Exploiter les données et l’IA générative pour une expérience client de nouvelle génération dans le commerce de détail
Le secteur du commerce de détail est à un point d’inflexion. Les attentes changeantes des consommateurs, l’incertitude du marché et les avancées technologiques rapides redéfinissent ce que signifie offrir une expérience client exceptionnelle. Pour les détaillants de luxe et premium en particulier, la qualité du produit n’est plus le principal différenciateur.
Les clients d’aujourd’hui recherchent des expériences curatées, fluides et distinctives—tant physiques que numériques. Comme l’indique le rapport Retail reimagined: Creating tailored customer experiences using data-driven insights, la combinaison de données de haute qualité et d’IA générative permet aux détaillants de réinventer la manière dont ils engagent, servent et fidélisent leurs clients les plus précieux.
Un secteur face à de nouvelles pressions — et de nouvelles possibilités
Le marché du luxe est entré dans une phase plus sobre. Bien que les clients fortunés demeurent fidèles, les dépenses aspirantes ont diminué. En parallèle, les attentes numériques ont considérablement augmenté. La recherche ConsumerSignals de Deloitte montre que 69 % des consommateurs mondiaux souhaitent de meilleures capacités de streaming ultra-rapides sur leurs smartphones, tandis que plus de 60 % s’attendent à ce que leurs appareils soutiennent des parcours d’achat en magasin enrichis.
Ces changements soulignent une transformation plus large : les expériences de vente au détail doivent être personnalisées, sans friction et basées sur les données — sinon elles risquent de devenir obsolètes.
L’IA générative passe de l’expérimentation à la création de valeur pour l’entreprise
L’IA générative n’est plus un concept futur. Elle devient rapidement un facilitateur essentiel de la personnalisation, de la création de contenu, de l’automatisation et de l’analyse client. Selon la recherche, 98 % des détaillants prévoient d’investir dans l’infrastructure d’IA générative dans les 18 mois, bien que 77 % prévoient de le faire avec moins de 5 millions de dollars, indiquant une approche prudente et mesurée.
Cependant, les premiers adoptants réalisent déjà des bénéfices tangibles.
Bata : utiliser l’IA pour améliorer les opérations et l’engagement client
Bata continue son héritage d’innovation par une série d’initiatives activées par l’IA :
- Merchandising et réapprovisionnement pilotés par l’IA garantissent que les bons produits atteignent les bons magasins, réduisant le gaspillage et améliorant la disponibilité.
- Chatbots augmentés par l’IA aident les clients avec des questions, des tailles et des mises à jour de commande, renforçant la cohérence du service.
- Analytique “Voix du magasin” convertit les messages des managers de magasin en tableaux de bord de données, améliorant la transparence des opérations.
- Segmentation client alimentée par l’IA générative a permis une augmentation de 50 % des taux de conversion, démontrant la valeur commerciale du marketing ciblé avec précision.
Ces efforts illustrent comment l’IA générative soutient l’efficacité tout en améliorant l’expérience client.
Majid Al Futtaim à Dubaï : redéfinir le luxe moderne grâce aux données et à l’IA
La division Lifestyle de Majid Al Futtaim utilise l’analyse des données, l’apprentissage automatique et l’IA générative pour créer des parcours plus riches et intuitifs :
- Des outils de prévision avancés ont permis une réduction de 25 % des stocks, accompagnée d’une augmentation de 12 % des revenus.
- Le contenu généré par l’IA générative fournit des messages adaptés et pertinents.
- Les recommandations basées sur l’apprentissage automatique soutiennent un engagement en ligne plus élevé.
- Les outils de réalité augmentée sur les plateformes de beauté et de maison génèrent environ 3 % des revenus en ligne, permettant aux acheteurs d’essayer des produits ou de visualiser des articles chez eux.
Critiquement, l’organisation met un accent fort sur ses clients les plus précieux. Les 2 % de clients les plus importants génèrent 27 % du chiffre d’affaires total, soutenus par des cadeaux personnalisés, des événements sur mesure et des campagnes adaptées.
Hyperpersonnalisation comme nouvelle marque de luxe
À travers le secteur du luxe mondial, l’IA générative permet de nouveaux niveaux de personnalisation. L’écosystème de personnalisation numérique de Zegna, la personnalisation en temps réel de Prada alimentée par Adobe, et le développement de campagnes dirigées par l’IA générative chez Moncler et Valentino démontrent comment les marques leaders utilisent l’IA pour approfondir l’engagement et rationaliser les processus créatifs.
Les consommateurs s’attendent de plus en plus à des expériences qui semblent sur mesure et pertinentes — indépendamment du canal. L’IA générative rend de telles expériences réalisables à grande échelle.
La confiance : un facteur décisif dans l’adoption réussie de l’IA
Malgré les avantages, la confiance demeure une barrière significative. La recherche de Deloitte révèle que huit consommateurs sur dix ont peu confiance dans l’utilisation de l’IA par les détaillants. De plus, la confiance des clients diminue de 144 % lorsqu’ils prennent conscience qu’une marque utilise l’IA. Pourtant, l’occasion est considérable : les organisations de confiance surpassent leurs pairs jusqu’à quatre fois, et les clients de confiance sont 88 % plus susceptibles de racheter.
Pour établir la confiance, les détaillants doivent concevoir et déployer l’IA autour de quatre principes fondamentaux :
- Connexion humaine – L’IA doit répondre avec un langage empathique et approprié au contexte.
- Transparence – Les détaillants doivent articuler comment et pourquoi l’IA est utilisée.
- Capacité – Les employés doivent être formés et habilités à utiliser l’IA efficacement.
- Fiabilité – Les systèmes d’IA doivent être prévisibles, honnêtes sur leurs limitations, et livrer constamment sur les attentes.
La confiance se mérite, elle n’est pas présumée — et les détaillants qui adoptent un design d’IA responsable en bénéficieront le plus.
La qualité des données reste la pierre angulaire du succès de l’IA générative
L’IA générative n’est aussi forte que les données qui l’alimentent. De nombreux détaillants détiennent d’énormes quantités de données non structurées — commentaires, images, posts sur les réseaux sociaux, notes — qui sont incohérentes, difficiles à interpréter, et contenant souvent des informations sensibles. Sans une gouvernance, une classification et un nettoyage rigoureux, les résultats de l’IA générative risquent d’être inexactes ou biaisés.
Les détaillants qui investissent dans la création de bases de données claires, structurées et respectueuses de la vie privée débloqueront une valeur bien plus grande — de la prévision de produits basée sur le sentiment à la stylisation assistée par l’IA et au reporting de durabilité.
Équilibrer innovation et gouvernance
L’IA générative crée de nouveaux risques : hallucinations de modèle, biais algorithmique, préoccupations relatives à la propriété intellectuelle et vulnérabilités cybernétiques. Le Cadre d’IA fiable de Deloitte fournit une feuille de route pour évaluer et atténuer ces risques à travers la gouvernance, la sécurité, l’éthique et l’intégrité des données. Une approche multidisciplinaire garantit que l’IA se développe de manière responsable et durable.
Conclusion
La prochaine ère du commerce de détail sera façonnée par ceux qui équilibrent innovation et responsabilité. Les détaillants doivent développer des stratégies de personnalisation centrées sur le client basées sur l’IA générative, construire des fondations de données sécurisées et de haute qualité, et mettre en œuvre des cadres de gouvernance d’IA de confiance pour optimiser les parcours clients à travers des canaux numériques et physiques.