L’IA générative est un outil de transformation qui aura un impact sur presque tous les secteurs. Le commerce de détail ne fait pas exception. Qu’il s’agisse de faciliter le parcours d’achat en ligne ou de fournir des produits personnalisés, l’IA générative peut aider les détaillants à ravir les clients – et cela vaut aussi bien pour les achats dans les magasins physiques que pour les magasins en ligne.
Voici sept cas d’utilisation de l’IA générative que tous les détaillants devraient explorer.
1. Les assistants d’achat de l’IA permettent d’acheter en discutant
Vous avez sans doute déjà interagi avec des chatbots du service client. Grâce à l’IA générative, nous assistons aujourd’hui à une augmentation des assistants d’achat virtuels – des outils d’IA conversationnelle qui aident les clients à trouver ce qu’ils recherchent simplement en tapant ou en disant ce qu’ils veulent. (Dans certains cas, il suffit même de partager une photo pour indiquer le produit spécifique recherché). En particulier sur les grands sites de commerce électronique, cela facilite grandement la navigation. Il n’est plus nécessaire d’essayer de savoir dans quelle catégorie se trouve le produit souhaité ou de se débattre avec de multiples filtres de recherche. Il vous suffit de demander ce que vous voulez.
La fonction ShopBot d’eBay est un excellent exemple d’assistant d’achat personnel à base d’IA. Il est conçu pour aider les clients à trouver la bonne affaire parmi l’énorme quantité d’annonces d’eBay. Il fonctionne avec des messages textuels, des messages vocaux et même des photos.
Les achats complexes peuvent également être facilités par un assistant d’achat IA. Chez Expedia, par exemple, les clients peuvent désormais planifier leur voyage en ayant un « chat » ouvert avec l’application, allant de la discussion sur l’hébergement à l’identification des meilleurs sites à voir. C’est aussi proche que possible de l’expérience d’un agent de voyage de l’ancienne école sous la forme d’une application.
2. Des fonctions d’essayage virtuel plus réalistes
Jusqu’à présent, les fonctions d’essayage virtuel étaient assez rudimentaires – par exemple, il suffisait de choisir parmi une petite liste de morphologies pour voir à quoi ressemblerait un vêtement particulier sur le client. Cependant, l’IA générative apporte un nouveau niveau de réalisme à ces fonctions. Par exemple, Google a introduit une technologie d’essayage virtuel qui utilise l’IA générative pour montrer des vêtements « sur une large sélection de modèles réels ». Google explique que le modèle d’IA générative peut prendre une seule photo d’un vêtement et montrer avec précision comment il s’agripperait, se draperait, etc., sur une gamme variée de modèles réels allant de la taille XXS à la taille 4XL et représentant différents teints de peau et ethnies. Cette fonction est disponible pour des marques telles qu’Anthropologie et H&M.
À l’avenir, les clients pourront créer un avatar réaliste d’eux-mêmes à partir d’une photo et de leurs mensurations exactes, puis générer une image d’eux-mêmes portant une tenue particulière (même en combinant différents articles pour voir s’ils vont bien ensemble). L’IA générative permet également de générer une image du client portant ces articles dans une série de contextes différents (tels que la plage ou un événement formel), afin de l’aider à visualiser pleinement si le produit lui convient.
3. Résumés pratiques des avis des clients
Imaginez que vous souhaitiez tester un produit simple et que vous tombiez sur des centaines d’avis offrant une multitude d’opinions (parfois contradictoires). C’est la situation dans laquelle les clients se trouvent tous les jours. Grâce à la capacité de l’IA générative à comprendre et à résumer de longs textes, cette expérience frustrante pourrait appartenir au passé. Amazon n’est qu’un des détaillants qui commencent à expérimenter les résumés d’avis générés par l’IA – dans le cas d’Amazon, il s’agit de condenser les avis des clients en un seul paragraphe digeste.
4. Les métavers
La réalité augmentée et la réalité virtuelle devenant de plus en plus courantes, l’IA générative peut contribuer à créer des expériences d’achat virtuelles immersives. Cela rejoint le concept de métavers – des mondes virtuels immersifs où nous pouvons faire du shopping, jouer, travailler et plus encore. Les détaillants avant-gardistes établissent déjà une présence dans le métavers, en créant des magasins virtuels immersifs, interactifs et personnalisés. Nike est un véritable leader dans l’espace métavers avec son magasin Nikeland, à la fois jeu et salle d’exposition, sur la plateforme métavers Roblox. Nikeland comprend des bâtiments, des arènes et des jeux, ainsi qu’une salle d’exposition virtuelle avec des produits numériques.
Quelle est la place de l’IA générative dans tout cela ? La technologie peut contribuer à rendre ces magasins et expériences virtuels plus réactifs. Par exemple, lorsqu’un utilisateur navigue dans un magasin virtuel, l’IA peut générer des placements de produits personnalisés et même des assistants de vente virtuels adaptés à l’historique d’achat et aux préférences de l’utilisateur.
5. Parcours client personnalisé
L’un des avantages les plus alléchants de l’IA générative est qu’elle permet aux détaillants d’offrir un parcours client plus personnalisé. Les assistants d’achat en IA sont un moyen d’y parvenir. Mais l’IA générative peut faire bien plus. Par exemple, la technologie peut être utilisée pour créer des promotions et des offres personnalisées pour chaque acheteur – en analysant ses habitudes d’achat et ses préférences. Supposons qu’un client achète souvent des produits durables ; l’IA pourrait générer des réductions spéciales ou des offres groupées liées à des articles respectueux de l’environnement lors de sa prochaine visite. Cela peut se faire automatiquement et à grande échelle.
L’IA générative peut également être utilisée pour développer des programmes de fidélité hautement personnalisés qui évoluent en fonction des interactions de chaque membre avec la marque. Ainsi, au lieu d’un système de points générique, les membres pourraient se voir proposer des défis personnalisés, des récompenses adaptées à leurs préférences ou des expériences uniques conçues spécialement pour eux.
Le détaillant de produits artisanaux Michaels Stores utilise l’IA générative pour mieux comprendre comment les différents segments de clientèle réagissent aux différents messages. Ainsi, il est passé d’une personnalisation de 20 % des campagnes d’e-mail à une personnalisation impressionnante de 95 % des campagnes d’e-mail, ce qui a permis d’augmenter le taux de clics de 25 % pour les e-mails (41 % pour les campagnes par SMS).
6. Produits personnalisés
L’IA générative peut non seulement suggérer des produits susceptibles d’intéresser les clients, mais aussi les aider à concevoir leurs propres produits, uniques et personnalisés. Space Runners, spécialiste des technologies de la mode, a créé un outil d’IA générative qui permet de concevoir des vêtements uniques à l’aide d’un simple texte. Baptisé Ablo, cet outil d’IA permet aux individus de devenir leur propre marque de mode – et pour les marques, Ablo offre d’incroyables possibilités de co-création avec leurs clients.
7. Qu’en est-il de l’expérience physique en magasin ?
Jusqu’à présent, nous nous sommes concentrés sur l’expérience d’achat en ligne. Mais l’achat dans un magasin physique pourrait également être amélioré par l’IA générative. La technologie peut être utilisée pour créer des affichages de magasin réactifs qui changent en fonction des données en temps réel. Supposons, par exemple, qu’un front froid arrive dans une région ; la vitrine numérique d’un magasin de vêtements pourrait s’adapter pour présenter des vêtements d’hiver et générer une chute de neige en direct en arrière-plan pour attirer les clients. Si l’on ajoute à cela des données personnalisées sur les clients, à l’avenir, les vitrines des magasins pourraient même s’adapter à chaque client, en lui montrant les produits qu’il pourrait souhaiter trouver dans le magasin.
Nous pourrions également voir des miroirs intelligents intégrés à une technologie d’IA générative pour donner aux clients une représentation précise de ce à quoi ressemblerait un produit sur eux – comme les fonctions d’essayage virtuel que nous commençons à voir sur les sites Web et les applications, mais dans un magasin physique. Mais pourquoi les clients voudraient-ils essayer virtuellement des vêtements alors qu’ils se sont rendus dans un magasin physique ? Tout d’abord, le magasin en question n’a peut-être pas tous les styles, toutes les couleurs et toutes les tailles disponibles pour l’essayage.
Coach, une marque de sacs à main et d’accessoires, a expérimenté la technologie des miroirs intelligents. Pour célébrer le lancement de sa campagne Tabby Bag, la marque a installé un miroir intelligent dans sa boutique de Soho à New York. Les clients qui utilisaient le miroir pouvaient se voir avec différentes variations numériques du sac (et d’autres effets numériques, comme des ailes de papillon). Elles pouvaient également télécharger leur image pour la partager en ligne. En prime, Coach a bénéficié d’un marketing social gratuit grâce aux utilisateurs qui ont partagé leurs images sur les médias sociaux.
