Retail & IA : mieux connaître ses clients pour mieux le servir
Recommandations, cross selling, retargeting, l’intelligence artificielle devient un atout précieux pour décrypter et comprendre les profils des consommateurs.
Retail : quand l'Intelligence Artificielle vous aide à mieux connaître votre clientèle
Avec l’arrivée d’Internet et des réseaux sociaux, les retailers ont à leur disposition de nombreuses données concernant leurs clients et leurs prospects. Si la technologie a permis de rapprocher les consommateurs, l’objectif de l’Intelligence Artificielle est d’agir de manière prédictive en cherchant à améliorer la connaissance client et comprendre son comportement, par le biais du machine learning et du deep learning afin de créer des offres 100% personnalisées.
Connaître sa clientèle pour mieux la conseiller
Même avec une stratégie marketing aux petits oignons, les retailers se confrontent à un problème de taille : il n’est pas évident de comprendre les attitudes d’achat de chacun de leurs clients.
C’est là que l’IA montre toute l’étendue de ses talents, afin de les aider à prédire les intentions d’achat et les attentes : c’est en connaissant sa clientèle et ses attentes sur le bout des doigts que l’on peut lui proposer le bon produit au bon moment, en fonction de ses besoins et de ses envies !
Grâce à sa capacité de prédiction en temps réel du comportement de ses clients, l’analyse prédictive joue le rôle d’intermédiaire : le retailer peut ainsi engager le consommateur avec ses attentes, et l’attention du consommateur est retenue grâce à l’utilisation des canaux de communication inédits pour le traitement de ses demandes.
Concrètement, l’IA se base non seulement sur l’historique d’achat, mais aussi sur des données non structurées, comme ses posts sur les réseaux sociaux, afin de mieux cerner ses attentes et ses besoins.
Au vu des données partagées sur Internet, l’intelligence artificielle devient un véritable atout pour décrypter les profils des consommateurs en considérant, entre autres, ses goûts ou sa réflexion avant l’achat, mais peut également détecter les futures tendances pour pouvoir asseoir votre avantage concurrentiel.
Concevoir des campagnes marketing direct optimisées
Prospecter pour enrichir son carnet client, c’est une chose, encore faut-il pouvoir identifier les prospects chauds et froids sans y consacrer un budget phénoménal pour optimiser le taux de conversion.
Avec l’IA et le NLP, il est désormais possible de classifier les prospects, mais également d’adapter le discours en temps réel pour amener à une conversion.
C’est le cas par exemple des chatbots : selon le discours tenu par le prospect, l’IA adapte son discours pour l’emmener le plus loin possible dans le tunnel de conversion jusqu’à la prise de rendez-vous avec un vendeur spécialisé ou passer à une conversation human to human.
Cela dit, ce n’est pas de l’IA en tant que tel, mais un algorithme pour qualifier les leads. En outre, c’est un outil permettant de centraliser les demandes pour ensuite les envoyer au bon service, tout en récoltant au passage des données précises et actuelles du prospect.
Selon le projet IA souhaité par le retailer, il est possible de donner plus de liberté à l’IA, comme par exemple apprendre de nouveaux cas d’utilisation ou comment résoudre des problèmes liés aux produits et services, le tour avec une rentabilité rapide et un coût faible.
Note : La complémentarité Homme-Machine reste indispensable. Elle doit être supervisée pour ne pas tromper les prospects et les aider, tout en aidant l’entreprise qui la déploie.
Mieux cibler ses clients avec une personnalisation poussée
Même pour les retailers généralistes, c’est une erreur de penser que vos produits s’adressent à tout le monde.
C’est pourquoi il est essentiel de définir un panel des clients pour vos produits et services afin d’orienter efficacement vos actions marketing et limiter les dépenses (et les efforts) : autrement dit, la segmentation.
Toutefois, c’est une action très chronophage et il est presque impossible de réaliser le portrait parfait de la clientèle et des prospects.
Si les critères socio-économiques, démographiques, géographiques et comportementaux doivent être pris en compte, il convient de choisir celui ou ceux qui s’accordent le plus aux besoins du produit ou service à vendre avec un segment :
- Mesurable,
- Accessible,
- Exploitable,
- Profitable.
Grâce à l’utilisation des données, l’IA est en mesure de créer plusieurs personas marketing à même d’être intéressés par vos produits et services.
Se plaçant comme conseillère, elle pourra, à terme, vous aider à ouvrir développer une franchir, ouvrir un nouveau magasin ou utiliser de nouveaux canaux de communication pour attirer et fidéliser de nouveaux clients.
IA et cross-selling : comment mieux fidéliser ses clients
Si la personnalisation de l’offre est un excellent moyen pour attirer des clients, la question est de savoir s’ils vont acheter votre marque ou aller à la concurrence.
C’est là que l’IA entre en jeu : s’il est possible de recommander des produits de manière générique grâce aux campagnes emailing ou via le cross-selling sur un site web, les sélections personnalisées sont plus lucratives pour les retailers souhaitant se démarquer.
C’est en proposant le bon produit au bon client au bon moment que vous favorisez la fidélisation autour de votre marque !
Le machine learning, grâce aux données des clients (historique d’achat, activités sur Internet, les avis), est en mesure de recommander des produits connexes pour la vente croisée et inciter vos clients à passer le cap.
Notez qu’il est possible de faire du cross-selling avec les CMS de vente en ligne, mais celui-ci reste subjectif aux yeux du retailer et n’aura sans doute pas le même impact que les ventes croisées imaginées par l’Intelligence Artificielle.
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