Êtes-vous prêt à franchir une nouvelle étape dans la personnalisation du commerce de détail grâce à l'IA ?

aperçu
06 décembre 2024
9 min lues


Rahul Mahajan, directeur technique mondial chez Nagarro, est un inventeur qui façonne l'avenir de la transformation des entreprises. Fort d'une expertise approfondie en matière d'IA et de multiples brevets technologiques, il guide les leaders du classement Fortune 1000 dans la création d'entreprises intelligentes, autonomes et prêtes pour l'avenir.

Pour accroître la rentabilité du commerce de détail, il est tout aussi important de fidéliser les clients existants que d'en attirer de nouveaux. Il est essentiel de maximiser la valeur de la vie du client (CLV), et la personnalisation est l'un des moyens les plus efficaces d'y parvenir. Des expériences, des offres et une communication sur mesure permettent de fidéliser les clients, d'accroître leur satisfaction et d'aider les détaillants à se démarquer sur un marché encombré.

Les détaillants de divers secteurs utilisent de plus en plus l'IA pour personnaliser l'expérience client. L'Oréal et Sephora ouvrent la voie en proposant des recommandations de produits sur mesure basées sur des données telles que l'historique des achats, le comportement de navigation et des caractéristiques personnelles comme le type de peau. D'autres détaillants, tels que Macy's, Nordstrom et Amazon, utilisent également l'IA pour un marketing personnalisé, des suggestions de produits et des stratégies de prix. Walmart et Target utilisent l'IA pour optimiser les stocks et mettre au point des promotions sur mesure en fonction des préférences des clients et des tendances saisonnières. Ce changement permet non seulement d'améliorer la fidélisation des clients, mais aussi de générer une loyauté et une croissance à long terme pour ces détaillants

Cet article examine les différents niveaux de personnalisation pilotée par l'IA et leur impact sur l'expérience client. Observez comment les entreprises qui tirent parti d'une personnalisation accrue augmentent non seulement l'engagement de leurs clients, mais les fidélisent également sur le long terme, ouvrant ainsi la voie à une croissance durable et à la fidélisation de la clientèle.

Faire progresser la personnalisation du commerce de détail : de l'élémentaire à l'ultra-personnalisé

Niveaux de personnalisation : une comparaison Levels of AI Personalization


Principes du niveau3 - Expériences client humanisées et ultra-personnalisées (CX)

Un niveau de personnalisation plus élevé s'appuie sur un écosystème interconnecté, une compréhension plus approfondie du contexte de l'utilisateur, l'intégration d'une valeur émotionnelle dans le style de vie du client et la fourniture d'expériences simples et conviviales. En combinant ces éléments, les détaillants peuvent créer des interactions significatives et transparentes qui non seulement répondent aux attentes des clients, mais aussi établissent des relations durables, favorisent la fidélité et stimulent la croissance de l'entreprise.

Exploiter l'écosystème
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Level 3 parvient à une personnalisation avancée en exploitant un écosystème interconnecté de données provenant d'appareils IoT, de capteurs en magasin, d'applications mobiles et de plateformes en ligne. Cette approche unifiée permet d'offrir des expériences transparentes et adaptatives en fonction du mode de vie et des préférences des clients.

Par exemple, une cliente cherchant à acheter une robe de soirée pourrait recevoir des suggestions personnalisées d'accessoires, des conseils de maquillage et des services de couture locaux en fonction de ses interactions précédentes. En offrant de telles expériences hyper pertinentes, les détaillants renforcent la confiance, créent de la valeur et font partie intégrante du parcours du client.


Une compréhension plus approfondie du contexte de l'utilisateur
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La personnalisation se concentre sur une compréhension plus approfondie du contexte de l'utilisateur et utilise des informations en temps réel sur le comportement, les préférences et l'environnement du client. Les détaillants analysent les données issues des interactions en ligne, des activités en magasin et des appareils compatibles IoT afin d'anticiper les besoins et de proposer des solutions adaptées aux situations individuelles.

Par exemple, un client qui prévoit des vacances à la plage pourrait recevoir des recommandations pour des soins de la peau adaptés à la météo, des tenues adaptées au voyage et des réductions exclusives sur des accessoires pertinents. En adaptant les offres au contexte spécifique du client, les détaillants créent des expériences qui semblent intuitives, pertinentes et qui apportent un véritable soutien, ce qui favorise la fidélité et la confiance.

Émotionnel avec une valeur intégrée dans le style de vie du client
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La personnalisation va au-delà des recommandations fonctionnelles en intégrant une valeur émotionnelle dans le mode de vie du client. Les détaillants utilisent des données approfondies pour comprendre les désirs, les défis et les émotions des clients et leur proposer des solutions qui les touchent personnellement. Cette approche permet de créer des liens émotionnels, de donner du sens à l'expérience d'achat et de l'aligner sur les objectifs de vie du client.

Imaginons par exemple un client qui rêve d'avoir une peau éclatante comme son influenceur préféré. La personnalisation avancée offre des recommandations de soins de la peau sur mesure, des routines personnalisées et des remises exclusives, le tout aligné sur ses objectifs de beauté. Grâce à une interface intuitive et conviviale, cette expérience crée un lien émotionnel et démontre que le détaillant comprend et soutient réellement les désirs du client. Cette approche basée sur l'empathie permet d'instaurer la confiance, d'encourager la fidélité et de transformer la séance d'achat en un véritable partenariat.


Une communication simple et conviviale
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La personnalisation doit être simple et conviviale, en veillant à ce que les technologies avancées améliorent l'expérience du client au lieu de la compliquer. Les détaillants se concentrent sur des interfaces intuitives et des interactions transparentes qui permettent aux clients d'accéder facilement à des recommandations personnalisées sans se sentir submergés. L'objectif est d'offrir des solutions pertinentes sans complexité inutile et sans effort.

Par exemple, un client pourrait recevoir des recommandations personnalisées sur les soins de la peau en fonction de ses préférences, via une application mobile conviviale avec des étapes claires et réalisables. Cette simplicité, associée à un niveau élevé de personnalisation, rend l'expérience naturelle et accessible, ce qui renforce le sentiment de confiance et permet au client de se sentir valorisé à chaque point de contact.

Cas d'utilisation dans le monde réel

Bot++ : Le copilote IA pour le shopping

Oubliez les chatbots encombrants. Il s'agit d'un véritable copilote d'IA, prêt à répondre à vos questions, à clarifier les détails des produits et à vous offrir des conseils d'achat personnalisés, pour que le shopping en ligne devienne un jeu d'enfant.

Générative et agentique : expérience et commerce électronique

Imaginez un assistant d'achat personnel qui comprend votre style de vie et vous suggère des améliorations pertinentes qui peuvent être intégrées de manière transparente à des offres de services d'entreprises partenaires. C'est comme si vous aviez un conseiller compétent qui vous guidait dans vos achats.

Renseignements proactifs sur les clients : La prochaine meilleure action

Utilisez les graphiques de connaissance approfondie des clients et des produits pour permettre à vos équipes de formuler des recommandations proactives. Des promotions dynamiques au marketing ciblé en passant par les offres groupées contextuelles, anticipez les besoins des clients et augmentez vos ventes.

Prévisions de l'IA : des stratégies commerciales plus intelligentes


Exploitez la puissance de l'IA générative et agentique pour simuler diverses stratégies commerciales et fournir des recommandations fondées sur des données pour les canaux de distribution B2B. Prenez des décisions éclairées et optimisez vos tactiques commerciales grâce à des informations prédictives.

Éléments constitutifs du niveau 3 - Expériences client humanisées et ultra-personnalisées (CX)

Tirer parti de l'écosystème
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  • Intégration de l'écosystème
En intégrant des catalogues de première partie et de partenaires, les entreprises peuvent proposer une gamme de produits diversifiée sur une plateforme unifiée. Cela élargit le choix des clients, améliore leur satisfaction et positionne la marque comme une solution unique pour des besoins variés, ce qui simplifie le parcours d'achat.

  • Conseil sur la prochaine meilleure action (NBA) basé sur le ML

Le conseil NBA, qui utilise l'apprentissage automatique, analyse l'historique des interactions avec le client et ses préférences pour recommander des étapes précises. En se connectant à un écosystème de produits étendu, il garantit des interactions significatives, favorisant la fidélité et la rétention à long terme.

Personnalisation de l'IA - tirer parti de l'écosystème

Compréhension plus approfondie du contexte de l'utilisateur
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  • Modèle d'affinité produit approfondi

En s'appuyant sur l'indexation des données chronologiques, ce modèle décrypte les interactions historiques des clients pour prédire leurs comportements futurs. Il anticipe ce qui fera écho chez chaque client, transformant les acheteurs occasionnels en clients fidèles tout en stimulant l'engagement sur tous les canaux.

  • Ingénierie avancée des fonctionnalités
L'analyse de la saisonnalité et de la propension des UGS permet d'aligner les offres et les stocks sur la demande des clients. Par exemple, les promotions sur les soins de la peau en hiver ou sur le matériel de voyage en été sont opportunes et pertinentes et améliorent la satisfaction tout en optimisant les stocks et le retour sur investissement du marketing.
IA-personnalisation-Modèle d'affinité produit approfondie

Valeur émotionnelle intégrée au mode de vie des clients
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  • Les micro-signaux de l'IdO de la technologie de la beauté

Les appareils IoT captent en temps réel des micro-signaux tels que l'hydratation de la peau ou la texture des cheveux. Ces informations permettent de formuler des recommandations hyperpersonnalisées, telles que des soins de la peau adaptés à l'état actuel du client, ce qui favorise la fidélisation grâce à une résonance et une satisfaction profondes.

  • Offres dynamiques et planification des promotions

Les promotions contextuelles combinent des stratégies telles que les offres groupées, les remises exclusives et les suggestions de produits complémentaires. Ces offres personnalisées renforcent l'affinité avec la marque et créent des liens émotionnels en s'alignant sur les préférences des clients.

IA-personnalisation- valeur émotionnelle

Une communication simple et conviviale
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  • Modèles spécifiques aux canaux
La communication avec les clients est personnalisée grâce à des horaires et des formats précis. Par exemple, les notifications à l'heure du déjeuner pour les offres de repas rapides ou les courriels du soir sur les routines de soins de la peau correspondent aux horaires des clients, ce qui stimule l'engagement et la fidélité.

  • LLM et Gen-AI pour la synthèse

Les grands modèles de langage et l'IA générative garantissent des messages sur mesure et cohérents avec la marque. Qu'il s'agisse d'élaborer des offres ou de répondre à des demandes de renseignements, cette technologie fournit des communications personnalisées mais cohérentes, renforçant ainsi la confiance et la reconnaissance de la marque.

Personnalisation précise de l'IA

Tendances futures de l'IA dans la personnalisation du commerce de détail : Les playbooks pilotés par l'IA pour l'automatisation


Les playbooks pilotés par l'IA vont transformer la personnalisation de la vente au détail en automatisant les flux de travail clés et en fournissant des recommandations dynamiques en temps réel pour les promotions, le contenu des produits et la tarification. Ces playbooks garantissent que chaque interaction avec le client est adaptée aux préférences individuelles, tandis que des simulations avancées optimisent les stratégies pour différents scénarios de vente au détail. Ce niveau d'automatisation stimule l'efficacité, permettant aux détaillants d'affiner en permanence leurs approches et d'offrir des expériences hyperpersonnalisées qui améliorent la satisfaction des clients, renforcent leur engagement et les fidélisent sur le long terme.

Rahul Mahajan

Note finale - Il est temps d'améliorer la personnalisation du commerce de détail.


Pour réussir en 2025, les détaillants devront étendre leurs stratégies de personnalisation au-delà des approches simples. Le déploiement de solutions avancées, pilotées par l'IA, qui offrent des expériences hautement personnalisées est essentiel pour renforcer la fidélité des clients, augmenter les taux de conversion et rester compétitif. Les détaillants qui intensifient leurs efforts de personnalisation renforceront les relations, favoriseront la fidélité à long terme et se positionneront pour une croissance durable sur un marché en évolution rapide.

Écouter la version podcast du blog.

Ce podcast est généré par l'IA à l'aide de Google Notebook LM, transformant l'article en une expérience audio.
 

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