3 Étapes pour que les détaillants génèrent et capturent de la valeur à partir de leurs investissements dans l’IA

Le secteur de la vente au détail est en croissance et de plus en plus compétitif, car les entreprises se disputent l’attention et les portefeuilles des consommateurs. Selon la Fédération nationale de la vente au détail, les ventes de base ont augmenté de 3,2 % par rapport à l’année précédente au cours du premier semestre 2024, et les ventes totales devraient dépasser celles de 2023 de 2,5 % à 3,5 %. Dans un marché tendu, les détaillants recherchent un avantage concurrentiel, et beaucoup se tournent vers l’intelligence artificielle (IA).

L’IA a été présentée comme une capacité perturbatrice qui peut réinventer les offres, élargir les choix et stimuler de nouveaux modèles d’entreprise. Les détaillants ont fait des investissements importants dans l’IA, mais ils doivent mieux comprendre comment utiliser la technologie pour créer de la valeur pour les clients et en capter pour eux-mêmes.

Alors que la technologie existe sous une forme ou une autre depuis des années, les algorithmes sont devenus meilleurs et plus rapides, les capacités de calcul se sont améliorées et les prix sont devenus plus abordables. Les unités de traitement graphique (GPU) NVIDIA peuvent transformer un calcul qui prenait sept jours en un calcul qui ne prend que sept minutes, et Snowflake a ajouté de la flexibilité à sa structure de coûts pour l’IA en facturant également par calcul. Ces facteurs ont débloqué davantage de cas d’utilisation de l’IA pour les détaillants et ont mieux adapté la technologie aux budgets informatiques.

Cependant, de nombreux détaillants ont toujours du mal à voir des rendements tangibles sur leurs investissements dans l’IA. Ils expérimentent dans des délais de mois, et non d’années, et ne peuvent pas se permettre d’adopter une approche de spray-and-pray avec ces essais. Les détaillants doivent aborder l’IA de manière stratégique afin de pouvoir atteindre leurs objectifs de retour sur investissement, en particulier dans le contexte de comportements changeants des consommateurs.

Examinons les trois étapes pour débloquer la création de valeur et la capture de valeur.

Mettre les données à maturité en tant qu’actif stratégique

Pour que les détaillants utilisent avec succès l’IA, ils doivent d’abord s’assurer que leurs données sont matures, propres et harmonisées. Sans des données de haute qualité, même les algorithmes d’IA les plus sophistiqués seront insuffisants, ce qui conduit à l’adage « ordures à l’entrée, ordures à la sortie ».

Dans la vente au détail, les données proviennent de diverses sources : systèmes de point de vente, plateformes de commerce électronique, systèmes de gestion des stocks, outils de gestion de la relation client (CRM), et même des sources externes comme les réseaux sociaux et les prévisions météorologiques. Pour créer un actif stratégique, les détaillants doivent intégrer les données de toutes ces sources, les nettoyer et les standardiser, s’assurer de leur exactitude et de leur exhaustivité, et mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données solides.

Un domaine où des données de haute qualité peuvent avoir un impact significatif sur la création de valeur et la capture de valeur est la planification prévisionnelle. Une prévision précise est cruciale pour que les détaillants optimisent les niveaux de stock, réduisent les déchets et répondent à la demande des clients. Considérons l’industrie de la mode, où les cycles de planification peuvent s’étendre sur 18 à 24 mois. Les détaillants doivent prédire les tendances, les préférences des consommateurs et les niveaux de demande bien à l’avance, souvent avec des données limitées.

En exploitant l’IA avec une base de données solide, les détaillants peuvent intégrer un nombre sans précédent de variables dans leurs modèles de prévision, comme les chiffres de ventes historiques, les informations démographiques, les modèles météorologiques, les indicateurs économiques et les tendances des réseaux sociaux.

Encourager une culture d’expérimentation

Cette approche est essentielle pour la création de valeur, car elle permet aux détaillants de tester et d’affiner les initiatives axées sur l’IA qui profitent directement aux clients. En menant des expériences ciblées, les détaillants peuvent identifier lesquelles des applications d’IA sont vraiment appréciées par leurs clients et stimulent la fidélité sans s’engager dans des mises en œuvre à grande échelle prématurément.

Un aspect crucial pour encourager une culture d’expérimentation est la création de cas d’utilisation concis et la dérivation de mesures de performance clé pour déterminer son succès éventuel. La collaboration entre les parties prenantes commerciales et technologiques, qui comprend les ingénieurs, les analystes et les scientifiques des données, est nécessaire à mesure que l’expérience évolue du concept à la réalité. De même, il est tout aussi important d’avoir une mentalité pour arrêter une expérience lorsque la valeur réalisée ne répond pas aux attentes.

Cette culture encourage l’innovation et aide les détaillants à rester agiles à mesure que les conditions du marché changent. Elle leur permet de tester de nouvelles idées rapidement et de manière rentable, en réduisant les risques associés aux mises en œuvre à grande échelle de l’IA.

Élargir l’écosystème

Alors que les étapes précédentes se concentrent principalement sur la création de valeur pour les clients, cette étape est cruciale pour la capture de valeur — s’assurer que les détaillants peuvent monétiser efficacement leurs initiatives d’IA.

L’écosystème d’un détaillant peut inclure des fournisseurs de technologie, des marques, des influenceurs, des créateurs de contenu et même d’autres détaillants. En construisant un tel écosystème, les détaillants peuvent créer de nouvelles sources de revenus, améliorer leurs offres et renforcer leur position sur le marché.

Par exemple, un détaillant pourrait collaborer avec une entreprise de vision par ordinateur pour créer un outil de recherche visuelle alimenté par l’IA, permettant aux clients de trouver des produits en téléchargeant des images. Cela améliore l’expérience d’achat et ouvre des opportunités pour une publicité ciblée et des recommandations de produits.

Le marketing d’influence est un autre domaine où l’IA et la construction d’écosystèmes se croisent. Les détaillants peuvent utiliser l’IA pour identifier et analyser les influenceurs les plus efficaces pour leur marque en fonction de facteurs tels que la démographie de l’audience, les taux d’engagement et la pertinence du contenu. En intégrant les influenceurs dans leurs stratégies marketing axées sur l’IA, les détaillants peuvent étendre leur portée et créer des connexions plus authentiques avec les clients potentiels.

Les détaillants doivent naviguer avec soin les questions de confidentialité des données, de dynamique concurrentielle et d’alignement de la marque. Cependant, lorsqu’ils sont réalisés avec succès, cela peut créer un cycle dans lequel la valeur créée pour les clients grâce aux initiatives d’IA est efficacement capturée et monétisée par le détaillant et ses partenaires d’écosystème.

Cette approche stratégique de la mise en œuvre de l’IA permet aux détaillants de dépasser l’hype et de se concentrer sur des applications pratiques et axées sur les résultats. À mesure que l’IA continue d’évoluer, ceux qui maîtrisent ces étapes seront bien positionnés pour prospérer dans le paysage de la vente au détail. En équilibrant avec compétence la création de valeur et la capture de valeur dans les initiatives d’IA, le potentiel technologique se transforme en avantage concurrentiel.