Research

AI for Retailers

Découvrez le point de vue et les expériences de Reply pour aider les Commerçants Retail à naviguer dans le développement alimenté par l'IA, caractérisé par une intelligence en temps réel et une innovation centrée sur le client.

Intelligence Artificielle : d'un déploiement technique optionnel à une nécessité structurelle pour l'industrie du Retail

Cette recherche sur les réponses montre comment les commerçants Retail passent actuellement au-delà de petits changements incrémentiels dans leurs portefeuilles, choisissant plutôt de se transformer numériquement grâce à une automatisation connectée et pilotée par l'IA. Ce changement représente une transition d'un service réactif à une « intelligence connective » proactive qui comble le fossé entre l'efficacité numérique et la présence physique.

Les commerçants Retail s'orientent de plus en plus vers des systèmes technologiques unifiés qui intègrent des systèmes hérités traditionnellement disjoints. L'IA facilite un flux continu de données et de logique qui permet une prise de décision en temps réel, garantissant que chaque point de contact, de l'entrepôt à la vitrine, est intelligent et aligné. Les cadres d'IA sont conçus pour s'intégrer à des environnements complexes existants, permettant aux commerçants Retail d'améliorer leurs capacités sans remplacer l'ensemble de l'infrastructure existante.

L'IA agentique permet une prise de décision autonome dans le commerce de détail

L'IA agentique débloque un niveau supérieur de maturité en permettant aux systèmes de raisonner, de fixer des objectifs et d'exécuter des tâches avec une supervision humaine limitée. Ces systèmes offrent un modèle d'adaptation continue que l'automatisation standard ne peut pas proposer.

  • Réapprovisionnement Autonome
    Les agents IA peuvent analyser indépendamment les conditions des étagères, communiquer avec les fournisseurs et commander le réapprovisionnement des stocks.

  • Gestion des Exceptions
    Les systèmes détectent et résolvent automatiquement les anomalies d'inventaire ou les écarts de données de vente qui sont souvent invisibles à l'œil humain.

  • Orchestration Multi-Agent
    Des agents spécialisés collaborent pour gérer une logique commerciale distincte, telle que la réconciliation des stocks, la création de commandes et le traitement des retours, à travers une interface conversationnelle unifiée.

  • Soutien à la Décision
    En déléguant des tâches de raisonnement répétitives aux agents, les commerçants Retail s'assurent que les opérations de fond sont gérées avec précision pendant que la force de vente se concentre sur les relations avec les clients.

L'IA générative en tant que moteur de marketing et d'engagement

L'IA générative agit comme un moteur créatif qui dissout la barrière historique entre le commerce de masse et le service personnalisé. Elle permet aux commerçants Retail de communiquer de manière à se sentir sur mesure tout en maintenant la rapidité d'exécution requise pour une échelle mondiale.

Les commerçants Retail tirent parti de ces modèles pour produire des descriptions de produits et des images promotionnelles de haute qualité à grande échelle sans sacrifier l'authenticité de la marque.

L'IA générative alimente des interfaces conversationnelles qui offrent aux acheteurs des conseils immédiats et contextuels ainsi que des recommandations de produits personnalisées basées sur leur historique d'achats.

Ce changement facilite un service de style concierge qui peut anticiper les besoins des clients avant qu'ils ne soient explicitement demandés, agissant même comme un assistant virtuel qui ajoute des articles au panier en fonction du style personnel.

Les commerçants Retail font évoluer les activités manuelles en flux de travail intelligents où l'IA analyse les données historiques de ventes et d'entrepôt pour recommander des prix et des produits pour les flyers. Cela s'étend à la création d'assistants numériques interactifs qui permettent aux clients de "dialoguer" avec le flyer pour recevoir des conseils basés sur leurs besoins spécifiques.

Alors que les consommateurs passent des moteurs de recherche traditionnels aux systèmes conversationnels basés sur des LLM, les commerçants Retail pivotent de SEO à GEO, structurant leur contenu numérique pour être "lisible par machine" afin que les moteurs de réponse IA sélectionnent et présentent leurs produits dans des requêtes à réponse unique.

Comment les parcours omnicanaux sont-ils redessinés ?

La refonte des parcours omnicanaux permet aux détaillants de dépasser les systèmes monolithiques et de s'orienter vers le commerce modulable, où les composants individuels fonctionnent comme des services indépendants, optimisés par l'IA.

  • Commerce conversationnel
    Les progrès réalisés dans le domaine du traitement du langage naturel permettent aux systèmes d'IA basés sur des modèles linguistiques à grande échelle d'apprendre les besoins et le style spécifiques d'un client, et de gérer avec précision des requêtes complexes.

  • Recherche vectorielle
    Les systèmes passent de la correspondance exacte des mots-clés à la compréhension de l'intention sous-jacente, ce qui améliore considérablement la découverte des produits et réduit les échecs de recherche.

  • Engagement axé sur le mobile
    Les applications basées sur l'IA facilitent les mécanismes « Scan and Shop » (scanner et acheter), où la reconnaissance d'images classe les articles et facilite le paiement en libre-service grâce à des capteurs de proximité lorsque l'utilisateur quitte le magasin.

  • Espace de travail unifié
    Le personnel des magasins peut utiliser les cadres de travail unifiés basés sur l'IA d'Agentic pour gérer les ventes, les activités opérationnelles et le merchandising visuel à partir d'un environnement interactif unique.

Quelques exemples d'innovations en magasin

  • Concierges numériques et experts virtuels
    Kiosques interactifs près des étagères présentent des experts virtuels qui guident les clients à travers des choix d'achat complexes en utilisant un langage simple et non technique.

  • Vision par ordinateur et prévention des pertes
    Des caméras alimentées par l'IA identifient les produits en vrac sur les balances et surveillent les caisses automatiques pour identifier les produits déplacés sans être scannés, réduisant ainsi considérablement les pertes de stock.

  • Audit automatisé et conformité
    La plateforme AI Store Check permet aux employés de prendre des photos des étagères que le système compare aux planogrammes pour mettre en évidence les erreurs de prix ou les anomalies de disposition en temps réel.

  • Essai interactif et personnalisation
    Des miroirs intelligents dans les cabines d'essayage reconnaissent les vêtements pour suggérer des articles complémentaires, tandis que des humains numériques en 3D fournissent des conseils de style personnalisés, créant une expérience immersive de "chambre émotionnelle".

  • Numérisation des étagères et surveillance continue
    Des capteurs optiques avancés transforment les images des étagères en données structurées pour suivre les tendances de prélèvement et la vitesse de rotation, déclenchant le réapprovisionnement avant que les ruptures de stock ne se produisent.

Opérations prédictives et données pleinement exploitées sur l'ensemble de la chaîne de valeur

  • La chaîne d'approvisionnement évolue vers un écosystème prédictif soutenu par des architectures multi-agents, des moteurs de prévision et de la robotique. De plus, l'IA fournit les outils essentiels pour gérer, interpréter et activer des données granulaires souvent verrouillées dans des systèmes séparés et non structurés.

  • Les commerçants Retail emploient désormais des modèles de réapprovisionnement prédictifs qui corrèlent les données de vente internes avec des variables externes, telles que les conditions météorologiques et les événements locaux, pour affiner la précision des prévisions et déclencher automatiquement les réapprovisionnements.

  • Cela est soutenu par des drones autonomes dans les entrepôts qui scannent les codes-barres pour déterminer la quantité et identifier les dates d'expiration en fonction des numéros de lot, signalant ainsi les goulets d'étranglement logistiques tôt.

  • De plus, les tableaux de bord basés sur l'IA permettent aux gestionnaires de poser des questions en langage naturel et de recevoir des rapports visuels générés dynamiquement, garantissant que les décisions basées sur les données sont prises au point de vente.

  • Les commerçants Retail peuvent tirer parti des modèles d'IA pour prédire les ventes futures des clients individuels, permettant des décisions basées sur les données concernant les coûts d'acquisition et la valeur à vie. Les techniques de clustering segmentent les clients en fonction de leurs habitudes d'achat, permettant un marketing hautement personnalisé et une fidélité accrue.

  • L'IA générative est utilisée pour créer des profils consommateurs synthétiques basés sur des échantillons de données réelles pour simuler des processus de prise de décision, permettant des tests virtuels de nouveaux produits et stratégies. Les algorithmes affinent également constamment les modèles de tarification, garantissant la compétitivité tout en préservant les marges bénéficiaires.

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Le modèle de réseau de Reply propose des entreprises spécialisées qui allient expertise technologique, conseil en gestion ciblé et créativité pour accélérer l'adoption de l'IA de manière sûre et efficace. Les experts de Reply aident les commerçants Retail mondiaux et locaux à tirer parti de l'IA dans tous les processus, de la prédiction précise des préférences à l'offre d'expériences d'achat hautement personnalisées.