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Phygital : l’Intelligence Artificielle au service des retailers et de l’offline

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Ancienne plus grande chaîne de magasins de jouets dans le monde, Toys’R’Us annonce sa faillite en septembre 2017 avant de liquider ses magasins aux Etats-Unis en mars 2018. Très critiquée pour le mauvais déploiement de son offre e-commerce, l’enseigne a également mal géré la disparition des barrières entre le magasin offline et online, en délaissant complètement le phygital. Alors, comment les retailers peuvent tirer parti d’un tel échec et faire le pont entre le monde physique et digital?

Une concrétisation de l’Intelligence Artificielle

La course à l’unification du magasin physique et virtuel a déjà commencé. Les stratégies omnicanales qui se développent depuis plusieurs années sont en plein bouleversement depuis l’arrivée d’un nouvel entrant : l’Intelligence Artificielle. L’analyse prédictive que permet l’IA aide à accompagner les marques lors de prises de décision, mais aussi de prédire les futures actions des consommateurs et enfin faciliter le parcours d’achat.

De nombreuses entreprises (dont Walmart, annoncé il y a quelques mois) s’appuient ainsi sur Azure pour développer des offres de magasins-sans-caisses. C’est également le cas pour AVA Retail, qui associé à MasterCard, permet une expérience plus fluide. Ces applications de deep-learning appliquées aux produits, mais aussi à la reconnaissance faciale, permettent de littéralement supprimer une des principales friction en boutique physique : à savoir les caisses et leur file d’attente. Les clients identifiés à l’entrée du magasin grâce à leur smartphone n’ont plus qu’à faire leurs courses normalement. Les caméras et algorithmes se chargeant d’analyser en temps réel le contenu de chaque panier.

D’autres technologies sont également utilisées comme AdShelf de SES-imagotag (spécialiste des solutions digitales pour le commerce physique) que nous a présenté Jean-Christophe Solus et qui permet entre autre une tarification dynamique. Combiné à une IA, il est possible de gérer les prix produits en fonction de différents critères comme le moment de la journée ou les stocks disponibles.

L’utilisation de bots complexes s’est également fortement développée, et malgré le nombre d’articles considérables traitant de ce sujet, on remarque qu’ils ne sont pas encore si répandus qu’il n’y paraît.

16% des marketeurs ont mis en place un chatbot pour leur marque

Étude de L’Observatoire des Chatbots, octobre 2017.

Ce chiffre met en évidence que la promesse quant à l’utilité du chatbot a peut-être était sur-vendue il y a quelques années. Néanmoins il est aujourd’hui plus qu’un simple algorithme, et peut désormais consulter le catalogue produit ainsi que les inventaires de manière instantané. C’est par exemple le cas de Cami, le chatbot de Dixons Carphone disponible en permanence sur le site de l’enseigne et sur Facebook Messenger. Il a l’avantage de pouvoir répondre aux clients et d’avoir la capacité d’épauler les équipes en magasin, ils n’ont ainsi plus besoin d’interrompre une conversation client pour aller vérifier une référence. C’est également un moyen d’analyser en temps réel les demandes clients pour prédire quels sont les produits qui vont être les plus vendus.

Une théâtralisation des boutiques physique

Le développement de ces nouvelles technologies permet également de raconter une histoire encore plus forte avec un prolongement de l’expérience in-store plus poussée, mais aussi de développer la partie Web to Store. Voir, de faire monter en gamme l’expérience en boutique et donc attirer davantage une clientèle premium.

L’un des dispositifs phare phygital de cette année a été le Click&Collect, le client achète en ligne et récupère son article en magasin, sans payer de frais de port. Toujours dans l’e-réservation, il est aussi possible de réserver un article en ligne avant de passer en magasin le récupérer, sans obligation d’achat. Pourtant, ces différentes solutions ne résolvent pas les problèmes de stocks ou de disponibilité du personnel, qui peuvent être une source de friction pour les clients.

87% des clients ne prennent pas la peine de chercher un vendeur et quittent le magasin si un article n’est pas disponible

Étude de Sapio Research pour le compte de Zetes, juin 2017.

Une première solution pour pallier ce problème est de mieux prédire ses stocks, avec des outils comme Microsoft Dynamics qui permettent de gérer le merchandising. Il est ainsi possible d’assortir les magasins en fonction de la saison, de la demande du marché et de contrôler en temps réel les produits achetés pour réapprovisionner ses stocks au bon moment.

Une deuxième idée est l’utilisation de solutions digitales pour pallier l’absence d’un produit ou de personnel. Miser sur du Store to Web est une idée particulièrement intéressante, et c’est ce qu’a choisi de faire Auchan en transformant certains rayons en espaces showroom. On y trouve des écrans tactiles permettant de passer commande ou appeler un conseiller. Ils permettent in-fine de se servir de la data récoltée pour encore une fois, mieux prédire les intentions.

Enfin, ces processus d’achats peuvent être également simplifiés, et c’est ce qu’a fait Macy’s pour ces fêtes de fin d’année avec le paiement direct en rayon. C’est un bel exemple de compréhension client qui peut directement, depuis l’application de la marque, scanner le code barre produit et payer avec son mobile (sa carte bancaire étant déjà enregistrée sur son compte client).

Coté digital, Meta et Google pousse l’innovation

La tendance actuelle chez les GAFAM consiste à intégrer l’intelligence artificielle dans leurs gestionnaires de comptes publicitaires pour optimiser les campagnes et améliorer les performances. Ils utilisent l’IA pour automatiser la création, le ciblage et l’ajustement des annonces en temps réel, en se basant sur des données massives et des algorithmes avancés. L’objectif est de maximiser le retour sur investissement pour les annonceurs en offrant des recommandations personnalisées, en identifiant les opportunités de marché et en optimisant aussi les budgets publicitaires nécéssaires. Cette approche permet également de simplifier la gestion des campagnes pour les utilisateurs, rendant les outils plus accessibles et efficaces.

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