Le commerce en mutation

Après 20 ans d'e-commerce, les fournisseurs de systèmes et les commerçants du commerce numérique sont confrontés à de nouveaux défis.

Si, ces dernières années, il s'agissait encore de rendre une boutique en ligne mobile, de la personnaliser ou d'intégrer des magasins stationnaires par le biais de réservations en ligne ou du click & collect, le comportement d'achat évolue fondamentalement.

Interfaces conversationnelles

Nous assistons par exemple au passage de l'écran aux interfaces conversationnelles. Aujourd'hui déjà, on peut faire ses courses par la voix, les gestes ou le toucher.

Pilotée par des interfaces réelles/virtuelles, la recherche de produits devient une conversation avec le bot, qui interagit ensuite avec une ou plusieurs boutiques en ligne.

Certes, les boutiques en ligne classiques et desservies par les utilisateurs ne disparaîtront pas dans le commerce assisté par ordinateur, mais leur importance diminuera.

Les bots comme Watson, Alexa, Siri, Google-Home, ChatShopper ou les appareils IoT combinés à l'IA, la VR, l'AR ainsi que les magasins équipés de capteurs et de Machine Learning comme Amazon-Go ou les systèmes de maison intelligente modifient le comportement d'achat.

À l'avenir, le commerce basé sur le numérique se fondra encore plus dans le monde réel. Les achats sont de plus en plus basés sur le comportement humain naturel, comme le mouvement et la parole, ainsi que sur l'intelligence artificielle.

Acheter sans passer par la caisse

L'exemple du go store stationnaire d'Amazon rend notamment la caisse classique superflue. Il montre comment il est possible de réaliser des achats stationnaires sans faire la queue selon le principe simple du "grab and go". Des capteurs et des caméras enregistrent le comportement et sont associés à des algorithmes de machine learning.

Des caméras et des systèmes radar détectent les mouvements et reconnaissent les comportements grâce au Machine Learning. Ils font correspondre automatiquement et en temps réel le panier d'achat réel et numérique.

Tous les processus liés à l'achat se déroulent en arrière-plan et doivent être pris en charge par le système en conséquence.

Ces évolutions nécessitent un changement de mentalité et imposent de nouvelles exigences aux parties prenantes. Les fournisseurs de systèmes, en particulier, doivent s'adapter aux changements de comportement d'achat et adapter leurs produits en termes d'efficacité, de fonctionnalité, de gestion des données, de processus internes au système, etc.

De nombreux systèmes de boutique standard ne sont pas préparés à ces changements fondamentaux. Les commerçants doivent donc être très attentifs au choix des systèmes de boutique et de leurs partenaires informatiques.

L'apprentissage automatique exige la qualité des données

A l'avenir, seuls les systèmes de boutique flexibles, indépendants de l'utilisateur et de l'appareil, disposant d'une architecture de microservices et traitant en temps réel de grandes quantités de données pourront subsister.

L'ouverture des systèmes vers l'extérieur et les exigences de sécurité qui y sont liées sont extrêmement importantes. Grâce au Machine Learning, la qualité des données doit également augmenter.

Les futurs systèmes PIM ou services de données de produits doivent pouvoir interagir avec des applications sémantiques telles que les bots via des couches de bases de données sémantiques appropriées.

Outre une architecture de base flexible et ouverte, des partenaires de conseil prévoyants sont indispensables. Ils doivent avoir une vision globale, bien connaître les secteurs et leur évolution, afin de mener à bien des projets aussi innovants.