Au cas où vous ne le sauriez pas, l’intelligence artificielle (IA) a rapidement changé la donne, transformant des secteurs entiers et remodelant notre vie quotidienne.
Pour les retailers, l’IA s’est imposée comme la recette secrète d’une expérience client (CX) enrichie, permettant un avantage concurrentiel considérable, et offrant des expériences efficaces et mémorables auprès de clients de plus en plus exigeants.
L’IA générative (Gen AI) a suscité le plus d’intérêt parmi les différentes technologies d’IA. Des outils tels que Chat GPT d’OpenAI, Bard de Google et Midjourney permettent de rédiger des textes convaincants, de créer des images de haute qualité dans n’importe quel style ou même d’écrire du code, stimulant ainsi la productivité et la créativité à de nouveaux niveaux.
Mais pour les retailers, l’IA se distingue par son potentiel à révolutionner le CX, qu’il s’agisse de fournir des recommandations personnalisées qui font mouche à chaque fois, de prédire le comportement des clients avec une précision étonnante ou de fournir un support client automatisé disponible 24 heures sur 24 – les innovations potentielles sont infinies.
Dans cet épisode de la série Reshaping Retail CX, nous explorons les raisons pour lesquelles l’IA générative peut combler l’écart d’exécution du parcours client, en alignant les expériences que vous offrez sur celles que vos clients attendent.
Libérer le potentiel de l’IA générative dans le retail
Dans le paysage du retail, l’IA générative n’est rien de moins qu’un catalyseur de transformation de la CX ; la rendant plus personnalisée, efficace et engageante en automatisant les processus, en améliorant la satisfaction des clients et en fournissant de précieuses informations.
Voici quelques-uns des cas d’utilisation et des avantages les plus significatifs de l’IA générative que nous observons actuellement.
Améliorer les interactions clients
L’IA est comme un passe-partout qui déverrouille de grandes quantités de données sur les clients, interprète les emails, supervise la qualité des interactions avec les clients et fournit des informations sur les sentiments des clients au cours d’un appel. Il peut même construire des bases de connaissances contenant des informations détaillées sur les produits.
Dans le domaine des achats digitaux, l’IA générative fait monter la personnalisation d’un cran. Il identifie des modèles dans les données des clients et élabore des recommandations de produits précises pour chaque client, stimulant ainsi l’engagement et les taux de conversion.
L’assistance client bénéficie également d’une transformation, avec des chatbots alimentés par l’IA qui fournissent une assistance instantanée, précise et permanente. Cette expérience de service client transparente et satisfaisante permet d’aligner plus étroitement le CX sur les attentes des consommateurs. Cependant, il est essentiel de se rappeler l’importance du contact humain, en particulier pour les conversations complexes.
AdopterWebhelp Polyglot par exemple. Aujourd’hui enrichie de Gen AI, cette solution de traduction automatique révolutionne la manière dont nous traitons les interactions complexes et multilingues avec nos clients. En augmentant les compétences de nos agents de service client, Polyglot améliore l’efficacité et la qualité des interactions, ce qui en fait un outil idéal pour les clients du secteur retail, particulièrement multilingues.
Conception de produits et gestion du contenu
Grâce à ses puissantes capacités de génération d’images, les retailers peuvent utiliser Gen AI pour créer instantanément des designs adaptés à la marque et aux tendances, ouvrant ainsi la perspective aux clients de personnaliser leurs propres produits à la demande.
L’IA générative devrait également bouleverser la gestion de contenu dans le retail, avec la perspective de processus plus efficaces et d’un contenu de meilleure qualité, par exemple dans les descriptions de produits.
En ce qui concerne le Trust and Safety L’IA pourrait jouer un rôle essentiel dans la gestion, la surveillance et le contrôle des contenus générés par les utilisateurs, le renforcement des valeurs de la marque et la protection des personnes vulnérables. Des points particulièrement importants pour les retailers qui autorisent les avis d’utilisateurs sur leurs plateformes.
Des expériences uniques dans les magasins physiques
Dans les magasins traditionnels et historiques, Gen AI peut aider en suggérant des agencements et des placements de produits optimaux, et en fournissant aux acheteurs des expériences améliorées.
Imaginez une application basée sur l’IA qui vous guide dans votre magasin, en vous recommandant de manière proactive des produits correspondant à vos préférences….Macy’s a déjà lancé sa propre version au sein de ses magasins : un assistant d’achat alimenté par l’IA.
En outre, grâce à la capacité de Gen AI à générer des images extraordinairement réalistes sur demande, les retailers de vêtements et de produits de beauté peuvent offrir des expériences avancées de « miroir magique », montrant aux clients comment différents produits, styles et couleurs leur iraient, et même prédire comment cette coupe évoluerait au fil du temps.
Avantages opérationnels
Au-delà de l’amélioration de l’expérience client, l’IA est également en train de remodeler le fonctionnement des retailers. Elle permet d’extraire des informations de diverses sources de données non structurées, ce qui la rend idéale pour des tâches telles que la prévision de la demande et la gestion des stocks.
Les retailers peuvent également se faire une idée plus précise de la demande à venir en analysant les données historiques des ventes, les tendances du marché, les conditions météorologiques et le sentiment des médias sociaux, ce qui leur permet de minimiser les ruptures de stock, de réduire les stocks excédentaires et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Bien qu’ils ne soient pas directement liés à l’expérience client, ces gains d’efficacité permettent de consacrer plus de temps à combler le déficit d’exécution.
Comprendre les limites, les risques et les défis
Bien que l’IA générative soit extrêmement prometteuse, il est essentiel d’aborder son intégration dans une perspective équilibrée. Comme toute technologie, l’IA générative a ses limites et risques potentiels. Il est essentiel de les comprendre et de les gérer efficacement pour tirer pleinement parti de ses avantages.
L’évolution rapide de l’IA a suscité un vif débat parmi les experts, dont des personnalités de renom comme Elon Musk et Geoffrey Hinton. La principale préoccupation concerne les implications de l’IA, en particulier si elle atteint un stade où elle peut s’améliorer elle-même et surpasser l’intelligence humaine.
En outre, la vitesse de développement de l’IA générative dépasse celle de la création de nouvelles réglementations. Les entreprises doivent bien réfléchir lorsqu’elles décident d’opter pour des interactions humaines ou automatisées avec leurs clients. Par exemple, les retailers doivent-ils prévenir lorsqu’un message est généré par l’IA ou lorsqu’un client interagit avec un robot ? Alors que le paysage réglementaire est encore en train de se dessiner il est essentiel de donner la priorité à la transparence, pour toutes les interactions.
L’IA générative est souvent comparée à une « boîte noire » en raison de la nature non transparente de son processus de prise de décision. Cette opacité peut rendre difficile l’assurance de la qualité des réponses de l’IA, en particulier dans le cadre d’un service client. De même, le phénomène d’hallucination de l’IA, où l’IA fournit en toute confiance des réponses incorrectes, peut potentiellement éroder la confiance des utilisateurs.
Pour s’assurer que les réponses de l’IA s’alignent sur le ton de la marque et répondent aux attentes des clients, les retailers doivent fournir au modèle des données d’entraînement supplémentaires. Toutefois, cela soulève des inquiétudes quant à la confidentialité des données et à la localisation du traitement des données, ce qui peut freiner de nombreuses entreprises.
Malgré ces risques potentiels et ces défis réglementaires, le secteur du retail ne peut pas se permettre de négliger l’IA générative. Les retailers devraient déployer stratégiquement l’IA pour améliorer l’expérience des clients, en veillant toujours à faire preuve de prudence et de responsabilité. Cette approche équilibrée garantira que l’intégration de l’IA générative réduise, plutôt qu’elle n’élargisse, l’écart d’exécution du parcours client.
L’IA générative : façonner l’avenir du retail CX
À l’avenir, il est clair que l’IA sera une force de transformation dans le paysage du retail, mais nous nous attendons à une forte adoption de modèles d’IA plus petits et plus ciblés, plus simples à construire, à former et à contrôler.
Il est possible que l’IA générative ne modifie pas radicalement le volume des contacts avec les clients, étant donné que la plupart des interactions avec le service client sont aujourd’hui complexes et nécessitent des recherches approfondies. Cependant, il peut améliorer considérablement les options de selfcare, en s’alignant sur les attentes croissantes des clients pour des expériences rapides, efficaces et précises.
En outre, la Gen AI va révolutionner divers processus au sein du centre de contact. De la formation et du coaching au contrôle de la qualité et à l’assistance en temps réel, Gen AI peut renforcer le rôle du conseiller et améliorer le parcours du service client. Il peut aider les conseillers à fournir un service plus personnalisé et plus efficace en proposant la meilleure action suivante…nous constatons déjà ces avantages avec notre solution Polyglot.
Il est essentiel de veiller à ce que nous utilisions l’IA de manière responsable. Les retailers doivent établir des garde-fous pour l’acquisition, l’affinage et le déploiement des données, prendre en compte les opérations de cybersécurité et gérer les risques liés à la réglementation et à la protection de la vie privée. En s’associant à un partenaire fiable et compétent comme Webhelp, les retailers peuvent développer des solutions d’IA prêtes pour l’entreprise et éviter ces pièges potentiels.
Avec une approche responsable, les retailers peuvent tirer parti de la puissance de l’IA pour transformer leurs activités et mieux servir leurs clients, en comblant efficacement le fossé d’exécution dans le CX du retail.
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