Le commerce de détail adopte l’IA générative pour optimiser les processus et améliorer l’expérience client

L’émergence récente de l’intelligence artificielle (IA) générative a fait de cette technologie un élément de plus en plus présent dans les agendas actuels des professionnels et des entreprises, sans distinction de taille ou de secteur. Ainsi, le vente au détail voyez comment cette technologie vous permet non seulement d’être plus efficace dans vos processus ou d’économiser des ressources, mais est également un outil puissant avec lequel vous pouvez vraiment Pouvoir mieux connaître le client et offrir un meilleur service.

“Nous sommes passés de considérer la technologie comme une simple dépense à la considérer comme un investissement qui ajoute de la valeur”, a-t-il déclaré. Joan Sintes, CCO chez Plain Concepts. Une valeur qui, dans le cas de l’intelligence artificielle, avec l’intelligence générative comme « démocratiseur » de cette technologie, « se voit parfaitement dans la façon dont, grâce à ces outils, il est possible d’analyser les données que les entreprises génèrent de plus en plus et parviennent à , à partir de là, prendre des décisions commerciales plus agiles et plus éclairées », a-t-il ajouté.

Ainsi, pour Álvaro Pulido, responsable des données et analyses de détail chez NTT DATAl’introduction de l’IA générative dans le commerce de détail représente “un changement de paradigme dans un secteur où il y avait encore trop de règles traditionnelles à briser et, surtout, elle a provoqué un changement dans la relation entre les marques et les clients, la rendant plus fluide et personnalisée”. .

Dans le même esprit, il a été positionné Enric Escalé, directeur du domaine ‘Business Insights’ du Groupe SDG Pour qui, au-delà de la prise de décision et de la relation client, « cette technologie permet aux entreprises de distribution de générer plus rapidement des contenus personnalisés ».

Quelque chose qu’ils vivent directement dans la marque de mode seichecomme il l’a expliqué Directrice marketing, Verónica Olivares. “Nous utilisons une solution d’IA générative pour créer du contenu de qualité, des images de modèles avec nos vêtements, dans lesquels il est possible de voir les textures ou le motif et de le faire de manière beaucoup plus rapide et personnalisée.” Mais en plus, a-t-il ajouté, « l’IA générative nous a permis de parvenir à l’omnicanalité parmi nos clients. commerce électronique et nos magasins physiques.

Cas d’utilisation réels

Sommes-nous donc à une époque où les entreprises commencent enfin à percevoir et à pouvoir appliquer cette technologie à des cas d’usage précis ?

“Nous sommes passés des preuves de concept à la constatation que cela fonctionne et nous essayons donc d’appliquer la technologie”, a déclaré Álvaro Pulido, de NTT DATA. Selon lui, « actuellement, même Gartner parle d’un « battage publicitaire » sur l’intelligence artificielle générative et il est vrai que ce que nous constatons, c’est qu’aujourd’hui toutes les entreprises essaient de voir comment vous pouvez les aider dans leur activité, “Ils voient qu’il existe des opportunités et veulent y accéder.”

Une analyse dans laquelle Enric Escalé, du Groupe SDG, est d’accord, ajoutant qu'”il est temps de rechercher des cas d’utilisation, d’évaluer le retour sur investissement et comment faire évoluer ces projets”.

Scénario que Joan Sintes, de Plain Concepts, a également partagé : “C’est passé de la peur à l’attente. Peur car tous les managers, du jour au lendemain, ont vu comment leurs collaborateurs se mettaient à utiliser Chat GPT sans pouvoir le contrôler. Nous leur avons fait comprendre qu’ils ne peuvent pas s’opposer à quelque chose comme ça mais qu’ils peuvent et doivent l’intégrer dans leur entreprise, en toute sécurité, et maintenant, au-delà de cette peur, tout le monde recherche le cas d’utilisation dans lequel l’IA générative peut les aider. “.

Meilleure interaction avec le client, génération de contenu, lancement de nouveaux produits, optimisation des processus ou, pourquoi pas, meilleur contrôle des actions et la chaîne d’approvisionnement, sont quelques-uns des projets qui se déroulent le plus dans le commerce de détail avec cette technologie comme dénominateur commun.

“Avec l’IA générative par exemple, lancer un nouveau produit est plus facile et plus rapide mais pas seulement le produit mais aussi, par exemple, décider de son emballage à la fois pour une meilleure expérience client et avec des critères logistiques, en décidant de la taille de l’emballage en fonction de la manière dont il pourra être distribué ultérieurement”, a souligné l’expert de NTT DATA. .

La création et la détection de modèles avec cette technologie étaient un autre des cas d’utilisation que, à cette occasion, Joan Sintes de Plain Concepts a souligné. “Pouvons détecter une pause actions d’un certain produit à Madrid et vérifier qu’il y en a un stock dans les entrepôts de Londres et de Majorque, par exemple, et décider à partir de quel point le processus d’acheminement de cette marchandise est le plus optimal, en fonction du temps et du coût”.

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Justement dans la gestion de la supply chain jusqu’à la logistique, Enric Escalé, du Groupe SDG, a également souligné l’intérêt de l’IA générative, par exemple pour « détecter une rupture de stock en temps réel, grâce à l’analyse des images des rayons d’un établissement, Par exemple.”

Des cas d’utilisation réels et nombreux mais qui s’accompagnent encore de défis occasionnels, comme l’explique Verónica Olivares, de Sepiia, avoir les données nécessaires pour aborder un projet d’IA générative correctement. “Nous essayons de développer notre propre chatbot et ce n’est pas du tout facile car nous n’avons pas la structure de données optimale pour cela”, a-t-il déclaré.

Données de qualité et technologie « moins chère »

Un défi, comme chacun l’a souligné, pour pratiquement toutes les entreprises. “La question des données, de leur gouvernance ou de leur qualité, est une question d’actualité dans pratiquement toutes les entreprises et pour mener à bien un projet de ce type, la première chose que vous devez savoir est où vous avez les données, de quelle qualité elles sont, qui elles sont. est le propriétaire de ces données, etc.”, ont-ils souligné de NTT DATA.

Et comme, le coût de cette technologie était également sur la table comme l’un des obstacles être sauvé par les entreprises, d’autant plus si l’on tient compte du fait que le secteur du commerce de détail est constitué majoritairement de petites et moyennes entreprises.

“Actuellement, il est vrai que ce n’est pas une technologie économique, en raison du coût informatique qu’elle nécessite, par exemple”, a déclaré Joan Sintes.

« Chez Sepiia, par exemple, introduire un outil d’IA générative dans l’ERP dont nous disposons est très difficile en raison du coût que cela implique, tant en termes de ressources économiques que de personnes pour la saisie des données », a reconnu Verónica Olivares.

Une situation qui, pourtant, selon tout le monde, va changer dans peu de temps. “Il est vrai que c’est aujourd’hui une technologie coûteuse mais, bientôt, ce sera démocratisé. Cela se passera de la même manière que lorsque commerce électronique; pratiquement aucune entreprise ne pouvait se le permettre et aujourd’hui, avec seulement quatre clicsvous pouvez créer une boutique en ligne”, a assuré Enric Escalé.

Un avenir dans lequel, pour l’expert de Plain Concepts, il sera de plus en plus facile de disposer de solutions d’IA générative “tant pour le cœur de l’entreprise, puisque pratiquement tous les grands fournisseurs informatiques vont lancer leurs propres assistants pour leurs solutions, ainsi que pour les besoins spécifiques du commerce de détail, grâce à startups qui développera des outils spécialisés.

Et bien sûr, comme pour toute rupture technologique, rationalisez votre candidature En fonction de la valeur que cela apporte réellement, cela marquera demain. « L’innovation ne peut pas être une source inépuisable de ressources ; nous devons toujours nous demander pourquoi nous allons utiliser une certaine technologie, ce qu’elle résout ou améliore », a conclu Álvaro Pulido, Retail Data&Analytics Manager chez NTT DATA.

Avec ce bon sens comme drapeau, ce dont personne ne semble douter, c’est que L’IA générative pourrait être un levier définitif dans l’amélioration des processusdans l’optimisation des coûts et dans la relation avec le client détaillant, un saut qualitatif dans son développement et sa modernisation.