Les principaux cas d'application de l'intelligence artificielle dans le retail.
Prévision de la demande et de l'évolution des stocks
La prévision de la demande basée sur l'IA peut utiliser des quantités massives de données non structurées, déterminer les données les plus importantes et le niveau de détail nécessaire. Un large éventail de facteurs et de relations affecte la demande au quotidien.
L'IA peut utiliser des données en temps réel et/ou non structurées, telles que les modèles météorologiques, les avis en ligne ou les données démographiques, pour parvenir à des prévisions améliorées. Grâce à sa capacité à apprendre du passé, l'algorithme s'améliore constamment, offrant des prévisions de plus en plus précises à chaque fois.
Assistant pour du shopping personnalisé
Les assistants personnels de shopping basés sur l'IA transforment l'expérience client en la rendant plus individualisée. Ils utilisent les données des clients pour fournir des suggestions de produits sur mesure, proposer du contenu et des promotions personnalisées.
Un assistant de shopping basé sur l'IA peut apprendre les préférences et les habitudes d'achat des consommateurs au fil du temps. Il utilise ces informations pour leur fournir une assistance plus personnalisée via la recommandation de produits ou des promotions spécifiques.
Essayage virtuel via l'IA générative
Les essayages virtuels pour les vêtements vous montrent comment les vêtements s'ajustent sur divers modèles réels. Voici comment cela fonctionne : un modèle d'IA générative peut prendre simplement une image de vêtement et refléter avec précision comment il s'ajusterait, se plierait, épouserait le corps, s'étirerait et formerait des plis et des ombres sur un ensemble varié de personnes réelles dans différentes poses.
