Comment le retail intègre-t-il les technologies basées sur l’intelligence artificielle ? Quelles sont les attentes des retailers ? Octopeek, start-up spécialisée en data science et en IA, s’est interrogée sur le sujet et a lancé une grande étude auprès de 112 décideurs de la distribution. Son objectif : comprendre les enjeux de l’IA dans le retail.
La start-up Octopeek a interrogé 112 décideurs du retail entre le 15 septembre et le 4 octobre 2019 et constitué, après analyse des résultats, l’infographie ci-dessous. Le déploiement de l’IA semble faire l’unanimité chez les retailers puisque 67% des personnes interrogées travaillent actuellement à ce déploiement. Tous la considèrent comme une nécessité.
Sur le podium des objectifs de ces déploiements IA, Octopeek a recensé en première position le développement du prédictif (61%) puis la segmentation pour personnaliser (50%) et ex-aequo la modélisation du comportement d’achat et la gestion des bases de data clients (46%).
Pour les retailers, l’IA a une valeur ajoutée dans plusieurs domaines de leur secteur :
- L’amélioration des vente
- L’automatisation pour la relation clients
- L’analyse et la veille de la concurrence
Octopeek a également listé les solutions d’IA déjà déployées actuellement et celles en déploiement d’ici 3 ans chez les décideurs interrogés. Une priorité est clairement mise en avant chez les retailers : le traitement du big data.
Déployer l’IA fait l’unanimité pour les retailers mais c’est une réalité pour 67% d’entre eux
La nécessité de déployer l’IA dans les solutions e-commerce fait l’unanimité : pour 100% des répondants elle est bénéfique, et est même jugée indispensable pour 67% d’entre eux.
Dans la pratique, 67 % des retailers travaillent sur le déploiement de l’IA dans leurs solutions e-commerce dont 52 % activement et 29 % ont commencé à réfléchir à son implémentation.
L’IA pour quels objectifs ? Prédictif, segmentation marketing et gestion de la data clients
Les retailers sont très pragmatiques : les objectifs de l’IA sont directement liés à la l’amélioration de leurs ventes et pour cela il faut s’appuyer sur les analyses prédictives et donc la data.
« Proposer le bon produit, au bon moment et à la bonne personne » est plus que jamais le crédo des retailers » et pourrait résumer ce podium : les objectifs qui ont remporté le plus de suffrages sont à :
- 61 % : développer le prédictif
- 50 % : segmenter pour personnaliser les messages
- 46 % : modéliser le comportement d’achat
- 46 % ex aequo : gérer les bases de la data clients
On retrouve ensuite avec des pourcentages nettement moins importants :
- Améliorer le parcours clients : 25 %
- Améliorer les campagnes marketing : 25 %
- Gérer les stocks et expéditions : 21 %
- Améliorer la connaissance client : 14 %
- Gérer les bases de données catalogue (gestion de la data catalogue) : 11 %
La valeur ajoutée de l’IA : La data pour les analyses prédictives et l’automatisation de la relation clients
Fidèles à leur objectif d’améliorer les ventes, les trois premiers domaines pour lesquels les retailers estiment que l’IA est importante à primordiale concernent le prédictif :
- 89 % : analyser la data pour prévoir les ventes et gérer les stocks
- 89 % : améliorer la personnalisation/l’individualisation des campagnes
- 86 % : comprendre les comportements des internautes
L’automatisation et la robotisation dans le cadre de la relation clients s’imposent en 2ème lieu afin d’alléger les opérateurs de tâches chronophages tout en fiabilisant le process :
Pour les retailers, l’IA est importante ou primordiale à :
- 75 % pour automatiser les réponses aux consommateurs et leur répondre plus rapidement
- 71 % pour robotiser /automatiser les expéditions
L’analyse et la veille de la concurrence sont également des points cruciaux. Les retailers estiment que l’IA est importante à primordiale à :
- 68 % pour analyser en temps réel les datas afin de mettre à jour le catalogue sur tous les canaux (site, applis)
- 68 % : pour la veille des sites concurrents afin de mettre à jour le catalogue en temps réel
- Ex-aequo à 68 % ils citent l’IA comme étant importante à primordiale pour la réduction des coûts de stockage et d’expédition mais également pour améliorer les recommandations et le retargeting.
En bas du classement des domaines pour lesquelles l’IA est importante à primordiale les retailers positionnent à :
- 64 % l’enrichissement des bases de données clients avec des data extérieures (ex : celles issues des réseaux sociaux)
- 61 % la diminution des abandons de paniers
- 57 % la mise à jour les bases de données clients (coordonnées – suppression des inactifs…)
Quelles solutions d’IA déjà déployées ? L’IA pour traiter le big data et le chabot en tête
Le traitement du big data est le nerf de la guerre. Que ce soit pour prédire les comportements des internautes, effectuer une veille concurrentielle ou envoyer le bon message à la bonne personne au bon moment : il faut posséder de la data et savoir en tirer parti.
L’intelligence artificielle est une avancée importante pour optimiser le traitement du big data. Elle va permettre des analyses plus fiables, plus rapides – voir en temps réel- et les retailers l’ont bien compris.
C’est le plus fort taux de déploiement déjà réalisé avec un taux de 36 %.
Ce taux atteindra même 82% d’ici 3 ans en faisant de l’IA appliquée au big data la solution la plus implantée chez les retailers. En effet 46 % de ces derniers ont indiqué qu’ils allaient la déployer dans les 3 prochaines années.
Le chatbot est le 2ème outil déployé par les retailers (32 %) mais sa progression d’ici 3 ans le placera seulement en 5ème position avec tout de même 68 % d’implémentation.
IA pour enrichir les données clients (croisement avec des données extérieures comme les réseaux sociaux) : occupe la 3ème place du podium. Avec 43 % des retailers qui vont investir dans cette solution dans les 3 ans, on atteindra les 72 %, la positionnant comme la quatrième solution la plus implémentée. Elle témoigne de la volonté des retailers de chercher de nouvelles sources pour renseigner le plus précisément possible le profil de leurs clients et prospects.
Les solutions d’IA déjà déployées :
- 36 % : IA pour traiter le big data
- 32 % : Chatbot
- 29 % : IA pour enrichir les données clients avec des datas extérieures comme celles issues des réseaux sociaux
- 25 % : IA pour veille concurrentielle
- 21 % : IA pour les analytics
- 18 % : IA pour personnaliser les campagnes marketing
- 11 % : pour les assistants vocaux
- 11 % : pour la reconnaissance visuelle de produits
- 7 % : pour l’automatisation des expéditions
- 7 % : pour l’essayage virtuel de produits
- aucune pour la livraison par drones
Les déploiement d’ici à 3 ans : l’IA pour traiter le big data indétrônable suivi par la personnalisation des campagnes marketing
L’IA pour traiter le big data reste la solution dans laquelle les retailers vont le plus investir d’ici à 3 ans.
L’IA pour personnaliser les campagnes marketing se classe en 2ème position.
D’ici à 3 ans, 79 % des retailers auront déployé une solution d’IA pour personnaliser les campagnes marketing contre 18% à l’heure actuelle. C’est une des plus fortes progressions avec celle de l’adoption des assistants vocaux (plus 43 points). Cela témoigne de leur volonté de segmenter pour cibler le plus finement possible les messages adressés à leurs cibles.
L’IA pour les analytics va passer de 21% à l’heure actuelle à 78 % d’ici 3 ans confirmant l’impératif de savoir tirer parti de la data.
A noter que les plus fortes progressions d’ici à 3 ans seront les solutions intégrant l’IA pour :
- personnaliser les campagnes marketing (plus 43 points portant à 79 % le pourcentage d’équipements contre 18 % aujourd’hui)
- ex-aequo : les assistants vocaux (plus 43 points : 65 % dans 3 ans versus 11 % actuellement)
- les analytics (plus 36 points : 78 % contre 21 % actuellement)
Manque de formation et de compétences technologiques : les premiers freins au développement de l’IA dans le retail
L’IA est une technologie complexe et les principaux freins à son développement dans le retail tiennent au manque de formation des collaborateurs et au manque de compétences techniques.
Le manque de budgets et de soutien de la direction n’apparaissent qu’au deuxième plan en tant qu’entraves au développement de l’IA.
Les répondants sont d’accord et tout à fait d’accord :
- 79 % : il est nécessaire de former les collaborateurs
- 75 % : il y a un manque de compétences technologiques pour choisir la solution d’IA adaptée
- 57 % : il existe des difficultés techniques d’intégration de l’IA dans les systèmes déjà existants
- 57 % ex-aequo : les délais de configuration sont longs (temps d’apprentissage du machine learning)
- 54 % : les coûts des solutions à base d’IA sont élevés
- 43 % : il y a un manque de soutien de la DG qui ne voit pas ce que l’IA peut apporter au e-commerce
