Avec l'évolution de la technologie, le comportement des consommateurs évolue également et leurs attentes augmentent. Heureusement, pour rester compétitif dans le secteur de la vente au détail, vous pouvez tirer parti de plusieurs solutions d'intelligence artificielle : IA et d'apprentissage automatique. Dans cet article, on va voir ce qu'est l'apprentissage automatique. Et on découvrira ses applications dans le commerce de détail. On se penchera également sur 6 exemples emblématiques d'entreprises utilisant l'apprentissage machine : Target, Walmart, North Face, Alibaba, Amazon et Netflix.
1. Qu'est-ce que l'apprentissage machine ?
L'apprentissage machine ou machine learning est une technologie de plus en plus précieuse dans le marketing numérique, basée sur l'utilisation de grosses données. La quantité de données générées par l'internet est impressionnante, et grosses données est devenu un terme très actuel. Il s'agit d'ensemble de données si volumineux et complexes qu'ils ne peuvent être gérés avec les logiciels d'application traditionnels. Mais les données seules ne sont pas d'une grande utilité. Vous avez besoin d'un système valable pour les interpréter ; un système qui peut identifier les préférences des clients et intercepter ou même anticiper les tendances du marché. Et c'est là que l'intelligence artificielle : IA et l'apprentissage machine entrent en jeu.
- Différence entre intelligence artificielle : IA et apprentissage machine
Les deux concepts sont liés, mais non identifiés. Ce type de technologie s'est répandu à mesure que l'évolution du matériel a permis de gérer de gros volumes de données et d'exécuter des algorithmes complexes. En fait, l'apprentissage machine est beaucoup plus facile à utiliser aujourd'hui, car la technologie s'est développée en permettant aux commerçants et aux consommateurs de l'utiliser.
- L'exemple le plus connu de l'apprentissage machine : Google
L'exemple le plus connu et le plus concret de l'apprentissage machine est le moteur de recherche Google : le site web que vous utilisez tous les jours. Google utilise les requêtes que vous saisissez, c'est-à-dire les phrases que vous tapez dans la barre de recherche comme point de données pour entraîner l'algorithme sur le comportement et les intentions de recherche des êtres humains. Plus le moteur de recherche de Google apprend, plus il est en mesure de répondre avec précision aux questions des utilisateurs, en fournissant des résultats de recherche pertinents. Mais l'apprentissage machine n'est pas réservé aux entreprises technologiques multinationales. Il peut également être utilisé dans un contexte de vente au détail.
2. Les applications d'apprentissage machine dans le commerce de détail
Si vous êtes un détaillant, vous pouvez appliquer des données importantes et des informations d'apprentissage machine de différentes manières ; par exemple, pour optimiser la chaîne d'approvisionnement et les opérations d'approvisionnement en produits, le marketing et l'acquisition de clients. La mise en œuvre de technologies d'apprentissage machine peut rendre tout type de magasin en ligne plus efficace et plus compétitif. Voici un aperçu des principales applications de l'apprentissage machine dans le commerce de détail et le commerce électronique.
- Conseils sur les produits
En s'appuyant sur les données recueillies sur les ventes de produits et le comportement des consommateurs, l'apprentissage machine peut offrir des conseils hautement personnalisés sur les produits à acheter. Par exemple, votre magasin pourrait proposer aux clients des suggestions de produits complémentaires à ceux déjà achetés, pour une vente incitative automatique.
- Prix
Un algorithme peut examiner les principales variables de prix : offre, saisonnalité, demande, etc. et vous fournir des informations sur la manière d'ajuster les prix en conséquence. Avec ce mécanisme, l'apprentissage machine vous permet d'optimiser votre stratégie de prix en adoptant une tarification dynamique en temps réel pour augmenter la valeur de chaque achat en magasin.
- Prévision de la demande du marché
En plus de détecter la fraîcheur des denrées périssables et l'usure des machines, les systèmes d'apprentissage machine peuvent prévoir la demande du marché à l'avance en orientant le choix des produits à commander. Un choix basé sur des données vous fera gagner du temps. Et il peut facilement prendre en compte une multitude de facteurs. Les solutions d'apprentissage machine pour déterminer comment réapprovisionner votre stock seront particulièrement utiles si vous avez beaucoup de références.
- L'optimisation des chemins de livraison
L'apprentissage machine vous permet d'optimiser les chemins de livraison des produits pour une plus grande efficacité, sur la base des données et des comportements enregistrés dans le passé.
- Un service clientèle des plus efficaces
Grâce à l'apprentissage machine, vous pouvez prévoir le comportement des utilisateurs, mieux utiliser le personnel de vente et accroître la satisfaction des clients. Par exemple, pensez à utiliser des vendeurs dans les conversations les plus productives ; et filtrez les demandes des visiteurs avec des chatbots intelligents qui fournissent des réponses utiles et personnalisées, éliminant ainsi les temps d'attente. Les chatbots basés sur l'apprentissage machine sont écrits dans des langages tels que Python, vous devrez donc engager un expert pour vous aider, à moins que vous ne soyez familier avec le langage et le code.
- Personnalisez le contenu de votre site.
Les utilisateurs actuels attendent une hyper-personnalisation du contenu et le meilleur moyen de les satisfaire est l'apprentissage machine. Grâce aux informations acquises sur le client, vous pouvez obtenir une personnalisation automatique du contenu de votre site web. En particulier, l'expérience en ligne peut être automatiquement personnalisée en fonction de la position du client, de son historique d'achat, de ses données démographiques et autres. Tout cela contribue à augmenter la valeur moyenne des commandes et le taux de conversion de votre magasin.
- Segmentation des utilisateurs
Un point faible des sites de commerce électronique par rapport aux magasins physiques est la distance par rapport aux clients. En personne, un vendeur qui interagit avec le client prend rapidement en compte divers facteurs, tels que le langage corporel et le comportement pour aider le client. La segmentation automatisée des utilisateurs est très utile pour maximiser les ventes ; elle permet de comprendre les besoins individuels des clients en communiquant avec eux de manière personnalisée. Par exemple, grâce à la technologie d'apprentissage automatique, vous pouvez identifier vos meilleurs clients et les inciter à faire de nouveaux achats par le biais de campagnes de marketing par courriel ciblées.
- Personnalisation des étiquettes de produits
Pour ceux qui vendent de nombreux produits sur leur site de commerce électronique, l'utilisation de l'apprentissage automatique pour attribuer des étiquettes de produits peut présenter un double avantage. Il permet de gagner du temps et assure une mise à jour constante.
- La nature prédictive de l'apprentissage machine.
La plus grande valeur de l'apprentissage machine réside dans sa nature prédictive. Les technologies d'apprentissage machine permettent aux entreprises d'utiliser les données recueillies pour prédire le comportement des clients et les tendances futures. Pensez à un client qui dépense normalement peu, mais qui a acheté des matériaux coûteux au cours des trois dernières années dans la même période. Les modèles d'apprentissage machine peuvent prédire le moment le plus important pour leur proposer des produits en retour, et ce, sans gaspiller votre budget marketing à des moments où un achat de leur part est peu probable. Ou en vue de la période des achats de Noël, l'apprentissage machine peut vous aider à estimer l'inventaire dont vous avez besoin. En bref, les modèles d'apprentissage machine, vous aident à réduire le gaspillage comme les frais de publicité inutiles et les stocks dépréciés. Dans le même temps, elles vous permettent d'optimiser vos activités de marketing pour anticiper les besoins des clients, ce qui se traduit par une augmentation des recettes et des marges bénéficiaires. Cible a vu ses recettes augmenter de 15 à 30 % grâce à l'utilisation de modèles prédictifs basés sur l'apprentissage machine.
- Apprentissage approfondi
À l'avenir, les capacités prédictives des technologies d'analyse des données devraient se développer grâce à l'apprentissage approfondi. Il s'agit d'une technologie plus complexe que l'apprentissage machine, basée sur des algorithmes inspirés par la structure et le fonctionnement du cerveau humain, appelés réseaux neuronaux artificiels. Des exemples d'entreprises utilisant l'apprentissage machine. Il existe 6 exemples concrets d'utilisation de l'apprentissage machine dans le commerce de détail, illustrant la variété des cas dans lesquels cette technologie peut apporter une valeur ajoutée.
- Target : prédire la grossesse
La chaîne de grands magasins Target visait à inciter les utilisateurs à acheter une plus grande variété d'articles dans ses magasins plutôt que chez des concurrents. Des recherches ont montré qu'un client change généralement de magasin lors d'un changement de vie important, par exemple, lors de l'obtention d'un diplôme, d'un mariage ou de la naissance d'un enfant. Target a donc engagé un expert en apprentissage machine et en statistiques, Andrew Pole, pour analyser les données des acheteurs et créer un modèle qui pourrait prédire quelles femmes sont susceptibles d'être enceintes. Après avoir croisé les achats courants des femmes qui s'étaient inscrites dans la base de données "Registre bébé" de Target : fournissant la date de naissance présumée, Pole a pu identifier les principaux modèles de comportement. Ces modèles ont pu identifier le statut de grossesse d'une cliente ; non seulement cela, mais ils ont également pu identifier le trimestre de la période de gestation. Par exemple, si une femme commençait soudainement à acheter certains compléments alimentaires, c'était probablement au cours des 20 premières semaines de sa grossesse ; en revanche, l'achat d'une grande quantité de crème corporelle non parfumée indiquait le début du deuxième trimestre.
3. Caution dans l'utilisation des informations
Cette étude de cas enseigne également qu'il faut être prudent dans l'utilisation de ces informations. Target a utilisé les données pour envoyer des bons de grossesse et de parentalité aux clients dont les données d'achat correspondaient au modèle. Parmi les bénéficiaires figurait une jeune fille de 16 ans dont le père a découvert sa grossesse inattendue en recevant ces promotions ciblées. En outre, Target a modifié sa stratégie en combinant d'autres offres avec des promotions ciblées sur la grossesse, car elle a constaté qu'un tel degré de personnalisation rendait les clients mal à l'aise.
- Walmart : anticiper les besoins des clients
Le géant de la distribution Walmart a mis en œuvre de nouvelles technologies pour anticiper les besoins des clients et optimiser les processus de vente. En 2015, l'entreprise a testé un logiciel de reconnaissance faciale comme mécanisme antivol. Mais le géant du discount a également exprimé son intention d'utiliser cette technologie d'apprentissage automatique pour améliorer le service à la clientèle. Selon le magazine Forbes, Walmart considère la technologie d'apprentissage machine comme une opportunité de réduire les coûts ; en fait, elle est extrêmement efficace pour atteindre des objectifs qui, autrement, nécessiteraient un grand nombre d'employés. Un logiciel de reconnaissance faciale peut reconnaître le niveau d'insatisfaction du client à la caisse en activant un avertissement pour qu'un représentant parle au client insatisfait.
- North Face : Assistant de vente virtuel
Le détaillant de vêtements de plein air North Face a utilisé l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour offrir aux utilisateurs de son site web une expérience d'achat hautement personnalisée appelée "Acheter avec IBM Watson". Après avoir téléchargé l'application, les acheteurs parlent directement au téléphone pour accéder à Watson, un système d'intelligence artificielle d'IBM. C'est un peu comme un vendeur humain qui pourrait vous aider à choisir la bonne option. L'assistant virtuel vous guide à travers une série de questions et apprend à partir des réponses à indiquer les produits les plus pertinents selon vos préférences et vos besoins.
- Alibaba : rendre les grandes données accessibles aux petits détaillants
Alibaba, la plateforme de commerce électronique chinoise de type amazonien, est en quelque sorte le plus grand marché de commerce électronique au monde. Contrairement à Amazon, qui s'occupe de l'exécution des commandes depuis sa création, elle s'appuie beaucoup plus sur ses détaillants et se considère comme un écosystème de la vente au détail. C'est pourquoi elle a donné la priorité à l'analyse des grandes données, et l'une de ses principales caractéristiques est de rendre ces données plus accessibles aux petits détaillants qui vendent via la plateforme. Il permet de suivre les acheteurs où qu'ils soient, même lorsqu'ils commandent en ligne pour aller chercher des produits en magasin ou lorsqu'ils font leurs achats en magasin en scannant les codes-barres des produits, par exemple pour payer via une application ou bénéficier d'une livraison gratuite. Le comportement d'achat des clients hors ligne détectés par Alibaba via l'application mobile peut être analysé avec les données en ligne, pour une image plus complète.
- Amazon : personnalisation et prévision de la demande
Amazon possède l'un des moteurs de recommandation de produits les plus populaires dans le secteur du commerce électronique. Et à juste titre. Ses algorithmes d'apprentissage machine fonctionnent si bien que les 55 ventes sont générées par ces recommandations d'apprentissage machine. Mais le moteur a un double objectif. Il n'est pas seulement utile de générer des revenus supplémentaires grâce à la vente de produits haut de gamme et recommandés. Les informations acquises par les algorithmes d'apprentissage machine peuvent également aider Amazon à prévoir la demande de produits. En substance, ils facilitent les décisions de réapprovisionnement des stocks en fonction de la saisonnalité et des tendances.
- Netflix : offrir aux téléspectateurs le divertissement qu'ils souhaitent
Avant sa création, Netflix a utilisé de grandes données et l'apprentissage machine pour comprendre les besoins des utilisateurs et fournir les contenus télévisuels et cinématographiques les plus populaires. De telles données ont inspiré des choix stratégiques ; par exemple, le système de lancement des saisons de la série dans leur intégralité ou l'autoplay du prochain épisode et des conseils sur ce qu'il faut voir en fonction des chances de l'utilisateur de l'aimer. Cette dernière fonction est basée sur le calcul du pourcentage de correspondance du programme avec le profil de l'utilisateur ; et est un exemple typique d'apprentissage machine. Les données ont également un impact sur tout le contenu original que Netflix produit. Dans le passé, la société a calculé qu'elle économisait environ 1 milliard de dollars par an grâce à l'apprentissage machine.
4. Comment exploiter le potentiel de l'apprentissage machine ?
L'apprentissage machine représente une grande opportunité pour les commerçants. Il peut donner un sens aux données numériques beaucoup plus rapidement que n'importe quel être humain. Et comme on l'a vu, elle offre plusieurs applications dans le secteur du commerce de détail. Quelle technologie d'apprentissage automatique souhaitez-vous mettre en œuvre pour développer votre activité de commerce électronique ? Une bonne idée peut être de commencer par la solution ayant le plus grand impact ou celle qui est la plus facile à mettre en œuvre.