Mutation du commerce : les modèles commerciaux doivent être adaptés

Après maintenant 20 ans d'e-commerce, les fournisseurs de systèmes et les commerçants sont confrontés à de nouveaux défis dans le commerce basé sur le numérique. 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.

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.

L'IA modifie les comportements d'achat

Certes, les boutiques en ligne classiques desservies par les utilisateurs ne disparaîtront pas dans le commerce assisté par ordinateur, mais leur importance diminuera. Les bots tels que Watson, Alexa, Siri, Google-Home, ChatShopper ou les appareils IoT en combinaison avec l'IA, la VR, l'AR ainsi que les magasins équipés de capteurs et du Machine Learning comme Amazon-Go ou les systèmes Smart Home 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.

Les caisses classiques deviennent superflues

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".

Les capteurs et les caméras détectent les comportements et sont associés à des algorithmes d'apprentissage automatique. Les caméras et les systèmes radar détectent les mouvements et reconnaissent les comportements grâce au Machine Learning.

Ils comparent 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.

Indépendance vis-à-vis des utilisateurs et des appareils

À l'avenir, seuls les systèmes de boutique qui sont flexibles, indépendants des utilisateurs et des appareils et qui disposent d'une architecture de microservices et d'un traitement 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.

L'apprentissage automatique doit également améliorer la qualité des données. Les futurs systèmes PIM ou services de données produits doivent pouvoir interagir avec des applications sémantiques telles que des bots via des couches de base de données sémantiques correspondantes.

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.