettre en place une planification stratégique et d’améliorer leur service client.
De plus, l’IA ne vise pas à remplacer les employés du commerce de détail, mais à leur donner les moyens d’agir. En automatisant les tâches répétitives et en fournissant des informations claires et exploitables, l’IA permet aux employés de se concentrer sur des initiatives stratégiques de plus haut niveau et d’améliorer les performances globales du magasin. Cette technologie démocratise l’accès aux données, garantissant ainsi que même les plus petits commerçants puissent rivaliser efficacement avec les grandes chaînes.
Bien que certaines préoccupations liées à l’IA, telles que la protection de la vie privée et les suppressions d’emplois, persistent, l’utilisation responsable et éthique de l’IA dans le secteur de la distribution démontre que ces craintes peuvent être atténuées. Les solutions basées sur l’IA sont conçues pour respecter des réglementations strictes en matière de protection des données, garantissant ainsi le respect de la vie privée des clients. À mesure que l’IA continue d’évoluer, son rôle dans le commerce de détail devrait s’étendre, stimulant ainsi davantage l’innovation et l’efficacité au sein du secteur. L’intégration de l’IA dans le commerce de détail n’est pas seulement une tendance, mais un changement fondamental vers un avenir davantage axé sur les données et plus compétitif.
LIRE LE COMMUNIQUÉ DE PRESSE : RetailNext et pass_by annoncent un partenariat
