Les détaillants utilisent l’IA depuis plusieurs décennies, mais son adoption généralisée et son impact significatif sur le secteur ont été plus visibles ces dernières années.
L’utilisation de l’IA dans le commerce de détail a commencé à prendre de l’ampleur au début des années 2000, avec le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique plus avancés et la disponibilité de grandes quantités de données.
Initialement, les détaillants utilisaient l’IA pour des tâches de base, notamment la gestion des stocks et la prévision de la demande. Cependant, à mesure que des progrès ont été réalisés, cette pratique est devenue plus répandue dans d’autres aspects du commerce de détail, tels que le marketing personnalisé, le service client, l’optimisation des prix et la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Avec l’essor du commerce électronique et l’importance croissante de la prise de décision basée sur les données, l’adoption de l’IA dans le commerce de détail s’est accélérée. Les détaillants s’appuient désormais sur l’IA pour améliorer l’expérience d’achat, optimiser leurs opérations commerciales et acquérir un avantage concurrentiel global.
L'IA générative a du potentiel dans le service client
Depuis qu’OpenAI a lancé ChatGPT en novembre 2022, il y a eu beaucoup de battage médiatique autour du caractère révolutionnaire de l’IA générative dans tous les secteurs. Dans les secteurs de la vente au détail et de l’habillement, son principal impact concernera les assistants commerciaux virtuels. Les chatbots et assistants virtuels basés sur l'IA générative peuvent traiter les demandes des clients 24h/7 et XNUMXj/XNUMX. Ils peuvent répondre instantanément aux questions fréquemment posées sur la disponibilité des produits, l'état des commandes ou les politiques de retour. Répondre aux demandes de renseignements courantes et fournir des conseils d'achat personnalisés permet aux agents humains de se concentrer sur des problèmes plus complexes.
Les systèmes basés sur l'IA peuvent également analyser les plaintes des clients et générer des réponses ou des résolutions appropriées, garantissant ainsi un traitement cohérent et rapide des problèmes des clients.
L’IA est utilisée par les détaillants pour lutter contre l’ESG, l’inflation et la perturbation de la chaîne d’approvisionnement
L'IA peut contribuer aux objectifs ESG des détaillants en améliorant les achats personnalisés, la gestion des stocks et la logistique. Les outils de Salesforce et Dynamic Yield peuvent aider les détaillants à personnaliser les promotions, les recommandations de produits et les offres pour les clients. En analysant les données clients, les détaillants peuvent réduire le gaspillage en proposant des produits pertinents aux clients, augmentant ainsi les ventes et la satisfaction des clients. Le système de gestion des commandes (OMS) d'IBM peut également aider les détaillants à améliorer la précision des commandes, en réduisant les besoins de retours et d'échanges et en minimisant le gaspillage.
L’IA peut aider les détaillants à optimiser leurs chaînes d’approvisionnement en analysant les données et en identifiant les opportunités de réduction des coûts pour mieux gérer les pressions causées par l’inflation. Les algorithmes d’IA peuvent aider à optimiser les itinéraires de transport, à rationaliser les processus d’approvisionnement et à identifier des fournisseurs alternatifs ou des options d’approvisionnement pour atténuer l’impact de l’inflation sur les coûts de la chaîne d’approvisionnement.
La prévision de la demande et la gestion des stocks sont d’autres moyens par lesquels les détaillants peuvent utiliser l’IA pour gérer des chaînes d’approvisionnement coûteuses. Les modèles de prévision de la demande basés sur l’IA peuvent aider les détaillants à anticiper les changements dans la demande des consommateurs dus à l’inflation. En prévoyant avec précision la demande future, les détaillants peuvent ajuster les niveaux de stocks, garantir la disponibilité des produits populaires et éviter le surstockage ou le sous-stockage. Cela permet d’optimiser le fonds de roulement et de réduire le risque d’obsolescence ou de rupture de stock, qui peut s’avérer coûteux dans un environnement inflationniste.
Source à partir de Retail-insight-network.com
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