Le géant de la vente au détail Walmart met tout en œuvre pour développer sa propre plateforme d’intelligence artificielle générative GPT-4 pour stimuler les ventes et améliorer l’expérience client (CX).
Cette annonce met Walmart sur scène pour que l’industrie de la vente au détail puisse voir ce que cette technologie innovante signifie pour le paysage plus large de la vente au détail. D’autres détaillants à grande surface s’impliqueront-ils maintenant? Quel sera l’impact du GPT-4 et de la technologie associée sur l’avenir de l’expérience client ?
Dans le cadre de sa refonte marketing, Walmart a dévoilé sa dernière refonte numérique de son site Web de vente au détail et de son application d’achat mobile plus tôt ce mois-ci. Le nouveau look arbore des photos plus grandes et plus brillantes, ainsi que des vidéos et du contenu inspiré des médias sociaux qui, espère Walmart, se traduira par plus d’achats.
Walmart se concentre sur le potentiel de changement de jeu de la compréhension du langage naturel (NLU) dans les grands modèles de langage (LLM) à une échelle spécifique au commerce de détail pour renforcer ses offres existantes, telles que Text to Shop. Cette fonctionnalité permet aux clients d’ajouter des produits Walmart à leur panier en envoyant des SMS ou en prononçant les noms des articles dont ils ont besoin. Walmart utilise ces LLM comme base de plate-forme pour ses modèles auto-construits sur les produits et la manière dont les clients souhaitent interagir.
Que Walmart réussisse à convaincre ses clients pourrait avoir un impact direct sur d’autres détaillants pour qu’ils emboîtent le pas. Quoi qu’il en soit, un facteur clé est de recueillir leurs idées, selon Reed Cundiff, PDG de la société de recherche mondiale Sago (anciennement Schlesinger Group).
« L’automatisation est devenue un élément essentiel de notre vie quotidienne, simplifiant les tâches sans même que nous nous en rendions compte. Une partie de l’engagement avec les consommateurs sur l’application de l’IA consiste à les éduquer sur la technologie », a déclaré Cundiff au E-Commerce Times.
Sentiment des consommateurs à l’égard de l’adoption de l’IA
Cependant, comprendre ce que les consommateurs pensent de l’IA n’est important que pour les marques qui leur demandent explicitement de l’adopter plutôt que des alternatives non IA. Si l’IA n’est qu’un ingrédient sous la surface, alors le sentiment des consommateurs est moins critique, a proposé Cundiff.
Par exemple, les outils de traitement de texte ont une analyse avancée de l’écriture pour fournir des suggestions de grammaire et des capacités de « mot suivant » qui facilitent la vie des consommateurs. Personne ne se renseigne sur les fondements de l’IA et de l’apprentissage automatique.
« Lorsque nous demandons aux consommateurs d’avoir une interaction directe et claire avec l’IA, comme un chatbot, la collecte de commentaires devient plus critique. Cela nous aide à comprendre les obstacles et les ponts à l’adoption et identifie les territoires inexplorés et les «lignes rouges» que les consommateurs veulent éviter de franchir par l’IA », a-t-il expliqué.
Les récents progrès de Walmart dans le commerce conversationnel jouent un rôle dans sa mise en œuvre de l’IA dans le cadre de son évolution vers une approche de la vente au détail davantage axée sur les médias sociaux. Dans ce processus, le détaillant a adopté l’IA dans différents domaines de son activité ces dernières années, qu’il s’agisse de suggestions de produits ou de gestion des stocks. Selon Jordan Jewell, analyste de la plateforme de commerce électronique Vtex, il est donc très naturel de s’y pencher davantage en tant que stratégie commerciale.
« La société a récemment réorganisé son site Web pour qu’il ressemble davantage à une plate-forme de médias sociaux, donc la mise en œuvre de différentes expériences alimentées par l’IA qui se sentent plus sociales et conversationnelles pourrait être un bon moyen de stimuler l’engagement et de renforcer la confiance avec leurs clients en personnalisant l’expérience d’achat pour eux. », a-t-il déclaré au E-Commerce Times.
Diriger la transition vers l’IA du commerce de détail
Jewell voit ce changement comme une influence absolue sur la façon dont les autres grands détaillants utilisent les médias sociaux dans leur stratégie de vente. Amazon et Walmart sont depuis longtemps au coude à coude dans l’espace du commerce électronique, donc à long terme, il a prédit que cela pourrait influencer d’autres détaillants à investir davantage dans l’IA.
« Mais à court terme, je pense que cela se traduira par une augmentation des investissements dans les outils de vente sociale, car ceux-ci sont plus faciles à mettre en œuvre dans un délai plus court. Chaque grand détaillant est sur Facebook et Instagram. Pourtant, ils n’ont pas tous la capacité back-end pour mettre en œuvre et gérer des modèles d’IA, c’est donc là que je soupçonne que nous verrons des investissements à plus long terme », a-t-il ajouté.
Une poussée des leaders des grandes surfaces incitera fortement d’autres détaillants à adopter et à développer l’IA générative, a affirmé Marcel Hollerbach, co-fondateur et directeur de l’innovation de la plate-forme product-to-consumer (P2C) Productsup. À l’heure actuelle, tout le monde hésite encore à jeter son chapeau complètement dans le cercle de l’IA générative car certaines choses, comme ChatGPT et sa mise en œuvre, sont encore incertaines.
« Au lieu de théoriser à quoi ressemblera la mise en œuvre de l’IA générative, la plupart des détaillants attendent le premier grand exemple », a-t-il déclaré au E-Commerce Times.
Lorsque les grands détaillants comme Walmart adoptent, développent et annoncent leur utilisation de l’IA, la pertinence de la technologie s’accélère considérablement, a expliqué Hollerbach. Si Walmart le fait et que cela réussit, l’hésitation est remplacée par l’urgence.
« L’urgence de s’adapter aux besoins et aux processus des clients rendra l’entreprise non seulement plus efficace mais aussi plus rentable », a-t-il observé.
Momentum à la traîne inhérent
L’IA est en plein essor dans tous les secteurs en ce moment, mais certains spectateurs ont tendance à oublier que la capacité d’IA générative prend des mois, voire des années, à se développer et à maîtriser, selon Hollerbach. La dynamique d’adoption et de développement de l’IA générative est lente car il s’agit d’un projet lent à démarrer en premier lieu.
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« Alors que le développement de l’IA semble avancer à une vitesse fulgurante, cela pourrait être sa chute dans l’adoption globale et l’élan accru dans le commerce de détail. Parce qu’il reste encore une multitude de logistiques à comprendre avant que la mise en œuvre effective puisse avoir lieu, l’élan de la vente au détail ne correspond pas à l’élan de l’IA », a-t-il noté.
De plus, un changement immédiat et soudain est quelque chose pour lequel tous les clients sont prêts. Les détaillants en tiennent compte.
« L’élan doit commencer petit, qu’il s’agisse d’examiner ce que font les concurrents ou d’assurer la satisfaction des clients. Développer et adopter l’IA générative est une échelle mobile », a déclaré Hollerbach.
Messagerie mobile améliorée pour le M-Commerce
L’IA générative peut amplifier considérablement les stratégies de messagerie mobile. Il fournit une variété d’outils, de capacités et de vecteurs qui améliorent l’expérience client, améliorent la personnalisation, fournissent une optimisation du contenu et aident à rationaliser les opérations et les données internes, selon Jeppe Dorff, directeur des produits et de la technologie de la plate-forme de commerce par chat en tant que société de services. Clickatell.
Gen AI utilise des données basées sur des exemples sur le comportement des utilisateurs, l’historique des discussions et les habitudes d’achat et de consommation pour identifier le chemin le plus court vers un résultat positif pour le consommateur. Il peut également s’adresser au consommateur avec une intention personnalisée et fournir des recommandations de produits personnalisées.
« Cela aide les entreprises à identifier la meilleure action suivante pour des segments spécifiques, à favoriser la fidélisation et à accélérer l’acquisition de clients. Nous avons constaté une augmentation significative des taux de vente incitative, de vente croisée et de satisfaction client de la marque, et nous venons tout juste de commencer à gratter la surface », a déclaré Dorff au E-Commerce Times.
Un autre avantage est la capacité de l’IA générative à prospérer à partir d’un lien établi entre une marque et le consommateur pour favoriser des capacités de marketing améliorées et personnalisées. C’est dans cette interaction avancée que la nouvelle technologie devient vraiment excitante et très bénéfique pour les consommateurs et les marques, a-t-il expliqué.
L’IA a accès aux informations des systèmes ERP, CRM et OMS de la marque qui correspondent directement aux données existantes relatives au consommateur. En apprenant des intentions, des sentiments et des modèles d’engagement du consommateur individuel, l’IA créera des campagnes d’acquisition et de rétention beaucoup plus personnalisées pour s’adresser au consommateur d’une manière qui résonne de manière spectaculaire.
Dorff a expliqué que «l’exploitation des données transactionnelles historiques qui résident dans les domaines des marques avec des échanges de messages dynamiques entre les consommateurs et les marques permet à l’IA dans le chat de créer du contenu dynamique, des parcours clients en temps réel et de bien prédire les futurs comportements, préférences et tendances des consommateurs. à l’avance pour un consommateur individuel ainsi que pour une base accumulée de consommateurs.
Partenariat humain-IA pour des informations optimales
Pour trouver un équilibre entre l’IA et les connaissances humaines, il faut se concentrer davantage sur un partenariat plutôt que sur un équilibre, a averti Cundiff. Ceci est similaire à la façon dont la fabrication a fonctionné comme un partenariat entre l’homme et la machine pendant des centaines d’années.
« L’optimisation des rôles des humains et des machines dans la collaboration a toujours produit les meilleurs résultats », a-t-il déclaré. « Il est crucial que nous utilisions la machine pour ce qu’elle fait le mieux – des calculs de force brute à l’échelle, à la vitesse et à la précision d’une manière que les humains ne peuvent égaler. »
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Trop compter sur le facteur humain et renoncer à la possibilité de collaborer avec la machine nous maintient bloqués. La relation manque alors de la vitesse et de l’échelle nécessaires au rythme actuel des affaires, a-t-il averti.
Lorsque nous accordons trop d’importance au rôle de la machine dans la collecte d’informations, nous passons souvent à côté du biais dans un ensemble de données. Nous manquons également les forces externes qui façonnent une question commerciale en dehors de ce que nous alimentons dans la machine ou le saut conceptuel qui se produit de l’analyse à la perspicacité.
« C’est là que les humains entrent en jeu. Les humains apportent un niveau de pensée conceptuelle et créative au processus de collecte d’informations et à la gestion des extrémités avant et arrière du processus de recherche que les machines ne peuvent tout simplement pas reproduire », a-t-il ajouté.
Tout dépendra de la « voix » de la marque
L’une des principales préoccupations des utilisateurs potentiels est de savoir comment l’IA générative pourrait interférer avec leurs stratégies de messagerie mobile. Mais les marques peuvent le faire sans perdre leur voix de marque, a assuré Dorff.
La voix de la marque est essentielle dans tous les domaines, du marketing aux opérations. Il prescrit la manière dont une marque s’engage auprès des consommateurs.
« Incorporer la voix d’une marque est plus difficile que de construire l’IA elle-même. Cela nécessite une planification minutieuse et une nouvelle façon pour les marques et les communications de considérer voix», a-t-il souligné.
Historiquement, la « voix » était exprimée par des humains sous surveillance et était constante, mais planifiée et ajustable. Avec l’IA, cela se produira au-delà des campagnes planifiées et des versions de sites Web et sans surveillance en temps réel, a-t-il noté.
La formation et la définition de ce qu’est la « voix » jusqu’au mot parlé seront nécessaires. Des examens à haute fréquence et une surveillance constante en temps réel sont essentiels pour enseigner précisément à l’algorithme quelle est la voix de la marque.
Formation à l’IA pour le contenu de marque
Un concept émergent consiste à former les modèles sur le contenu de marque et à intégrer toutes les données de communication des canaux numériques dans les modèles pour affiner la « voix numérique » au fil du temps. Cette approche est presque comme si elle se déroulait en parallèle avec les processus de marketing et de création de voix existants, selon Dorff.
Dans certains cas, cela peut inclure l’IA dans le développement de campagnes marketing pour s’assurer que le modèle et la marque collaborent, améliorant ainsi le processus d’apprentissage. Ce qui est essentiel, ce n’est pas l’IA elle-même, mais le parcours de la marque.
« Ces choses ne se produiront pas du jour au lendemain, et elles ne se produiront pas sans les bonnes plates-formes d’orchestration et les bons collecteurs de données dans les canaux de messagerie », a déclaré Dorff.
