L'impact de l'intelligence artificielle dans le retail
Les leviers pour dynamiser le commerce physique et enrichir l'expérience d'achat en ligne
Les préconisations exclusives de nos consultants
L'analyse de 15 cas d'usage de l'IA dans le retail
Un scoring exclusif de la maturité IA des retailers
Un décryptage des stratégies IA des retailers
Un panorama des start-up de l'IA dans le retail
3300 € HT
Les insights de l’étude
Comment l'intelligence artificielle peut-elle dynamiser le commerce physique et enrichir l'expérience d'achat en ligne ? En plus d'un scoring exclusif de Xerfi évaluant la maturité des distributeurs en matière d'IA, notre étude identifie les cas d'usage les plus pertinents pour accroître le panier moyen, diminuer les pertes des magasins et améliorer les performances des sites e-commerce.
L'étude décrypte en particulier les stratégies et modalités de déploiement de l'IA des retailers. En magasin, cette technologie s'impose comme un levier pour fidéliser et augmenter les marges. Des assistants intelligents permettent par exemple aux vendeurs de répondre plus efficacement aux sollicitations des clients en s'appuyant sur des données contextuelles précises. En parallèle, certaines applications ajustent les prix en temps réel pour s'adapter à la demande et réduire le gaspillage des grandes surfaces alimentaires. Dans le commerce en ligne, l'IA joue un rôle décisif pour attirer, retenir et convertir les internautes. Des chatbots avancés sont capables de générer des recommandations de produits personnalisées, à partir des données des marques et les historiques d'achat. Mais qu'il s'agisse de commerce physique ou digital, les retailers devront opter pour des solutions d'IA qui offrent un retour sur investissement rapide au regard des contraintes financières actuelles qui limitent les budgets d'investissement. Dès lors, quels sont les cas d'usage d'IA les plus performants pour maximiser la rentabilité ? Et quels sont les distributeurs les plus avancés en matière d'IA ?
Plan détaillé
Présentation et chiffres clés
L’intelligence artificielle dans le retail regroupe l'ensemble des technologies reposant sur le machine learning, l’IA générative et l’analyse avancée des données, avec pour objectif d'améliorer la relation et l'expérience client, ainsi que la gestion optimisée de la chaîne d’approvisionnement. Ces solutions offrent la possibilité d'affiner les recommandations produits, de personnaliser les parcours d’achat et d'automatiser des processus en temps réel, contribuant ainsi à une meilleure satisfaction client et une efficacité opérationnelle accrue.
Particulièrement prometteuse, l’IA générative connaît une forte expansion dans le secteur du retail, représentant un potentiel de gain annuel de marge estimé à 2%, soit entre 400 et 660 Md$ à l’échelle mondiale. Cette croissance est soutenue par la digitalisation accrue du commerce, le développement des stratégies omnicanales et l’importance croissante de l’exploitation des données pour maintenir la compétitivité. L'IA permet ainsi de réduire sensiblement les coûts logistiques, d’optimiser la gestion des stocks et de renforcer la rentabilité des points de vente physiques et digitaux.
Plusieurs grands acteurs du retail, notamment Amazon, Walmart et Carrefour, ont déjà investi massivement dans l'intelligence artificielle afin d'automatiser leurs processus opérationnels et d'affiner leurs stratégies commerciales. Par ailleurs, des entreprises technologiques telles que Google Cloud AI, Microsoft Azure ou IBM Watson proposent des outils sophistiqués répondant aux besoins spécifiques des retailers. L’innovation est également stimulée par des start-ups spécialisées dans la vision par ordinateur, les chatbots ou encore l’IA générative, redéfinissant progressivement les standards du commerce du futur.
En seulement quelques pages, le résumé exécutif vous donne accès aux conclusions de l'étude à travers :
Les 10 préconisations stratégiques des experts de Xerfi à destination des décideurs du secteur du retail
Les insights détaillés pour comprendre comment les retailers peuvent optimiser l'usage de l'intelligence artificielle (IA) afin de renforcer les atouts de la distribution physique, et d'améliorer le taux de conversion et le panier moyen dans l'e-commerce
L'adoption de l'IA dans le retail en 2024
- Les fondamentaux : machine learning et deep learning, IA prédictive et IA générative, modèles de langage et IA artistiques
- L'intérêt de l'IA pour les retailers : optimisation des coûts, augmentation du chiffre d'affaires et amélioration de l'expérience client
- Le degré de maturité technologique et commerciale des applications de l'IA dans la distribution
Les stratégies et les modalités de déploiement de l'IA chez les retailers en France
- Le scoring Xerfi des retailers en matière d'IA : taille et ancienneté du pôle IA en interne, nombre d'expérimentations et d'applications déployées, diversité des cas d'usage, maturité des technologies
- Le mode de déploiement des solutions d'IA : open innovation, contrat de fourniture de solutions technologiques, co-développement, pôle dédié à l'IA et la data
- Les forces, faiblesses et options stratégiques par typologie de retailers : réseaux intégrés et marques-enseignes, groupements d'indépendants et franchises, e-commerçants
- Des études de cas pour analyser les pratiques concrètes des retailers en matière d'IA : Amazon, Carrefour, Cdiscount, LMVH
- Un décryptage des stratégies IA des retailers : création de hub dédiés aux solutions d'IA, développement d'un écosystème de start-up, la conclusion de partenariats technologiques d'ampleur avec des fournisseurs technologiques
Les cas d'usage dans les points de vente physiques
- La réduction du gaspillage de produits alimentaires : améliorer le bilan financier et environnemental de la distribution
- La détection des comportements suspects et la réduction des incivilités : améliorer la sécurité et rationaliser ses coûts
- Le planning des équipes de vente : automatiser les tâches chronophages et libérer du temps pour l'expérience client
- L'utilisation d'assistants intelligents par les employés en magasin : offrir un soutien continu aux forces de vente
- Le déploiement intelligent de plans d'actions en point de vente : identifier des opportunités d'affaires grâce à l'IA
Les cas d'usage dans la conception et le pricing de produits
- La détection de tendances et l'analyse du consommateur : identifier les besoins et observer les comportements
- L'optimisation du pricing des produits : s'adapter aux variations de la demande et améliorer les performances commerciales
Les cas d'usage dans le marketing et la relation client
- La rédaction de fiches produits optimisées pour le référencement : faciliter la recherche en ligne et réduire les retours clients
- La génération d'images pour le marketing : internaliser la création de publicités et de packshot pour l'e-commerce
- La recommandation de produits personnalisée en utilisant des données utilisateurs et le traitement en langage naturel
- La création d'une expérience d'achat en ligne immersive : faciliter l'acte d'achat via l'essayage virtuel et la modélisation 3D
- La lutte contre la contrefaçon et les actions frauduleuses grâce à la vision par ordinateur et l'analyse comportementale
- L'automatisation du service client : réduire les coûts du service client grâce à des chatbots basés sur des large language models (LLM)
Les cas d'usage dans le stockage et le transport
- L'optimisation des plans de transports pour la logistique et la livraison à domicile : réduire les coûts et les délais de livraison
- La réduction du surstockage et l'optimisation de la disponibilité en magasin : dimensionner l'approvisionnement
Le panorama de l'offre d'intelligence artificielle dans la distribution
- L'offre d'environ 40 retailtech passées au crible : date de création, description, domaines d'application
- Les solutions IA des géants du cloud et du logiciel
- La présentation de l'offre des éditeurs et distributeurs de modèles de fondation d'IA générative
- Les forces, faiblesses et opportunités des fournisseurs d'IA : géants du numérique, éditeurs de LLM de fondation, retailtech
Le décryptage des stratégies des fournisseurs de solution d'IA dans le retail
- Les études de cas : Mirakl, le fournisseur de marketplace e-commerce en marque blanche | OneStock, le champion français de l'optimisation omnicanale des stocks | Smartway, la start-up nantaise qui lutte contre le gaspillage alimentaire
- Les axes de développement des retailtech : levées de fonds, amélioration de l'offre grâce à l'IA générative, rapprochements…
Sociétés étudiées
Expert
Au-delà de nos études, XERFI met à votre disposition son expertise sous forme d'échanges téléphoniques préparés, immédiatement actionnables et centrés sur les secteurs qui vous intéressent.
Vincent Chamouleau
Analyste Expert
Vincent Chamouleau analyse les transformations économiques à l’œuvre dans les secteurs des médias, de la communication et des technologies numériques. Il décrypte les recompositions des écosystèmes, l’évolution des modèles publicitaires et l’intégration croissante de l’IA dans les chaînes de valeur.
Études connexes
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