L’impact du machine learning sur les entreprises de détail

Les entreprises qui intègrent des solutions d’intelligence artificielle (AI) dans leurs processus métiers pourraient augmenter leur rentabilité d’environ 38% d’ici 2035. En tant que technologie pionnière de l’AI, le machine learning (ML) pourrait avoir un grand impact sur de nombreux secteurs d’activités, notamment les entreprises de détail.

Ventes et applications CRM

L’intégration du ML dans les applications CRM (Customer Relationship Management ou Gestion de la Relation Client) permet de traiter plus efficacement les données clients. En effet, les entreprises de détail disposent d’innombrables données (big data) sur leurs clients. L’analyse et le traitement de ces mégadonnées permet donc à ces entreprises de mieux connaitre les besoins des clients en fonction de leurs habitudes d’achat.

Grâce aux technologies de l’AI, notamment l’apprentissage machine et l’analyse prédictive, il est possible d’établir des modèles prédictifs pour chaque client. Cette technologie est d’autant plus utilisée pour augmenter le taux de conversion sur les sites web des entreprises de détail.

Service client

Les nouvelles solutions à base d’apprentissage machine servent également à améliorer la qualité de service des entreprises de détail. L’introduction de robots dotés de systèmes de reconnaissance d’émotions permet de détecter un client mécontent en analysant son expression faciale.

Une fois repéré, ce client peut bénéficier de l’assistance d’un vendeur confirmé. Par ailleurs, les entreprises de détails utilisent de plus en plus des agents conversationnels ou chatbots sur leurs sites web. Il s’agit de programmes informatiques intelligents pouvant tenir une conversation avec des utilisateurs réels. En s’appuyant sur l’apprentissage machine et le traitement automatique du langage naturel (TALN ou NLP), un chatbot peut répondre plus efficacement aux demandes des internautes.

Stock et chaine logistique

Les algorithmes d’apprentissage machine peuvent être utilisés pour prédire les performances d’un produit et identifier la demande en fonction des données disponibles. Ces données peuvent être internes (historique des ventes par exemple) ou externes (prévisions météorologiques, tendances d’achats suite à des événements spéciaux…etc.).

Les algorithmes ML peuvent créer des modèles prédictifs pour prévoir les ventes sur une période donnée. Ces prévisions servent à leur tour pour optimiser les stocks et l’ensemble de la chaine logistique de l’entreprise.

Solutions de paiement

Les progrès de l’intelligence artificielle ont permis de simplifier les solutions de paiement. Grâce au nouveau concept de caisse libre-service, le paiement peut être effectué en « auto-checkout » sans passer par un caissier.

Les solutions de paiement sur mobile connaissent également un grand essor grâce aux algorithmes de reconnaissance des visages et de reconnaissance des empreintes digitales. Amazon qui est l’un des pionniers du commerce de détail a inauguré, il y a quelques mois, son premier supermarché sans caisse. Baptisé « Amazon Go », ce nouveau point de vente offre aux clients la possibilité de payer automatiquement via leurs smartphones sans devoir passer par une caisse.

Conclusion

Le commerce de détail est en train de changer de manière radicale. Les clients sont de plus en plus exigeants et les entreprises doivent innover pour rester en compétition. Grâce au machine learning, ces entreprises peuvent optimiser de nombreux aspects de leurs activités, notamment la chaine logistique, le service clientèle, et les ventes.