L’adoption de l’IA dans le secteur du retail est actuellement en phase d’accélération pour servir trois grands objectifs stratégiques : l’engagement client, l’excellence opérationnelle et le développement durable. Les marques de mode tendent à rattraper leur retard sur les technologies mûres autour de l’engagement client, et deviennent pionnières sur certaines (Metavers, IA, NFT) dans un souci de renforcer leur désirabilité dans un environnement transformé.
Grâce à l’avènement des LLM (Large Language Model), au-delà de la capacité à percevoir des phénomènes dans leur complexité et interdépendances, l’IA devient maintenant créative. Les outils d’IA génératives comme DALL·E et ChatGPT catalysent et étendent la créativité humaine. Ces outils peuvent être utilisés pour alimenter les phases amont de recherche et conception de produits nourris des commentaires des clients et tendances des ventes et de marché ou d’autres données. Tirer parti de ces outils peut aider les marques de mode à développer de nouveaux produits plus imaginatifs pour les acheteurs et mieux alignés sur la demande du marché. L’IA permet aussi de créer et imaginer des collections en différant l’usage du tissu.
En effet, la fabrication non durable, les stocks invendus et les longs cycles de production sont des problèmes récurrents et coûteux dans le secteur de la mode. Ainsi, Fashable utilise l’IA générative pour créer des designs de mode durables sans avoir besoin de tissu. Le système permet aux concepteurs de générer rapidement des options numériques infinies pour la mode dans le Métaverse ou le monde réel. En optant pour la technologie AIGC, les designers peuvent aussi créer des vêtements de haute qualité plus rapidement et accomplir de nombreuses tâches en un temps limité. Cela confère plus de temps et d’énergie pour créer des vêtements originaux et uniques sans se soucier de la qualité et de la quantité.
Dans le monde en constante évolution de la mode, rester en avance sur les tendances est essentiel pour réussir. Les outils de prévision des tendances basés sur l’IA sont désormais utilisés pour analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que les médias sociaux, les défilés de mode et les tendances de recherche en ligne, afin de prédire quels styles et couleurs seront populaires dans les saisons à venir.
Cela permet aux détaillants de mode de prendre des décisions plus éclairées sur les produits à stocker et sur la manière de les commercialiser efficacement. Certaines plates-formes alimentées par l’IA peuvent analyser des millions d’images provenant des réseaux sociaux comme Instagram et Pinterest pour identifier les futures tendances de la mode. Les détaillants peuvent mieux anticiper leurs besoins et leurs préférences. Cela permet aussi aux détaillants d’éviter d’investir dans des produits qui ne rencontreraient pas leur public
La gestion des stock est stratégique dans un contexte de concurrence accrue (fast fashion, marques éthiques et/ou digitales, ..), tensions inflationnistes sur le pouvoir d’achat, nouveaux modes de consommation (économie circulaire…). Des solutions basées sur l’IA sont désormais utilisées pour optimiser les niveaux de stock. En analysant les données de ventes historiques, les algorithmes d’IA peuvent prédire les modèles de demande et aider les retailers à prendre des décisions fondées sur les données concernant le réapprovisionnement des stocks. Cela réduit non seulement le risque de ruptures de stock et de surstockage, mais minimise aussi le gaspillage et améliore l’efficacité globale. Selon la National Retail Federation (NRF), les détaillants du monde entier perdraient plus de 100 milliards de dollars chaque année en raison de la « démarque inconnue », terme industriel désignant le vol, la perte et le gaspillage de stocks. Pour l’endiguer, de plus en plus de retailers adoptent des technologies de vision artificielle qui peuvent réduire avec précision et efficacité la “démarque inconnue”.
A l’image de la solution JustWalkOut développée par Amazon, de nouveaux systèmes fondés sur l’IA aident à prévenir les pertes en temps réel, à améliorer le suivi et la protection des actifs dans les points de vente, mais aussi à réduire le vol à l’étalage et à assurer la sécurité des employés et des clients. Ainsi, l’IA combinée avec des réseaux de capteurs IOT transforme efficacement un espace de vente physique en un système connecté qui génère en temps réel un flux de données actionnables permettant de prendre de meilleures décisions. Ainsi, Everseen, une société irlandaise, a développé des systèmes de vision artificielle qui aident les détaillants à détecter et à résoudre les problèmes de démarque inconnue en temps réel.
Les modules de la solution s’intègrent aux caméras, points de vente, ordinateurs et autres systèmes existants d’un retailer. Cela donne une vue d’ensemble de la chaîne d’approvisionnement (de l’entrepôt au magasin, en passant par l’étagère et la caisse) pouvant détecter les ruptures dans les stocks afin de déclencher les actions nécessaires.
La personnalisation devient clé avec des consommateurs en attente d’expériences sur mesure qui répondent à leurs préférences individuelles. L’enjeu est de leur proposer à chacun des messages qui leur correspondent tellement bien qu’ils constituent de vraies réponses, en fonction de leur goûts mais aussi du contexte dans lequel ils se situent. Les outils alimentés par l’IA permettent d’analyser l’immensité des traces numériques des clients, telles que l’historique de navigation, l’historique des achats ou les informations démographiques, pour créer des recommandations de produits personnalisées et des campagnes marketing ciblées. Les cabines d’essayage virtuelles sont un autre exemple d’amélioration de l’expérience client basée sur l’IA.
En utilisant la technologie de réalité augmentée (AR), les clients peuvent essayer virtuellement des vêtements chez eux, ce qui rend l’expérience d’achat en ligne plus interactive et agréable. Cela augmente non seulement la satisfaction des clients, mais réduit également la probabilité de retours en raison par exemple d’un mauvais choix de taille.
Les technologies d’IA génératives permettent enfin de renouveler radicalement les expériences conversationnelles. Les “vieux” chatbots que nous croisions jusqu’alors – scriptés et ultra limités – semblent d’un coup désuets. L’avènement des modèles de langues rend possible la création de chatbots d’un nouveau genre capable de proposer une véritable expérience de conversation humaine : tumultueuse, nuancée, faite d’interruptions et contradictions. Du vieux chatbot souvent cantonné à l’automatisation des services clients et enfermé dans une liste finie d’intentions, le chatbot devient maintenant prescripteur, mimant le conseiller, le vendeur sympathique et avenant, solution idéale pour humaniser ces kilomètres de linéaires cliniques des sites du e-commerce.
Ainsi par exemple, la marque française de cosmétique bio premium, Les Huilettes, a mis en place sur son site e-commerce un chatbot qui joue le rôle d’une conseillère beauté infatigable et capable de convaincre sur la valeur des produits et les rituels beauté associés. Ces chatbots peuvent gérer un large éventail de demandes des clients, allant de la réponse aux questions sur la disponibilité des produits à la fourniture de conseils de tout type, rendant l’expérience d’achat plus fluide et plus agréable.
Interlocuteur unique et de proximité, Synvance vous guide et vous accompagne pour réussir votre transformation
Politique de confidentialité Mentions Légales /Conditions Générales Plan du siteCopyright © SYNVANCE, 2023
