Commerçants : 4 conseils pour booster votre performance grâce à l'Intelligence Artificielle

1. Personnaliser les conversations avec les chatbots
Les plateformes comme Uber, Meetic ou Alloresto ont un point commun : elles ont recours aux chatbots pour échanger avec leurs clients sur certains services. En permettant aux entreprises de nouer une relation exclusive avec le client, ces outils de conversation révolutionnent déjà la relation que nous entretenons avec le web et avec notre consommation. Pour renforcer le sentiment d'exclusivité, et par conséquent le capital sympathie de la marque, il faut néanmoins rendre cette relation la plus authentique et la moins fonctionnelle possible.

C'est ici que le choix du chatbot devient crucial, car il serait peu productif de choisir un outil dont le discours serait formaté par des questions limitées ou des réponses toutes faites.
Il est donc vital que les chatbots choisis puissent s'adapter à la tonalité de la conversation et utiliser le langage le plus naturel possible. Ils peuvent pour cela se baser sur ce que les données du client révèlent sur sa personnalité, son comportement, ses intérêts. Le choix doit donc se porter sur des outils dotés de fonctions texte et audio personnalisées, et d'un programme de reconnaissance visuelle précis. Cela permet d'interagir de façon plus intuitive avec le client.

L'usage des chatbots doit ensuite répondre à un second impératif : celui d'aller là où le client est le plus ouvert à la conversation, par exemple sur les réseaux sociaux. Tout comme dans la vie de tous les jours, apparaître au bon moment et au bon endroit est une des clés pour faire de l'interaction une expérience agréable. Facebook Messenger a parfaitement compris l'importance d'une telle démarche, en lançant ses bots dédiés aux marques. Disney y propose à ses fans de converser avec le célèbre Doc Brown de Retour vers le Futur, tandis que Nike s'en sert pour conseiller des nouveaux looks à ses clients selon leurs préférences. L'expérience se décline même dans le secteur culturel. Mona, l'intelligence artificielle qui rend la culture accessible à tous, conseille des sorties aux passionnés d'art et de lieux insolites, en fonction de leurs souhaits, de leur localisation ou de leurs moyens.

2. Adopter une vision plus globale
Une bonne relation commerciale est fondée sur une bonne connaissance des clients. Ce principe s'applique aussi lorsqu'on utilise l'intelligence artificielle pour interagir avec les consommateurs. Afin qu'elle serve au mieux cet objectif, il est important de la « nourrir » avec des données sur les comportements des clients et leurs variations. On acquiert ainsi une meilleure segmentation des profils d'acheteurs, bien au-delà du parcours sur la plateforme de vente. Les recommandations sont alors plus pertinentes, et aident à simplifier le parcours client. Les interactions sur mobile et sur les réseaux sociaux sont également une précieuse mine d'informations, que l'on pourra suivre et analyser en temps réel. En analysant visuellement les comportements « à chaud », l'entreprise augmente sa capacité à ajuster sa stratégie en temps réel. Un avantage qui permet d'établir une relation client soutenue, authentique, et inscrite dans l'instantanéité et la durée.

Par ailleurs, l'analyse des données en temps réel fait gagner un temps considérable aux commerçants, qui peuvent se concentrer sur leurs actions futures et optimiser leur offre.

3. Considérer l'IA comme une alliée du capital humain
Les nouvelles technologies sont de véritables appuis pour combler les manquements liés au traitement des données. C'est en tant que tels, et non en tant que simples gadgets marketing, que les commerçants peuvent à présent les percevoir. Elles deviennent indispensables lorsqu'il s'agit d'effectuer des tâches opérationnelles chronophages, telles que les inventaires. Elles donnent ainsi l'occasion aux retailers de réaffecter le capital humain sur des actions à valeur ajoutée.
Mais ce n'est pas le seul champ dans lequel l'IA peut assister le travail humain. Elle constitue également une alliée lorsqu'il s'agit de récolter les données issues du social listening (réseaux sociaux, avis de consommateurs, formulaires de contact et autres postes d'observation du comportement des consommateurs).

4. Faciliter l'authentification et optimiser l'expérience d'achat
L'une des étapes les plus périlleuses lors d'un acte d'achat en ligne est la phase d'authentification. Pour peu que le client ait oublié son mot de passe, ce qui arrive souvent, l'acte d'achat peut être interrompu. La scène est assez courante, et ce moment requiert donc une présence plus forte de l'entreprise. Ici aussi, l'intelligence artificielle peut entrer en jeu, et aider les clients à franchir cette étape délicate. En simplifiant au maximum les étapes d'authentification, par exemple, pour en faire une expérience agréable. En l'occurrence, les boutons « s'identifier avec son compte Facebook/Google/Twitter » sont particulièrement appréciés.

Aux Etats-Unis, et probablement bientôt en France, les nouvelles boutiques sans caisse AmazonGo emploient la combinaison entre intelligence artificielle et machine learning. Ces fonctionnalités sont dédiées à la localisation et la reconnaissance visuelle des produits. Les clients peuvent ainsi de retrouver immédiatement le bien qu'ils ont acheté. Un usage qui accélère le processus d'achat et augmente considérablement, cela va sans dire, la satisfaction client.

L'analyse visuelle des données sera la compétence clé du commerce de demain
Aujourd'hui, le commerce est de plus en plus confronté au volume grandissant des données. Face à cette déferlante, la performance se mesure à la réactivité de chacun. Il devient essentiel pour les retailers de savoir exploiter ces données le plus rapidement possible, afin d'ajuster leur stratégie. Les commerçants ont donc tout intérêt à faire appel aux plateformes d'analyse visuelle, afin d'acquérir une vision globale des tendances et des besoins de leurs clients, et d'atteindre une réactivité optimale.

Jeff Huckaby, Directeur Global chez Tableau sur le segment de marché commerce de détail et biens de consommation, cherche continuellement à améliorer la manière dont les détaillants voient et comprennent leurs données. Au cours de ses 20 années d'expérience, Jeff a brillamment tenu diverses fonctions analytiques à la fois au niveau Business et IT. Sa vision et sa stratégie de transformation des organisations vers des modèles en libre-service centrés sur l'analyse visuelle et l'analytique avancé ont permis de créer des solutions de Business Intelligence innovantes, considérablement plus rapides, et avec un retour sur investissement quantifiable. C'est cette vision et cette envie de faire progresser le commerce de détail l'ont amené à être nommé au sein du TOP 25 Information Workers du Magazine Information Management en 2011. Il a également reçu un Business Intelligence Award en 2018 avec le prix de la Business Value (ROI).