Les applications d’intelligence artificielle dans le commerce de détail se développent de jour en jour. AI a apporté des opportunités commerciales extrêmes en développant les outils et produits nécessaires, tels que le système de recommandation de produits pour les sites Web de commerce électronique, la technique de traitement des images et de correspondance de modèles utilisée dans la comparaison des empreintes digitales et la reconnaissance faciale pour la sécurité, ainsi que les Chatbots pour les services et l’interaction client. Le système de recommandation développé par AI (Fashion, Product) aide les détaillants à comprendre la demande de l’utilisateur final. Cela permet aux détaillants d’acheter uniquement les produits les plus demandés. Il ne sera pas faux de dire que, grâce au système de recommandation, les revenus des détaillants vont augmenter. Dans l’autre perspective, AI a augmenté ses ventes en ligne. Pour élaborer ce qui précède, des sociétés géantes telles que Flipkart, Amazon sont désormais totalement adaptées au système de recommandation de produits basé sur l’IA. Pour cette raison, les ventes de ces sociétés ont augmenté car les activités à longue queue ont été promues. Indirectement, ces sociétés achètent des produits auprès de grossistes et de détaillants. Cela conduit donc à la croissance du secteur de la vente au détail. C’est la raison pour laquelle les détaillants et les entreprises doivent privilégier les services basés sur l’IA plutôt que les méthodes traditionnelles de marketing. Les chatbots, les tactiques d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, les systèmes de recommandation à longue queue, les moteurs de marketing et de recommandation de mode – sont tous des produits d’intelligence artificielle. Un système de recommandation recommande un article similaire à un consommateur, en fonction de son choix d’achat précédent. Il fournit également les détails de l’élément recommandé, comme les adresses à proximité où l’élément est disponible et à quel coût. De cette manière, les systèmes de recommandation rendent les produits ou les articles pratiques et accessibles. Grâce à ces produits, AI contribue dans différents domaines de la vente au détail afin de générer des ventes plus élevées et un meilleur engagement des clients. Pour comprendre le fonctionnement du système de recommandation, la collecte des données des clients des dernières années est collectée et transmise à la machine. Le chercheur de données ou le programmeur effectuera les étapes souhaitées de sorte que la machine puisse apprendre les données de manière optimale. Un tel système, une fois formé, est maintenant prêt à effectuer l’analyse en temps réel. Il peut être utilisé pour prédire la croissance future d’un secteur spécifique et le type de produit recherché ou encore obsolète. Imaginez, cela vous fera économiser beaucoup de main-d’œuvre et de coûts de fabrication. Les détaillants, mais également les fabricants et les grossistes, en bénéficieront. Les cas d’utilisation suivants montreront comment AI transforme le secteur de la vente au détail: Relation client et interaction: l’interaction client est le point clé de toute entreprise de vente au détail. Pour construire des clients dans le commerce de détail, il est nécessaire de maintenir l’interaction avec les acheteurs et les fournisseurs. Une bonne interaction permettra d’attirer plus de clients et de devenir des clients réguliers. Dans cet esprit, les entreprises préfèrent le marketing basé sur l’IA pour de meilleures performances et un meilleur engagement des clients. Cela inclut un C2C ouvert (avis client à client), ce qui permet à l’acheteur de vérifier les avis des consommateurs; afin qu’ils puissent décider quel produit ils devraient acheter à quel détaillant. De bonnes critiques de toute entreprise apportent de nouveaux clients. Une nouvelle méthode d’interaction avec les clients est la prévision du support client. Cette technique utilise la prédiction automatique du problème du client. Avec cette utilisation, les détaillants fournissent aux consommateurs des messages ou des services d’assistance automatique avant de contacter l’assistance client. Cela conduit à de meilleures relations avec les consommateurs et aux critiques. Mieux le CRM (Customer Relationship Management), plus sera le prospect. Recommandation de produit: le magasinage en ligne a deux méthodes. La première méthode est l’ancienne méthode de saisie et de recherche d’un article particulier, mais dans le monde moderne, le client effectue un achat à l’aide d’un système de recommandation. Les sites Web de commerce électronique tels qu’Amazon, Flipkart, Myntra, Snapdeal et Paytm l’utilisent tous. Alors que les achats en ligne, nous voyons la note de « Vous pouvez également aimer » et les clients sont recommandés avec certaines choses similaires en ce qui concerne notre produit recherché, c’est ce que fait un système de recommandation. Ces stratégies peuvent être appliquées par le détaillant en ligne pour rendre leur produit visible sous un angle plus large: cette stratégie influence la prévision de la demande des détaillants en ligne et, partant, de la chaîne logistique. Achat intelligent: L’achat intelligent devient aujourd’hui très utile pour les clients. Dans les achats intelligents, les détaillants ou les vendeurs font la publicité de leurs produits à partir de différents sites. En termes simples, si quelqu’un cherche une robe, il cherche toute la journée dans chaque magasin et l’achète. Ils n’ont aucune idée du coût réel de la robe. Mais s’ils optent pour l’achat intelligent, il existe de nombreuses applications ou sites disponibles à partir desquels ils peuvent effectuer une recherche par nom, couleur et marque de l’article. Il fournit également les informations appropriées sur toutes les adresses où il est disponible et à quel coût. Un acheteur peut comparer le prix et choisir le meilleur. Ainsi, les fournisseurs de services utilisant l’IA attirent plus d’acheteurs que les détaillants traditionnels. Ventes et offres: Les ventes et les offres attirent toujours les acheteurs. De nombreux sites Web de commerce électronique utilisent cette stratégie pour inciter les clients à acheter plus de produits. Les dernières technologies analysent les achats antérieurs et les données associées de chaque client. Par exemple, si quelqu’un cherche un produit en ligne, il est enregistré dans le backend de toutes les activités de cette personne. Ces données sont analysées et utilisées pour former le modèle d’apprentissage automatique sur la base duquel des mesures supplémentaires sont prises. Des offres ou des remises sont faites par les entreprises sur les produits les plus recherchés. Lorsque le client voit l’offre ou la réduction sur ses produits préférés, il commence à acheter ce produit en particulier. Google Adsense est l’un des exemples les plus influents. Google utilise l’IA pour afficher les informations relatives au contenu des sites Web. Par exemple, si vous avez demandé à Google Adsense pour votre site Web consacré aux technologies et que votre site Web a été approuvé, Google paiera les annonces liées à la technologie. Il en va de même pour le site Web basé sur le produit. De plus en plus de gens achèteront les produits en ligne et, indirectement, les détaillants ou les grossistes en bénéficieront car les entreprises en ligne achètent ces produits dans les magasins pour les livrer à leurs clients. Pour mettre cela en rapport avec l’exemple concret, People réserve des hôtels sur l’application OYO ou des manèges sur OLA, UBER. Les pilotes ou les hôtels et l’application en bénéficient. Je vous laisse le lien vers le site spécialiste de spécialiste en référencement naturel à Lille.