L'avenir des achats en ligne devient réel avec l'IA et l'apprentissage automatique

Les Jetson ont suggéré une vie d'automatisation et de facilité que nous ne maîtrisons pas encore tout à fait, mais l'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique a le potentiel de rapprocher l'avenir des achats en ligne, en particulier de la vente au détail, de l'idéal.

Avant de vous lancer dans l'avenir des achats en ligne et dans la façon dont les détaillants se pavanent sur le podium numérique avec l'IA et le ML, distinguons les deux.

L'IA (intelligence artificielle) est un système intelligent entièrement automatisé qui peut aider les acheteurs à trouver exactement ce dont ils ont besoin.

ML (Machine Learning) est le plus souvent discuté dans le commerce de détail, car il prend en compte d'innombrables lignes de données historiques et essaie de trouver des modèles et des tendances, ainsi que de faire des prédictions précises.

La pandémie a mis en lumière le besoin des deux technologies, prouvant que les deux sont durables.

L'avenir des achats en ligne : essais virtuels, moins de retours

Voici comment l'IA et le ML révolutionnent l'avenir des achats en ligne :

1. Aider les acheteurs à trouver la bonne taille et le bon produit pour réduire les retours du commerce électronique
2. Renforcer les chaînes d'approvisionnement du commerce de détail
3. Stimuler la personnalisation pour la différenciation de la marque

Les restrictions COVID ont rapidement fermé des magasins à travers le monde au début de 2020 et les détaillants ont rapidement dû trouver une nouvelle façon d'aider leurs clients à prendre des décisions éclairées. Avec peu d'expériences en magasin, les clients devaient deviner si les produits sur leurs écrans étaient ceux qu'ils apprécieraient. Acheter deux tailles de la même chemise peut être facile pour un client incertain, mais cela fait des ravages sur les stocks de vente au détail.

Jason Goldberg, Chief Commerce Strategy Officer chez Publicis Group, explique que le passage aux essais virtuels contribue à réduire les retours et à renforcer la durabilité.

Huit pour cent des achats en magasin sont retournés alors que « dans le e-commerce, 20 à 30 % sont retournés. C'est donc un résultat astronomiquement coûteux et écologiquement désastreux », dit-il.

Alors que divers segments de vente au détail poursuivent leur croissance fulgurante en ligne, cette inadéquation doit être corrigée pour éviter des impacts massifs sur les bénéfices et les revenus.

Prenez la pose : comment l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle alimentent l'expérience client et la fidélité

La formation de modèles d'apprentissage automatique pour aider les clients à commander la taille et le type de produit parfaits garantit qu'ils sont satisfaits du premier coup. Les essayages virtuels se sont avérés très utiles pendant la pandémie lorsque les cabines d'essayage étaient fermées. Leur haut niveau d'efficacité prouve qu'ils resteront après la pandémie.

Cela est particulièrement vrai dans des catégories comme les cosmétiques. Essayer un testeur que plusieurs autres avaient utilisé n'a jamais été une pratique très hygiénique et COVID a peut-être mis fin à des expériences germinatives comme celle-ci pour de bon. La réalité augmentée permet aux clients d'essayer plusieurs produits cosmétiques sans avoir à essuyer la couleur précédente ni même à sortir de chez eux.

De même, l'IA et le ML ont commencé à aider les consommateurs à prendre des décisions plus confiantes, ce qui aide les détaillants à maintenir les niveaux de stock et à réduire le stress sur leurs chaînes d'approvisionnement dans l'ensemble.

Les chaînes d'approvisionnement de détail deviennent plus intelligentes pour de meilleurs achats en ligne

La pandémie a révélé à quel point la chaîne d'approvisionnement est importante pour le commerce de détail. Avec toute la thésaurisation du papier toilette, de nombreux acheteurs ont rencontré pour la première fois une étagère complètement vide.

C'est là que Goldberg voit une application parfaite pour l'apprentissage automatique. "Nous pouvons utiliser l'apprentissage automatique pour examiner tout ce comportement historique, prédire notre chaîne d'approvisionnement, mieux prévoir l'efficacité de nos usines pour fabriquer les [produits] et mieux adapter l'offre à la demande dans le magasin", dit-il. « Le client n'a rien à faire de différent ; ils ne savent jamais ou ne se soucient jamais que l'apprentissage automatique ait amélioré ce magasin, ils savent juste que Walmart avait exactement ce qu'ils voulaient.

Cette fluidité est le véritable objectif final : offrir au client ce qu'il veut et ce dont il a besoin en temps opportun.

L'IA dans l'avenir des achats en ligne : trouver un équilibre

COVID a accéléré l'acceptation par les consommateurs de nouvelles façons de magasiner. Ce n'est que le début de l'utilisation de l'IA et du ML dans le commerce de détail. Au fur et à mesure que les consommateurs commenceront à utiliser et à apprécier les fonctionnalités déjà sur le marché, ils commenceront à s'attendre à ce que ces fonctionnalités fonctionnent ensemble.

Par exemple, un rénovateur de maison pourrait vouloir changer la couleur de ses murs et de sa moquette. Pouvoir visualiser le changement dans une vue de réalité entièrement augmentée les aide à prendre de meilleures décisions en fonction de la complémentarité ou non des produits. En passant aux vêtements, un détaillant peut vouloir que les clients essaient virtuellement une tenue entière pour mieux vendre de manière croisée et réduire les retours.

Avec autant de données clients collectées, les détaillants doivent se précipiter pour créer des expériences personnalisées. Dans le même temps, les détaillants doivent trouver un équilibre avec l'IA ; il ne doit pas être utilisé pour des processus qui fonctionnent déjà de manière transparente. Personne n'a besoin de la technologie pour la technologie. Au lieu de cela, l'IA et le ML devraient être mis à profit pour améliorer considérablement l'expérience client.

Le ML alimente la personnalisation et la différenciation

L'apprentissage automatique peut également servir de différenciateur pour les détaillants dans des catégories hautement compétitives. Par exemple, Amazon peut avoir d'innombrables marteaux à offrir à ses clients, mais un petit détaillant peut offrir une expérience inestimable aux consommateurs en les aidant à choisir le bon marteau pour leur projet spécifique.

Il y a des avantages distincts à cette collecte et à cette agrégation de données car, explique Goldberg, "vous en savez plus sur la façon dont vos clients utilisent le produit, vous en savez plus sur le chemin qu'ils ont emprunté pour envisager le produit, il y a donc des données que vous pouvez collecter .”

Les données sont une mine d'or pour les détaillants qui sont en mesure de les exploiter de manière appropriée.

Préparez-vous pour l'avenir des achats en ligne

Afin d'utiliser l'IA et le ML le plus efficacement possible, les détaillants doivent introduire des données uniques dans les algorithmes et les former. Cela prend du temps à se perfectionner, donc en attendant, Goldberg suggère aux détaillants de se préparer.

"Mettez en place vos politiques de données, mettez en place vos politiques d'archivage, mettez en place vos déclarations de confidentialité afin que vous disiez aux clients ce que vous allez collecter et comment vous l'utilisez, ce qui vous donne la permission de l'utiliser ensuite former ces modèles d'apprentissage automatique pour créer des expériences uniques », dit-il.

L'avenir du commerce de détail sera hautement personnalisé et centré sur les aspects qui améliorent l'expérience client, tout en minimisant les frictions et les coûts en arrière-plan. À mesure que de nouveaux détaillants apparaissent chaque jour, des utilisations efficaces des données aideront les leaders de catégorie à atteindre et à conserver leur statut de favoris des consommateurs.