Les retailers commencent à se montrer plus pragmatiques face aux opportunités offertes par l'IA.
Le secteur du retail était de retour en masse à New York cette semaine pour le Retail’s Big Show de la NRF. Plus de 40 000 participants, 1 000 exposants et plus de 100 sessions ont clairement démontré l'importance de cette manifestation pour les cadres du retail. Ce salon annuel de la NRF leur permet en effet de s'informer des nouveautés technologiques et des nouveaux développements du secteur du retail.
Bien que l'IA ait été présente au salon de l'année dernière, la technologie la plus largement discutée a été celle des cas AI/ML traditionnels. Cette année, l'IA générative a été au centre de nombreuses discussions, présentations et expositions. Plus d'un an après le lancement d'Open AI et d'autres outils génératifs, les retailers et leurs partenaires technologiques ont pu construire, tester et réaliser différentes applications concrètes.
81% des décideurs du retail sont conscients de « l'urgence » d'adopter l'IA générative. - Google, lors du salon NRF 2024.
Il y a eu certes beaucoup de buzz autour de l'IA lors de ce salon. Cependant, certaines des plus grandes entreprises technologiques, firmes d’études, et certains des plus grands retailers ont fourni une vision stable et pragmatique de l'IA. La création de fondations pour les données, dans la mesure où elles sont un préalable à l’usage de l’IA, a également retenu l’attention.
Les données restent un actif stratégique pour les retailers
Lors d'une session, Microsoft a couvert plusieurs grands domaines de cas d'usage qui peuvent donner matière à réflexion pour les retailers :
- Optimiser la valeur des données
- Améliorer le parcours client
- Responsabiliser les employés des magasins
- Créer des chaînes d’approvisionnement temps réel
La qualité et la gouvernance des données sont nécessaires pour tous ces cas d'usage.
Jamie Clarke, de NIQ, l'a très bien exprimé dans sa session, « Les données sont un actif stratégique. Les gérer correctement peut faire toute la différence... C'est un facteur de différenciation, car les retailers ont besoin de données pour créer l'expérience dans le cadre du commerce unifié. »
Trois tendances à côté de l'IA
1) Commerce unifié : Chaque année, les attentes des clients ne cessent de croître à mesure qu'ils adoptent un comportement d'achat plus digital. En quelques années, les retailers ont réussi à déployer le BOPIS (buy-online-pick-up-in-store) et d'autres capacités omnicanales clés. Ils ont maîtrisé tous les besoins omnicanaux de base des consommateurs. Malheureusement, ces derniers sont déjà passés à des besoins plus avancés. Les consommateurs s'attendent à pouvoir acheter tout, à tout moment et partout. Ils s’attendent également à ce que les retailers se souviennent d’eux. Selon une récente étude d’IBM, seuls 9 % des consommateurs sont satisfaits des activités en magasin et 14 % uniquement sont satisfaits des achats en ligne. Pour répondre à toutes ces attentes, les retailers ont désormais besoin de données plus détaillées. Tous leurs canaux de commerce doivent être connectés de manière transparente et disponibles pour le consommateur, ce qui inclut les magasins physiques.
2) Les retailers doivent diversifier leurs revenus : Des hausses de coûts à deux chiffres ont été répercutées sur le consommateur dans la plupart des catégories ce qui a eu pour effet de limiter la demande. Dans les années à venir, la croissance en termes d’unités vendues devrait être nulle ou inférieure à 10 pour les produits. De plus, les consommateurs aujourd'hui s’orientent vers des achats responsables et durables et ont tendance de ce fait à conserver plus longtemps certains articles. Les retailers cherchent désormais d'autres moyens d’obtenir des revenus. Ils exploitent par exemple les réseaux de publicité sur les lieux de vente (retail media networks). Ils développent des activités B2B. Ils identifient de nouveaux services tels que les services financiers qu’ils proposent à leurs principaux consommateurs. Les réseaux de publicité sur les lieux de vente (retail media) représentent à eux seuls un marché estimé à 45 milliards de dollars et devraient encore croître de 10 milliards de dollars en 2024, selon la NRF. À mesure que les offres se diversifient, les retailers doivent disposer des capacités de marketing et de gestion des données nécessaires pour capturer leur part de ces nouvelles sources de revenus.
3) Le retail circulaire, étoile montante du développement durable. Si à l'inverse de l’IA, le développement durable dans son ensemble n'a pas fait les gros titres, nous avons malgré tout constaté une attention plus soutenue dans ce domaine. La NRF a par exemple organisé un atelier de quatre heures consacré à l'économie circulaire. L'objectif des systèmes et pratiques du retail circulaire est de maintenir le produit en usage le plus longtemps possible, d'encourager la recyclabilité et la gestion de la fin de vie des produits. La création d'un passeport numérique pour les produits et/ou le développement de plateformes de commerce circulaire pour les marques et les consommateurs en sont des exemples. Avec une économie mondiale totalement interconnectée, les marques et les retailers doivent être au fait des réglementations actuelles et en développement. Ces réglementations peuvent en effet impacter directement les exigences de mise sur le marché et, par conséquent, les besoins en données produit, en données fournisseur, et bien plus.
Floor & Decor améliore l'expérience client grâce à de meilleures données
Lors de la session Big Ideas du salon NRF, j'ai rencontré Jared Brown, Directeur des technologies de l'information de Floor & Decor. Nous avons discuté du rôle de la gestion des données dans la croissance de l’entreprise. Floor & Decor est en effet passé de 50 à 220 magasins, avec des implications positives en termes de produits et d'expérience client. Lorsque l’entreprise a lancé son programme de données de référence, elle disposait de systèmes disparates et de silos de données. Elle a maintenant un programme officiel de gestion des données. Les ingénieurs de Floor & Decor savaient qu'ils allaient devoir gérer beaucoup plus de points de données provenant d'un plus grand nombre de références produit. L’entreprise devait donc évoluer au fur et à mesure de l'ajout de nouveaux magasins.
Après avoir mis en place leurs solutions de Master Data Management et d'intégration des fournisseurs, ils ont pu consolider leurs données produit et créer une source unique de vérité. Ils ont également mis en place des workflows permettant aux différentes équipes de faire circuler efficacement les données dans l'organisation. Ils ont ainsi obtenu des données propres, aptes à être partagées sur tous les canaux de vente.
En travaillant à l'amélioration des données et à l’identification des étapes les plus chronophages du cycle de vie de leurs produits, ils ont peu à peu commencé à obtenir des améliorations. Ils ont ainsi réduit de plus de 50 % leur délai de mise sur le marché. Ils peuvent désormais proposer de nouveaux assortiments aux clients plus rapidement et avec une plus grande confiance.
Regardez la session avec Floor & Decor lors du salon NRF 2024
Cas d'usage actuels et futurs de l'IA générative.
Parmi les cas d'usage de l'IA présentés ci-dessus, l'un des plus courants est la possibilité d’optimiser la valeur des données. Pour les retailers, dans le cadre du Master Data Management (MDM), ce cas d'usage peut être pris en charge par des capacités permettant de catégoriser et de dédupliquer les données, mais aussi d'améliorer et d'accélérer le traitement des données. D’un point de vue d'IA générative, le MDM prend en charge l'utilisation gouvernée des données. Il permet d'améliorer les données produit et de générer des variations de ces données. Mais, surtout, le MDM constitue la source fiable de données de référence exploitables par les retailers pour d'autres cas d'usage de l'IA.
Le cas d'usage de l'IA générative en magasin avec les clients est relativement nouveau. L'un des cas d'usage les plus fascinants a été l'utilisation des capacités vocales de traitement du langage naturel (NLP) de l'IA générative. Tractor Supply a partagé ce cas d'usage lors du salon de la NRF. Il offre une vue du futur et de la façon dont les employés en magasin peuvent tirer parti d'une solution d'IA générative. Il s’agit essentiellement d’un assistant intelligent qui fournit à la demande des recommandations de produits et des informations aux employés de Tractor Supply.
Le Master Data Management : des fondations pour l'agilité
Le cycle de l'innovation s'accélère encore dans le retail. Avec l'adoption continue de différentes approches AI/ML pour les entreprises et pour les consommateurs, le rythme des perturbations va s'accroître en 2024/2025. Il est donc impératif de pouvoir acquérir, gérer et partager des données à l’aide d’approches de gouvernance des données agiles sur l’ensemble des canaux. En outre, le fait de s'assurer que ces données sont de haute qualité et répondent à toutes vos normes internes et externes encourage les équipes et les partenaires à leur faire confiance et à les utiliser au maximum. La fiabilité des données est vitale pour :
- Offrir des expériences client supérieures
- Accélérer la mise sur le marché
- Construire une chaîne d’approvisionnement résiliente
- Assurer le reporting des objectifs ESG
Quels que soient vos besoins en données pour l'année à venir, nous serions heureux de vous rencontrer pour discuter avec vous de vos besoins et de vos aspirations dans ce domaine. Comme en témoigne le Retail’s Big Show 2024 de la NRF, les données sont déterminantes pour assurer le succès du retail. Contactez-nous pour savoir comment nous avons aidé d'autres retailers tels que vous.
