La taille du marché de l’IA dans le commerce de détail devrait passer de 7,30 milliards USD en 2023 à 29,45 milliards USD d’ici 2028, soit un TCAC de 32,17% au cours de la période de prévision (2023-2028)*. Cette croissance exponentielle met en évidence l’impact de l’IA du traitement du langage naturel, qui redéfinit le paysage du retail en optimisant les opérations, en améliorant l’expérience client et en décuplant l’innovation.
Dans cet article, nous explorerons les applications spécifiques et les impacts tangibles de ces technologies avancées dans le secteur du retail.
*Source: https://www.mordorintelligence.com/fr/industry-reports/artificial-intelligence-in-retail-market
L’importance de l’IA analytique par rapport à l’IA générative.
L’IA analytique génère de la donnée structurée à partir d’un grand volume de données structurées et non structurées. Contrairement à l’IA générative, qui génère de la donnée non structurée , à partir d’un grand volume de données elles aussi non structurées. Les usages sont donc différents, et parfois complémentaires. Par exemple, la première excelle dans l’extraction d’informations dans des flux d’emails pour simplifier le traitement des réclamations des transporteurs, tandis que la seconde pourrait produire des réponses d’emails en y apportant de la créativité dans la formulation.
Le traitement du langage naturel est également crucial pour analyser les avis et feedbacks des clients, offrant une compréhension approfondie des préférences des consommateurs. L’IA générative est plus axée sur la création et l’innovation, tandis que l’IA analytique se concentre sur l’interprétation et l’exploitation des données non structurées (ou elle excelle) pour améliorer les processus commerciaux et les décisions stratégiques.
Dès lors, dans le secteur du retail où les décisions doivent souvent être prises rapidement et sont basées sur des volumes importants de données variables, l’IA analytique offre une approche performante pour améliorer les performances commerciales et l’expérience client, restant par ailleurs totalement explicable pour celles qui ont une approche symbolique, ce qui permet :
- d’éviter les erreurs de traitement de la donnée
- d’éviter les biais et hallucinations
- d’améliorer de façon agile la configuration des IAs
Nous vous invitons d’ailleurs à regarder notre Minute Ai&Society Ep.5 : “Sait-on ce qu’il se passe dans la tête d’une IA” pour mieux comprendre l’importance de l’explicabilité de l’IA.
Accélérer les performances dans le retail grâce à l’IA analytique
Suivi relation fournisseurs
L’IA analytique peut servir au suivi de la relation fournisseurs, tant elle permet d’optimiser la gestion de stocks. Par exemple, un détaillant de mode, confronté à des problèmes de gestion des stocks, a mis en œuvre la prévision de la demande pilotée par l’IA. Cela a conduit à une réduction significative des ruptures de stock, améliorant la satisfaction client et augmentant les flux de trésorerie. Les résultats incluent une réduction de 15% des ruptures de stock et une diminution de 30% des coûts de stockage grâce à l’optimisation des niveaux d’inventaire*.
Plus encore, l’IA analytique peut se connecter à votre CRM (Customer Relationship Management) et dès lors vous soulager de tâches simples et fastidieuses en remontant directement les informations nécessaires dans votre CRM pour traiter optimalement vos relations fournisseurs et vos suivis de frets. Par ailleurs, une connexion directe avec l’outil d’un transporteur permet d’obtenir le suivi en temps réel d’une livraison, pour la partager au client.
*(Source: Retail Analytics Case Study, 2022)
Suivi des demandes entrantes
L’IA analytique peut être un allié de taille concernant le suivi de la relation client, tant elle permet la gestion des demandes entrantes. En effet, prenons l’exemple de la gestion des réclamations, l’IA analytique est essentielle pour détecter instantanément les situations requérant une intervention urgente et pour les diriger vers la personne appropriée. Cette approche améliore significativement l’efficacité du traitement des réclamations consolidant de ce fait la relation entre l’entreprise et sa clientèle, jusqu’à diviser par 10 le temps de traitement des messages entrants grâce à InboxCare
Analyse des enquêtes de satisfaction
Les enquêtes de satisfaction induisent souvent des réponses sous forme de texte libre. Dès lors, l’IA analytique s’avère cruciale pour extraire l’information du texte reçu, identifier les données pertinentes et fournir une analyse détaillée de celle-ci.
Ces cas d’usage démontrent clairement comment l’IA analytique peut être un outil puissant pour accélérer les performances dans le secteur du retail, offrant des avantages significatifs en termes de relation fournisseurs, de suivi des demandes entrantes et d’analyse d’enquête de satisfaction.
L’exemple Manutan
L’Impact de l’IA analytique dans la collaboration entre Manutan et Golem.ai
Manutan, leader européen en fournitures et services pour entreprises, a relevé un défi majeur en collaborant avec Golem.ai pour optimiser le traitement de plus d’un million d’emails reçus annuellement. L’objectif était de rendre le traitement des emails plus efficace, en particulier pour les commandes, les demandes de renseignements et les réclamations.
L’utilisation de l’IA analytique par Manutan
Golem.ai a mis en place InboxCare, une solution d’IA analytique, pour automatiser le tri de 3 000 à 4 000 emails quotidiens. Cette technologie permet de détecter plusieurs intentions dans un seul message, comme les demandes de devis ou les changements d’adresse, et se connecte au CRM pour accéder à toutes les informations nécessaires.
Résultats et bénéfices
Grâce à cette collaboration, Manutan a pu augmenter son efficacité et son chiffre d’affaires, tout en économisant du temps pour ses équipes. L’IA analytique a permis de router 85% des emails vers le bon service, tout en traitant des demandes en français, anglais et néerlandais, démontrant l’efficacité de l’IA dans la gestion des communications multilingues.
Cette initiative illustre parfaitement comment l’IA analytique peut transformer les processus d’affaires, améliorer l’efficacité opérationnelle et offrir une expérience client optimale.
En conclusion, l’utilisation de l’intelligence artificielle analytique représente un atout majeur dans le secteur du Retail. Plus précisément, le traitement du langage se révèle être un outil de poids pour accélérer les performances des acteurs du Retail, dans les cas d’usages comportant des textes à analyser. Et ce, grâce à des applications telles que l’optimisation du suivi relation fournisseurs, du suivi des demandes entrantes, et de l’analyse d’enquêtes de satisfaction. En bref, l’IA analytique s’avère être un atout de poids lorsqu’il s’agit d’extraire de l’information et de transformer de la donnée non-structurée en donnée structurée. Toutefois, si l’IA analytique se révèle être un facteur clé de croissance pour le marché du Retail, l’IA générative s’avère être également un outil intéressant lors de la génération de campagne marketing, ou de la génération de contenu en général, tout dépend dans quel cas d’usage l’IA est utilisée. In fine, l’adoption de l’IA dans le retail n’est plus seulement un avantage concurrentiel, mais une nécessité pour rester pertinent et prospère dans le marché dynamique d’aujourd’hui.
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