Pendant plusieurs années, l’industrie des produits alimentaires a été au centre d’une tempête technologique qui a changé la façon dont les détaillants opèrent et interagissent avec les clients. Les applications mobiles relient les acheteurs aux programmes de fidélité, aux commandes en ligne, à l’inspiration de recettes et à bien d’autres choses. La technologie en magasin rend l’expérience client plus fluide et plus efficace. De nombreuses manières, l’industrie n’a plus rien à voir avec ce qu’elle était il y a 20 ans.

L’IA joue également un rôle, et les consommateurs sont enthousiastes à ce sujet. Les cas d’utilisation émergents ont le potentiel de transformer la façon dont les courses se déroulent. Si les acheteurs prennent une photo d’une recette qu’ils aimeraient préparer, l’IA peut générer une liste de courses numérique pour eux. Les recherches de Lobyco en 2024 ont montré que 70% des acheteurs étaient intéressés à utiliser l’IA de cette façon.

Si l’intérêt des consommateurs est un indicateur, nous allons probablement voir un degré accru d’intégration de l’IA dans la technologie des produits alimentaires au cours des prochaines années. Mais ce n’est pas tout ce que la technologie peut faire. Pour les détaillants, l’application la plus puissante de l’IA réside dans la personnalisation de l’engagement avec les clients. Mais cette utilisation n’est pas encore la norme en Amérique du Nord.

La personnalisation alimentée par l’IA est encore en cours de développement pour l’Amérique du Nord.

Dans le monde entier, les détaillants de produits alimentaires ont pleinement adopté l’IA comme partenaire clé de leurs stratégies d’engagement. Les magasins envoient aux consommateurs des offres et des promotions hautement personnalisées en fonction de leurs profils de courses personnelles. Si, par exemple, un acheteur achète toujours un Diet Coke avec ses courses hebdomadaires, il peut recevoir un coupon pour un Diet Coke gratuit lors de sa prochaine visite. Les acheteurs apprécient et ont fini par s’attendre à ce niveau de personnalisation, que ce soit dans leurs promotions numériques hebdomadaires ou en tant que prix dans des mini-jeux basés sur les applications. Ils ont l’impression que leur magasin local les connaît vraiment et anticipe leurs besoins de courses individuels.

Pour de nombreux consommateurs nord-américains, cette réalité peut être en cours de développement. C’est parce que de nombreux détaillants nord-américains n’ont pas adopté l’IA de cette façon. Ils n’offrent pas de promotions personnalisées comme leurs homologues dans le monde. Au lieu de cela, ils émettent des coupons de masse – parfois dans des encarts de journaux imprimés ou des courriers, d’autres fois dans des formats numériques – et espèrent qu’un certain nombre d’entre eux correspondra aux acheteurs qui les reçoivent et les examinent attentivement.

Pourquoi l’industrie est-elle ainsi en Amérique du Nord ?

La technologie est un obstacle, mais ce n’est pas le seul.

Une grande partie du puzzle de la personnalisation est, bien sûr, la réalisation logistique requise. Alors que de nombreux détaillants nord-américains possèdent déjà une grande quantité de données client anonymes en interne (c’est-à-dire des dossiers d’achat agrégés), ils n’appliquent peut-être pas ces données d’une manière qui facilite l’analyse de l’IA.

Actuellement, ces équipes de produits alimentaires utilisent des processus manuels et inefficaces pour créer, mettre à jour et partager des feuilles de calcul entre elles. Ils peuvent avoir des outils numériques à leur disposition pour aider à analyser les données, mais pas de manière significative – pas à grande échelle.

Pour passer à la personnalisation alimentée par l’IA, il faut créer et adopter une source unique de vérité ; une qui vit dans le cloud et se met à jour en temps réel. À partir de là, il s’agit de vérifier et de mettre en œuvre des solutions d’IA et de ML qui peuvent analyser les données, identifier les modèles et créer des niches de clients en fonction des profils d’achat. Par exemple, un segment peut être créé pour les clients qui n’achètent que des produits biologiques.

Avec la segmentation des clients en cours, les équipes de produits alimentaires doivent alors s’associer à l’IA et à la ML pour développer des campagnes de promotions continues qui correspondent à chaque segment. Cela devient une science ; un jeu de précision. Contrairement au modèle traditionnel de coupons nord-américain, la personnalisation alimentée par l’IA est une question de qualité, et non de quantité. Les détaillants peuvent ne donner qu’une seule promotion à chaque client par semaine, mais, grâce à l’IA, ces promotions sont toutes des réussites. Pour de nombreux acheteurs, ce serait un grand changement, car ils peuvent régulièrement examiner des dizaines d’offres avant d’en trouver une qui correspond à leurs préférences.

Passer du « avant » au « après » de la personnalisation alimentée par l’IA est une grande entreprise. Les équipes devront apprendre de nouveaux outils, les dirigeants devront créer de nouveaux flux de travail et les équipes marketing devront développer un message à destination des clients qui communique de manière transparente la façon dont les données sont désormais utilisées.

Mettre en place la bonne technologie sera une opération de grande envergure pour les détaillants nord-américains. Mais cela ne suffit pas pour avancer dans la personnalisation. Ce qui vient ensuite va fondamentalement changer la façon dont les détaillants s’associent à leurs fournisseurs.

Les détaillants doivent également modifier leurs partenariats commerciaux.

Pour mettre en œuvre l’IA comme principal moteur de promotions client, les détaillants devront également déconstruire leur stratégie de promotions existante.

Il n’est pas unique pour les détaillants de s’associer à leurs fournisseurs pour les promotions client. Les fournisseurs ont clairement un grand intérêt dans le jeu ; leurs produits sont proposés à des remises, voire gratuits. Ce qui est unique, cependant, c’est que de nombreux fournisseurs nord-américains contrôlent les produits qui sont promus et quand.

Traditionnellement, lorsque les magasins de produits alimentaires émettent des coupons, ils le font sur la base des stratégies et initiatives marketing des fournisseurs. Les produits peuvent être sélectionnés pour correspondre à une campagne marketing saisonnière, à une nouvelle variété ou à un indicateur clé de performance qui doit être atteint. Les consommateurs peuvent très bien apprécier les coupons qu’ils reçoivent, mais leurs préférences ne sont pas la priorité absolue.

C’est ce qui doit changer pour que la personnalisation alimentée par l’IA fonctionne ; avec la nouvelle technologie vient une nouvelle façon de penser. Les mêmes capacités qui alimentent la segmentation des clients (reconnaissance de modèles et analyse de données) peuvent être appliquées de manière transparente pour alimenter les stratégies de promotions. Les détaillants peuvent facilement apprendre quels produits sont les plus appréciés et quand, en fonction de facteurs internes et externes tels que le temps, les prochaines vacances, l’élasticité des prix et bien d’autres. Ces informations peuvent directement soutenir les stratégies de promotions, plaçant les consommateurs au centre du processus.

Même si les fournisseurs ne dirigent plus les promotions, ils gagneront toujours. Réaligner les stratégies de promotions donne lieu à une utilisation plus efficace et plus pertinente des ressources. Les acheteurs ne seront proposés que des promotions qu’ils sont susceptibles de réclamer. Ils seront toujours encouragés à essayer de nouvelles variétés, de nouveaux parfums et de nouveaux produits, mais d’une manière qui est étayée par les données et susceptible de réussir. Les fournisseurs bénéficieront de tous les avantages de la fidélité et du marketing de la marque, sans gaspiller de ressources.

La technologie est déjà là. Il s’agit maintenant de l’appliquer.

Passer à la personnalisation alimentée par l’IA aidera même les supermarchés les plus grands à instaurer une atmosphère de petite ville dans leur engagement client. En faisant sentir aux clients qu’ils sont plus appréciés à titre individuel, les détaillants nord-américains peuvent faire des merveilles pour la fidélité en magasin.

Cette approche a été utilisée dans le monde entier pendant des années, avec un énorme succès. Il s’agit maintenant des retardataires. Les détaillants qui adopteront la personnalisation de l’IA dépasseront rapidement ceux qui ne le font pas. Il s’agit simplement de commencer.