Comment les Agent IA Retail transforment l’avenir du shopping

Le monde du ecommerce a connu son lot de tendances prétendument révolutionnaires – du boom des applications mobiles il y a quelques années aux nouvelles technologies AR/VR, le social commerce et les technologies de live shopping.

Malgré leur utilité, ces technologies n’ont pas fondamentalement changé le commerce en ligne. Certes, elles ont offert de nouveaux moyens de générer des revenus, mais les expériences (et les défis) des clients et des retailers sont restés largement inchangés.

Cependant, nous en sommes aux premiers stades de la redéfinition de l’avenir du ecommerce et du retail en général grâce à l’IA agentique. Les nouveaux agents IA pour le retail – que nous allons explorer dans ce guide – représentent une avancée considérable car ils anticipent les besoins des clients et agissent de manière autonome pour atteindre des objectifs commerciaux clés.

En fait, certaines marques utilisent déjà des agents IA pour offrir des expériences d’achat personnalisées, gérer les chaînes d’approvisionnement, surveiller les niveaux de stock, et bien plus encore. Par exemple,

• Carrefour utilise l’IA pour automatiser la gestion de la chaîne d’approvisionnement, personnaliser ses campagnes de marketing et créer de meilleurs programmes de fidélisation.
• Sephora utilise l’IA pour créer une expérience d’achat personnelle en analysant les données des clients afin de fournir des recommandations de produits personnalisées.
• L’Intelligent Retail Lab (IRL) de Walmart, alimenté par l’IA, surveille les rayons, suit les niveaux d’inventaire, détecte les articles en rupture de stock et alerte le personnel pour qu’il les réapprovisionne.

Dans ce guide, nous allons explorer le fonctionnement des agents AI Retail, leurs applications clés et leurs avantages les plus importants. Nous utiliserons également Agent One™ – notre suite d’agents conçus à cet effet – pour montrer différents types d’agents et l’impact qu’ils peuvent apporter.

Qu’est-ce qu’un Agent IA Retail ?

Les Agents IA Retail (parfois appelés shopping sgents ou simplement agents) simulent un assistant personnel qui comprend les préférences, répond aux questions, recommande des articles et prédit ce que l’acheteur pourrait vouloir en fonction de son comportement et du contexte.

Ils éliminent les frictions de l’expérience d’achat et favorisent la découverte produits en aidant les utilisateurs à trouver, comparer et acheter des produits de manière plus efficace.

En outre, les agents IA en général ont le potentiel de réinventer le ecommerce et le retail dans son ensemble. Au-delà de la création d’expériences d’achat exceptionnelles, ces systèmes peuvent contribuer à optimiser les campagnes de marketing, à rationaliser la gestion de la chaîne d’approvisionnement, et bien plus encore.

Voici trois exemples d’agents IA d’Agent One™ conçus spécialement pour différents objectifs commerciaux :

1. Le Shopping Agent aide les clients à trouver ce dont ils ont besoin grâce à des recommandations personnalisées basées sur l’intention. Il utilise des indices comportementaux et des données contextuelles pour comprendre ce dont les clients ont besoin, les guidant dans une expérience d’achat fluide sans qu’ils aient besoin d’être guidés à chaque étape.

2. Le Support Agent utilise des données en temps réel pour répondre aux questions et résoudre les problèmes des clients sur place. Ses réponses sont émotionnellement intelligentes, offrant un réconfort et des solutions basées sur le contexte. Il peut également être réactif ou proactif, en fonction de la meilleure façon de résoudre le problème.

3. Notre Insights Agent permet aux responsables marketing de mesurer les performances en temps réel, avec des informations et des recommandations exploitables. Il peut automatiquement mettre en évidence les problèmes et proposer des solutions, ce qui permet aux équipes marketing d’économiser du temps, de l’énergie et des ressources.

En quoi les agents IA sont-ils différents des chatbots ?

Si vous venez de plonger dans le monde de l’IA agentique, vous vous demandez peut-être ce qui différencie ces agents des chatbots. Après tout, ces deux types de technologies peuvent répondre aux questions des clients, présenter des produits et résoudre divers problèmes.

En bref, la principale différence réside dans la capacité à comprendre les intentions, à prendre des décisions intelligentes et à obtenir des résultats commerciaux intéressants de manière autonome.

En ce sens, les agents IA fonctionnent comme des consultants hautement qualifiés qui comprennent les besoins des clients et le backend de l’entreprise (par exemple, les stocks, les remises, les arrivages à venir) et agissent en toute confiance sur la base de cette compréhension. Les chatbots, en revanche, ne sont souvent pas utiles au-delà de la réponse à des questions standard ou de la résolution de problèmes simples.

Voici pourquoi :

La plupart des chatbots sont construits sur la base d’arbres de décision ou d’organigrammes. Cela leur permet de guider les utilisateurs à travers un chemin prédéfini pour résoudre des problèmes simples tels que :

• Expliquer votre politique de retour.
• Vérifier l’état d’une commande.
• Répondre aux questions sur la disponibilité des produits en fonction de l’inventaire actuel.

Parce qu’ils s’appuient sur des scripts fixes, les chatbots peuvent généralement orienter les utilisateurs vers un arbre de décision limité de manière fiable et prévisible.

Toutefois, si un client pose une question qui sort de ce cadre étroit, le système se heurte à des difficultés. Cela peut conduire à des réponses vagues, à des temps d’attente plus longs ou à un transfert vers une personne réelle.

Les agents IA, quant à eux, ne se contentent pas de suivre des scripts.

Au contraire, ils utilisent le machine learning, la compréhension du langage et les données en temps réel pour interpréter ce que le client veut réellement dire – et pas seulement ce qu’il a tapé. Et contrairement aux chatbots, les agents IA peuvent alors :

• Prendre des décisions intelligentes de manière autonome, sans être sollicité par le client.
• Ajuster leur approche à la volée, par exemple lorsque le client est frustré ou commence à se désintéresser.
• Viser des résultats commerciaux spécifiques tels que l’augmentation de l’AOV grâce à des ventes croisées et à des ventes incitatives pertinentes. Cela peut impliquer de poser des questions complémentaires pertinentes et de mieux comprendre les besoins des clients sur la base de leurs réponses et des données historiques.

En d’autres termes, les agents IA offrent une expérience beaucoup plus fluide et intelligente – un grand pas en avant par rapport aux chatbots limités auxquels la plupart des gens sont habitués.

Avantages de la mise en place d’agents IA retail

Les nouveaux types d’agents d’IA peuvent être extrêmement polyvalents pour les retailers qui cherchent à résoudre toutes sortes de problèmes. Plus précisément, ils présentent trois avantages essentiels pour les clients et les entreprises :

• Amélioration de l’expérience des clients. En comprenant les préférences et les comportements individuels, les agents IA peuvent proposer des recommandations produits pertinentes, répondre rapidement aux questions et créer une expérience d’achat transparente sur tous les points de contact.
• Des informations automatiques basées sur des données. Les agents IA analysent les données des clients afin de fournir des informations exploitables et d’éclairer les décisions commerciales. Il s’agit notamment d’identifier les tendances, les préférences et les problèmes potentiels, afin que les retailers prennent des décisions plus intelligentes.
• Efficacité opérationnelle. L’automatisation des tâches routinières permet aux employés de se concentrer sur des activités plus stratégiques. Les agents IA peuvent prendre en charge de nombreuses tâches telles que la réponse aux FAQ et la gestion des stocks, ce qui permet aux employés de se concentrer sur les domaines qui requièrent de la créativité et du jugement.

Ces avantages ont une incidence directe sur les résultats des entreprises en augmentant le chiffre d’affaires (grâce à de meilleures expériences d’achat) et en créant des opérations plus rationnelles et plus rentables.

Quelles sont les principales applications des Agents IA Retail

Les retailers peuvent exploiter l’IA agentique de multiples façons.

En fait, nous ne faisons qu’effleurer la surface de ces technologies, mais il existe des cas d’usage qui profitent clairement à l’expérience d’achat des clients et aux résultats des marques.

Nous examinerons ci-dessous quatre de ces applications des agents IA retail

1. Prise de décision autonome à grande échelle

Les agents IA sont capables de prendre des initiatives sans nécessairement être sollicités ou recevoir des instructions.

Par exemple, supposons que vous ayez un client qui se rend à Londres et qui a besoin d’une nouvelle veste pour son voyage. Un chatbot traditionnel pourrait proposer des vestes en fonction des instructions du client concernant la couleur, le prix et d’autres attributs (en supposant qu’il soit programmé pour le faire).

Cependant, un agent doté IA peut aller beaucoup plus loin. Le Shopping Agent d’Insider peut vérifier les prévisions météorologiques ainsi que les achats et interactions antérieurs du client afin de déterminer la meilleure option possible pour lui.

Il peut ensuite inclure d’autres variables dans l’équation, telles que les produits faisant l’objet d’une remise, les best-sellers ou les produits fréquemment achetés en fonction des achats précédents des clients.

En d’autres termes, l’agent peut comprendre et anticiper l’intention, ce qui constitue une amélioration considérable par rapport aux chatbots réactifs. Lorsqu’elle est correctement mise en œuvre, cette solution peut entraîner une amélioration massive de l’engagement et du chiffre d’affaires, car des milliers de clients peuvent bénéficier d’une expérience personnalisée, ce qui était auparavant impossible dans le monde de l’e-commerce.

2. Intégration de données approfondies pour une personnalisation en temps réel

Un autre grand avantage des agents IA est la façon dont ils utilisent les données des clients. Grâce à des intégrations approfondies entre les outils de personnalisation, les plateformes ecommerce, les CDP, les CRM et bien plus encore, les agents retail peuvent obtenir une vision holistique de chaque client.

Ainsi, les suggestions de produits correspondent mieux aux attentes des acheteurs, les recherches sont intuitives et dynamiques, et les opportunités d’upsell apparaissent de manière organique plutôt que d’être imposées.

Ce niveau de personnalisation, fondé sur une connaissance en temps réel, n’est possible qu’en surmontant les silos de données grâce à des intégrations approfondies. Par exemple, Agent One™ s’intègre avec des tonnes de solutions différentes ainsi qu’avec notre propre solution :

• CDP eCommerce qui crée des profils à 360 degrés pour chaque client avec des données précieuses telles que les interactions avec les canaux, les achats, les préférences, etc.

Plateforme de recherche et de merchandising personnalisée, qui stimule la découverte produits grâce à des recommandations de produits alimentées par l’IA.

• Les modèles de recommandation intelligente, qui fournissent des recommandations de produits sur mesure et maximisent les opportunités de vente croisée et de vente incitative.

Cela fait de notre Shopping Agent (et de la plateforme Insider dans son ensemble) une solution complète pour la découverte produit personnalisé.

L’agent peut exploiter les bonnes données pour fournir le bon contenu, les bons messages et les bonnes recommandations de produits à chaque client, au bon moment – une amélioration considérable par rapport à l’expérience traditionnelle de recherche de produits à l’aide de mots clés et de simples chatbots.

3. Conversations à résonance émotionnelle

L’une des principales limites des chatbots est que les conversations avec eux donnent souvent l’impression d’être décalées – le ton peut être incorrect ou les réponses ne répondent pas au problème exprimé par le client. Ces réponses sans ton peuvent donner aux utilisateurs le sentiment d’être ignorés ou incompris, ce qui entraîne des taux de rebond élevés et des pertes de revenus.

Les agents IA visent à changer cela en tenant compte des sentiments detectés lorsqu’ils répondent. Ils ne se contentent pas d’analyser le langage, ils perçoivent les sentiments d’une personne. Si un utilisateur est manifestement frustré, un agent bien conçu répondra avec compréhension et s’efforcera de résoudre le problème directement.

Ce type d’intelligence émotionnelle ajoute une couche d’authenticité aux interactions numériques. Elle donne l’impression que quelqu’un est vraiment à l’écoute, ce qui peut faire toute la différence dans la façon dont les clients perçoivent votre marque.

4. Machine learning et amélioration continue

L’un des aspects les plus puissants des agents IA est qu’ils évoluent constamment. Chaque interaction avec un client devient une opportunité d’apprentissage qui informe l’agent sur ce qui a fonctionné, ce qui n’a pas fonctionné et comment faire mieux la prochaine fois.

Cela permet à l ‘expérience de s’affiner et de devenir plus précise sans surveillance humaine constante.

Le Shopping Agent d’Insider, par exemple, devient de plus en plus efficace au fur et à mesure qu’il est utilisé. En ayant accès à l’historique de navigation du client, à ses habitudes d’achat et à ses préférences, il peut continuellement adapter ses recommandations avec une plus grande précision. Ce type d’apprentissage n’est pas seulement théorique – il se traduit par des résultats concrets.

Bonus : Autres cas d’usage de l’IA pour les retailers

Comme vous pouvez le constater, les technologies basées sur l’IA peuvent être extrêmement bénéfiques pour les clients. Cependant, leur utilité va bien au-delà, puisque les équipes marketing, commerciale et merchandising peuvent les utiliser pour :

• Gestion des stocks et de la chaîne d’approvisionnement. Les agents AI peuvent prédire la demande, optimiser les niveaux de stock et rationaliser les opérations de la chaîne d’approvisionnement, en veillant à ce que les détaillants répondent aux besoins des clients sans surstockage ni sous-stockage.
• Détection et prévention de la fraude. Les agents IA peuvent surveiller les transactions, identifier les activités suspectes et mettre en œuvre des mesures préventives pour protéger à la fois les commerçants et les clients.
• Analyse et optimisation des campagnes marketing Les agents IA peuvent analyser le comportement des clients, segmenter les audiences et optimiser les campagnes marketing afin de stimuler les ventes et d’améliorer le retour sur investissement.

Pour encore plus d’exemples et d’applications, consultez notre guide complet des 10 tendances révolutionnaires de l’IA dans le commerce de détail.

Embrassez l’avenir du Retail avec Insider’s Agent One

Les agents IA autonomes ne sont pas seulement une tendance passagère – ils représentent l’avenir du retail. En adoptant ces technologies, les retailers peuvent améliorer l’expérience des clients, rationaliser les opérations et stimuler la croissance.

C’est pourquoi nous avons élaboré la feuille de route la plus agressive du secteur en matière d’IA pour aider les marques à garder une longueur d’avance. Plus précisément, Agent One™ fournit une suite complète d’agents d’IA qui donnent aux retailers les moyens de :

• Transformer leur moteur de recherche en ligne en un moteur de réponse intelligent qui propose des conversations personnalisées.
• Anticiper les besoins des clients, comprendre l’intention qui sous-tend leurs requêtes et fournir des recommandations produits pertinentes.
• Intégrer les sources de données pertinentes, y compris les profils de clients à 360° de notre CDP d’entreprise.
• Gérer l’assistance de première ligne en répondant avec précision aux questions des clients 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, grâce à la CDP, au CRM et à d’autres sources de données pertinentes.
• Découvrir les risques liés aux campagnes, faire des recommandations et des optimisations de manière autonome, et anticiper les tendances pour améliorer les performances.

En outre, Insider offre une pléthore d’autres fonctionnalités alimentées par l’IA. Parmi celles-ci, citons notre Smart Recommender, qui fournit des recommandations de produits sur mesure, ainsi que Next-Best Channel et Send-Time Optimization, qui optimisent automatiquement les performances des campagnes en fonction des modèles comportementaux des clients.

Pour en savoir plus sur les capacités d’Insider en matière d’IA et sur les avantages qu’elles peuvent apporter à votre entreprise, planifiez une démo gratuite avec notre équipe.