Deep Retail - Les nouvelles technologies révolutionnent le commerce

Les données sont le nouveau pétrole - ce credo domine depuis longtemps toutes les discussions autour des innovations technologiques qui reposent sur une exploitation efficace des données. Les données sont le lubrifiant qui rend la relation entre les commerçants et les clients fluide. Et pas seulement aujourd'hui. Par le passé, les commerçants ont déjà utilisé les informations pour renforcer la fidélisation de la clientèle.

Service, service, service

Les restaurateurs connaissaient les boissons préférées de leurs habitués. Les hôteliers savaient quelles étaient les chambres préférées de leurs clients les plus fidèles. Ce type de service donne aux clients un sentiment agréable de compréhension. Lorsque les consommateurs constatent que les commerçants connaissent leurs besoins et peuvent anticiper leurs souhaits avec précision, ils se sentent inévitablement bien servis - et sont beaucoup plus disposés à mettre la main au portefeuille.

Utiliser les informations sur les clients : Les données constituent la base d'une expérience client hautement individualisée. Grâce au commerce électronique et au commerce mobile, il y a plus de données que jamais. À condition que les utilisateurs aient donné leur accord, les commerçants en ligne peuvent collecter une multitude de données pertinentes à chaque visite du client : Quel est le sexe du client ? Quel est son âge ? Est-il un nouveau client ou un client existant ? Quelle est son adresse IP géographique ? Par quel appareil accède-t-il à la boutique ? Par quel site web accède-t-il à la boutique ? Quelles sont les pages et les catégories qui l'intéressent particulièrement ? Quelle est la valeur de son panier d'achat ?

Ces informations sont intégrées dans l'historique de chaque client et constituent la base optimale pour s'adresser à chacun de manière personnalisée, par exemple avec des offres et des recommandations personnelles parfaitement adaptées à ses souhaits et à ses attentes.

Prochaine étape : la personnalisation

La grande maturité de nombreuses technologies a permis de franchir une étape décisive dans l'évolution de la personnalisation. Ensemble, les technologies telles que le big data, l'intelligence artificielle (IA) en général et le machine learning en particulier, la reconnaissance faciale et l'eye tracking permettent de générer, d'analyser et d'utiliser les données personnelles d'une manière totalement nouvelle et très puissante. Cette approche, appelée deep retail, offre au commerce des possibilités de personnalisation très prometteuses.

Chaque activité des utilisateurs sur le web laisse des traces. Ils s'informent, achètent et évaluent des produits ainsi que des services sur des plateformes d'évaluation, dans les médias sociaux, dans les boutiques en ligne et les blogs.

La quantité de données exploitables augmente de minute en minute. C'est pourquoi les commerçants ont tout intérêt à exploiter le trésor de données existant en créant leurs propres bases de données. Ils peuvent ainsi décider en fonction de leurs besoins de quelles informations et de quelles sources ils ont besoin : Les messages des médias sociaux, les enquêtes marketing ou les demandes adressées au service clientèle.

Toutes les activités de service

Lorsqu'un nouveau client s'inscrit dans une boutique en ligne, il saisit une série de données pertinentes dans un formulaire. Dans un environnement C/4-Hana, ces données sont enregistrées dans le SAP Customer Data Cloud. Si le client se connecte ultérieurement à la boutique via son identifiant de média social, il est possible de relier les profils de média social et les données existantes, à condition que l'utilisateur ait donné son accord. Dans un environnement SAP C/4, tous ses posts, likes et commentaires sont alors enregistrés et analysés dans le SAP Customer Data Cloud. On obtient ainsi un profil pertinent de chaque client. Le Customer Data Cloud permet également d'effectuer la gestion du consentement, c'est-à-dire de gérer l'autorisation d'utiliser les données relatives aux clients. Cet outil est également une aide précieuse pour le service après-vente.

Lorsque les clients envoient une demande au service clientèle, l'e-mail correspondant est automatiquement transmis à SAP Service Cloud, catégorisé, enregistré dans la réserve de travail de l'équipe de service concernée et - dans l'idéal - même traité de manière entièrement automatique. Cela fait de SAP Service Cloud le point de contact central pour toutes les activités de service.

Intelligence artificielle

Il en résulte une quantité énorme de données qui doivent être analysées et utilisées avec profit. C'est précisément ce que permettent les procédés d'intelligence artificielle. Dans son étude "Artificial Intelligence Set to Transform Digital Commerce Marketing" de 2017, le cabinet de conseil Gartner a prédit qu'en 2020, 30 % de la croissance mondiale du chiffre d'affaires du commerce numérique serait déjà due aux technologies basées sur l'IA.

En ce qui concerne le commerce stationnaire en Allemagne, PwC est arrivé à la conclusion, dans son étude "Künstliche Intelligenz im Handel 2018", que 44 % des Allemands s'attendent à des expériences d'achat plus attrayantes grâce à l'utilisation de l'IA. Dans ce contexte, SAP propose Leonardo, une plateforme basée sur l'IA qui aide les commerçants, grâce à l'apprentissage automatique et aux réseaux neuronaux, à tirer rapidement des enseignements précis des Big Data et à optimiser les processus commerciaux en conséquence. Le Machine Learning permet aux systèmes d'apprendre de l'expérience et de s'améliorer en permanence.

L'IA génère les connaissances nécessaires à partir de données non structurées, telles que des commentaires et des e-mails, de manière entièrement automatique. Ce faisant, elle recherche des modèles récurrents qui permettent de faire des prédictions basées sur l'ordinateur - l'objectif étant que les ordinateurs apprennent sans intervention ou aide humaine et créent ainsi la base de meilleures décisions.

Un système d'apprentissage automatique peut par exemple analyser les messages des médias sociaux et reconnaître si un client est d'humeur à partir en vacances et souhaite s'envoler pour la Nouvelle-Zélande. En fonction de cela, des produits adaptés lui seront automatiquement présentés lors de sa prochaine visite dans la boutique.

En outre, les commerçants peuvent déterminer si des écarts se produisent grâce à ce que l'on appelle la détection d'anomalies. Un produit se vend-il soudain particulièrement bien dans une région ou un groupe cible donné ? En analysant ces phénomènes, ils peuvent développer des actions appropriées afin d'alimenter la tendance et/ou de l'étendre à d'autres régions et groupes cibles.

L'analyse du sentiment saisit l'image de l'humeur

L'analyse des contenus générés par les utilisateurs présente un autre avantage : les sentiments et les opinions des utilisateurs permettent aux commerçants de tirer des enseignements précieux sur les produits et les services que leurs clients jugent bons ou moins bons - et de développer leur offre de manière ciblée.

Pour ce faire, la solution vérifie si une déclaration doit être considérée comme positive ou négative. Les commerçants peuvent ainsi concevoir des offres ou des mesures adaptées. Dans un environnement SAP, l'analyse des sentiments est reliée à SAP Cloud Platform et intégrée à SAP Marketing Cloud et à SAP Service Cloud. Par ailleurs, il existe d'autres possibilités de générer des données personnelles. Par exemple, de nombreux smartphones disposent de technologies de reconnaissance faciale. Jusqu'à présent, cette technologie a surtout servi à déverrouiller l'appareil en question.

Reconnaissance des visages & Eyetracking

Mais il est évident que les avantages de cette fonction peuvent être utilisés d'une autre manière. Les utilisateurs d'iPhone peuvent déjà s'authentifier avec Face ID pour Apple Pay. À l'avenir, il sera en outre possible de saisir l'humeur du moment des utilisateurs via la fonction de reconnaissance faciale et de leur proposer des offres d'achat correspondantes.

Le commerce s'intéresse donc beaucoup à la technologie de reconnaissance faciale - par exemple comme base pour l'optimisation de l'expérience client. Walmart a ainsi déposé un brevet pour une technologie qui reconnaît l'état émotionnel des acheteurs lors de leurs achats dans les magasins stationnaires.

Le commerce voit également un grand potentiel dans l'eyetracking. Alors que cette technologie n'était jusqu'à présent disponible que sur des écrans spéciaux, par exemple dans le domaine des jeux ou pour des tests d'utilisabilité, il existe désormais des appareils qui peuvent être montés sur des écrans normaux et qui permettent ainsi un eye tracking professionnel.

Dans le cadre de la réalité augmentée, l'eye tracking s'est établi en tant qu'élément de différentes applications, en utilisant la caméra selfie du smartphone. Si les commerçants savent quelles zones et donc quelles offres les visiteurs de leur boutique regardent avec une intensité particulière, le système peut personnaliser la suite de l'expérience client, par exemple en recommandant des produits adaptés.

Lors de la mise en œuvre de telles procédures, il est essentiel de prendre au sérieux les préoccupations existantes des utilisateurs en matière de protection des données. Les scandales récents en matière de protection des données ont finalement conduit à une sensibilisation sensible. Tant les clients que les commerçants se trouvent ici dans une zone de tension entre le désir de vivre des expériences d'achat hautement personnalisées et l'intérêt légitime à la protection des données personnelles.

Protection des données

C'est pourquoi les commerçants qui s'intéressent aux possibilités du deep retail doivent comprendre qu'une transparence absolue doit être garantie en ce qui concerne l'utilisation des données des clients. Ils doivent expliquer de manière transparente quelles données ils collectent et dans quel but, comment ils les stockent et les protègent.

Le règlement général européen sur la protection des données (RGPD) fournit le cadre approprié. Il offre aux commerçants la possibilité d'augmenter la confiance de leurs clients en traitant leurs données de manière sérieuse. Cela renforce notamment la fidélisation des clients.

Les commerçants intelligents connaissent mieux leurs clients que ceux-ci ne se connaissent eux-mêmes. Il ne s'agit plus de demander aux consommateurs ce qu'ils veulent, mais d'identifier leurs souhaits les plus profonds à un stade précoce - et de les satisfaire. Cela permet d'augmenter le chiffre d'affaires à court terme, tandis que les commerçants profitent à long terme d'une fidélisation durable de la clientèle.