L’innovation basée sur l’IA transforme fondamentalement le fonctionnement des plateformes de commerce électronique et des vitrines physiques. Les méthodes d'analyse du commerce de détail basées sur l'IA aident les détaillants à maximiser la valeur de leurs données, en leur offrant des opportunités de prospérer dans un secteur de plus en plus concurrentiel. Dans cet article, nous explorerons comment l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le commerce de détail stimule l'innovation, y compris des exemples concrets de la façon dont l'IA aide les détaillants à améliorer la prise de décision basée sur les données et à améliorer la satisfaction des clients.
Types d'IA utilisés dans l'analyse du commerce de détail
Bien que de nombreux types d’ IA puissent être appliqués à l’analyse du commerce de détail, trois d’entre eux se démarquent comme ayant le plus de chances d’avoir un impact. Examinons chacun d'entre eux, en nous concentrant sur la manière dont ils répondent aux défis spécifiques au sein de l'industrie.
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur permet aux machines d’extraire des informations pertinentes à partir d’images et de vidéos numériques. À l’aide de caméras et de capteurs équipés de vision par ordinateur, les détaillants peuvent collecter et analyser de grandes quantités de données visuelles, notamment des informations démographiques et la manière dont les clients interagissent avec les produits et l’agencement des magasins. Ces données aident les détaillants à optimiser le placement des produits, à améliorer leur message, à surveiller les retraits et les retours de produits et à identifier les points chauds où les clients ont tendance à se désengager.
La vision par ordinateur est également largement utilisée dans la prévention du vol dans les commerces de détail. En analysant les séquences vidéo, les outils d'analyse basés sur la vision par ordinateur peuvent détecter des modèles de comportement indiquant un vol, comme un client mettant un article dans sa poche ou son sac à main ou un caissier plaçant un article dans le sac d'un client sans le scanner, alertant automatiquement le personnel de sécurité. .
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (PNL) utilise des machines pour générer du sens à partir du langage, à la fois écrit et parlé. Les outils d'analyse compatibles NLP peuvent analyser les commentaires des clients, les avis et les commentaires sur les réseaux sociaux pour évaluer le sentiment des clients et identifier les tendances de consommation. Grâce à ces informations, les détaillants peuvent améliorer leur marketing, répondre de manière proactive aux préoccupations des clients et aligner leurs offres de produits pour capitaliser sur les tendances émergentes.
L'apprentissage en profondeur
L’apprentissage profond joue un rôle important dans l’analyse prédictive, en aidant les détaillants à faire face à des prévisions complexes de la demande. Les outils d'analyse prédictive utilisent l'apprentissage profond pour analyser les données de ventes historiques, la saisonnalité, les facteurs économiques et les conditions météorologiques afin de prédire plus précisément la demande de produits. Grâce à ces informations, les détaillants peuvent optimiser les niveaux de stocks, réduire les surstocks ou les sous-stocks et créer des chaînes d'approvisionnement plus efficaces.
Clics et briques : cas d'usage de l'intelligence artificielle dans le commerce de détail
Qu’ils opèrent exclusivement en ligne, dans des vitrines physiques ou une combinaison des deux, les détaillants disposent de nombreuses opportunités d’appliquer l’intelligence artificielle pour les aider à atteindre leurs objectifs.
Commerce électronique
Recherche visuelle
La recherche visuelle aide les clients à trouver des produits à vendre en prenant une photo avec leur smartphone ou en créant un lien vers une photo sur un autre site Web. Les détaillants peuvent utiliser la recherche visuelle basée sur l'IA pour suggérer des produits similaires qui correspondent étroitement ou complètent l'article sur la photo fournie par le client, simplifiant ainsi le processus d'achat pour les acheteurs et augmentant les conversions pour les détaillants.
Contenu et offres personnalisés
Des analyses de données avancées et des algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux détaillants de proposer des contenus et des offres personnalisés au niveau de chaque client, souvent en temps réel. En analysant un ensemble diversifié de données client, notamment l'historique des achats, le comportement de navigation et les données démographiques, l'intelligence artificielle peut identifier des modèles et des préférences, garantissant ainsi que les clients reçoivent du contenu et des offres adaptées à leurs intérêts individuels.
Prédiction du taux de désabonnement
L’IA peut aider les détaillants à identifier les signes avant-coureurs des clients qui risquent de se tourner vers un concurrent en identifiant des comportements ou des tendances spécifiques qui signalent un désabonnement potentiel. Les détaillants peuvent réengager ces clients en utilisant des offres de fidélisation personnalisées, des campagnes de sensibilisation ou des interventions de service client sur mesure.
En magasin
Conformité du planogramme
S'assurer que les planogrammes sont exécutés en magasin comme prévu peut être difficile à vérifier, en particulier pour les détaillants possédant de nombreux sites répartis sur une vaste zone. La technologie de vision par ordinateur aide les détaillants à identifier rapidement les écarts entre l'ensemble des étagères et le planogramme, en alertant le personnel approprié que des corrections sont nécessaires et en fournissant une liste détaillée des actions spécifiques à entreprendre pour rétablir la conformité.
Analyse d'occupation des clients
En analysant les séquences vidéo des magasins en temps réel, l’IA aide les détaillants à compter avec précision les clients et le personnel. Cela aide les détaillants à mieux aligner leurs effectifs pour s'adapter aux périodes de demande de pointe, garantissant ainsi que les clients peuvent accéder à de l'aide lorsqu'ils en ont besoin et passer rapidement aux caisses.
Éliminer les stocks fantômes
L'inventaire fantôme est un inventaire qui apparaît comme étant en stock dans le système de commande d'un détaillant, mais qui n'y est pas réellement en raison d'un vol non signalé, de dommages ou d'une prise en compte incorrecte. Cet écart peut court-circuiter les systèmes de réapprovisionnement automatique et entraîner des opportunités de vente perdues et des clients insatisfaits. Les technologies d’IA identifient et corrigent rapidement les stocks fantômes, réduisant ainsi les effets négatifs des ruptures de stock.
Développez vos capacités d'IA avec Snowflake
Le déploiement réussi de l’IA dans les contextes de vente au détail nécessite une infrastructure de données moderne capable de traiter, d’analyser et de stocker des données à grande échelle. À mesure que les technologies d'analyse de vente au détail basées sur l'IA progressent, l'architecture robuste, les capacités de partage de données et l'évolutivité de Snowflake permettent aux détaillants de stimuler l'innovation en matière d'IA et d'alimenter des stratégies commerciales transformatrices.
Accès simplifié à toutes les données pertinentes
Snowflake facilite la découverte et l'accès aux données structurées, semi-structurées et non structurées pour les flux de travail de science des données, y compris l'analyse du commerce de détail. Avec Snowflake, les détaillants peuvent facilement accéder aux données pertinentes sous toutes leurs formes, en les complétant avec des ensembles de données partagées provenant de leur écosystème commercial et des données tierces .
Liberté d’utiliser les langages et frameworks préférés
En fournissant aux développeurs une plate-forme unique prenant en charge le langage de leur choix, ainsi que des solutions open source et commerciales populaires, Snowflake permet aux développeurs de travailler efficacement. Snowpark, le framework de développement de Snowflake, permet aux ingénieurs de données, aux data scientists et aux développeurs de données de coder dans une variété de langages, notamment Python, Scala et Java, et d'exécuter des pipelines de données et des flux de travail d'apprentissage automatique (ML) plus rapidement et de manière plus sécurisée, le tout au sein de Snowflake.
Performances supérieures dans le ML
Grâce à son architecture de calcul multicluster élastique et performante, Snowflake peut gérer simultanément de grandes quantités de données et d'utilisateurs. L'infrastructure évolue automatiquement pour répondre aux demandes de ressources d'apprentissage automatique sans goulots d'étranglement ni limitations de concurrence d'accès des utilisateurs. Les bibliothèques open source préinstallées et la gestion transparente des dépendances via l'intégration Anaconda accélèrent les flux de travail basés sur Python, réduisant ainsi encore le temps d'obtention d'informations.
Sécurité et gouvernance de haut niveau
L'analyse du commerce de détail et d'autres applications de l'intelligence artificielle dans le commerce de détail impliquent souvent l'utilisation de données sensibles, ce qui fait de la sécurité et de la gouvernance des données une priorité absolue. Les fonctionnalités évolutives de gouvernance et de sécurité des données de Snowflake permettent aux détaillants d'appliquer de manière cohérente des contrôles de gouvernance et de sécurité de niveau entreprise. Grâce à une base de sécurité multicouche comprenant le cryptage, le contrôle d'accès, la surveillance du réseau et des mesures de sécurité physique, les détaillants disposent des outils dont ils ont besoin pour protéger la qualité et la sécurité de leurs données.
Économies de coûts grâce à l'automatisation des ressources
L’automatisation des ressources permet une plus grande efficacité et minimise les coûts d’exploitation. Ceci est particulièrement important pour les initiatives basées sur l’IA, qui nécessitent une échelle, une expertise et une planification pour un nombre imprévisible de ressources. Avec Snowflake, les ressources de stockage et de calcul peuvent être automatiquement augmentées et réduites pour répondre à l'évolution des besoins en ressources, éliminant ainsi les problèmes de performances liés aux ressources à capacité fixe tout en réduisant les coûts. En tant que plateforme entièrement gérée avec une maintenance quasi nulle, Snowflake permet aux détaillants de concentrer toute leur attention sur la maximisation de la valeur de leurs données.
Pérennisez vos initiatives d’intelligence artificielle avec Snowflake
Préparez-vous à un avenir axé sur l’IA avec Snowflake. Avec Snowflake Retail AI Data Cloud , les détaillants peuvent consolider plusieurs types et structures de données, unissant diverses sources de données en une seule source de vérité et rendant ces données facilement accessibles pour le partage et la collaboration. De la préparation des données à la création de modèles en passant par le déploiement d'applications, Snowflake rationalise le processus de développement et de déploiement de solutions d'intelligence artificielle, fournissant ainsi aux détaillants l'infrastructure de données nécessaire pour exploiter tout le potentiel des données.