Le monde de la vente au détail numérique évolue rapidement et présente une multitude de défis, également impactés par la pandémie, l’avant-guerre, l’inflation et un bouleversement économique mondial. Le changement constant appelle des décisions à court et à long terme qui ne se limitent pas à rester à flot. Et c’est également vrai dans le domaine du e-commerce, qui reste un facteur déterminant dans le développement du commerce de détail.
En 2018, la société de prévisions économiques Gartner a signalé que les entreprises utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour le commerce numérique connaîtront une augmentation de 25 % de la satisfaction client, des ventes et de la rentabilité d’ici 2023 – une prévision qui a été soutenue par l’utilisation en constante évolution de la technologie. signifie ces dernières années.
Les canaux en ligne atteignent des normes de plus en plus élevées, en particulier dans les régions où certaines des catégories ci-dessus sont déjà remplies. Ainsi, il devient impératif pour les marques et les détaillants d’« avancer » et d’intégrer les avantages des développements technologiques dans leurs activités quotidiennes. Les méthodes et outils qui ont dépassé la phase de tendance et qui sont à la base du progrès technologique peuvent aider les entreprises à mieux maîtriser leurs flux de données relatives aux biens et aux clients.
Poursuivez votre lecture pour découvrir quels sont les trois scénarios qui façonneront le commerce de détail numérique en 2023 et comment les entreprises peuvent rejoindre la « vague de réussite technologique ».
1. IA et automatisation : des bases prometteuses
L’idée, qui semblait plutôt abstraite en 2018, que l’intelligence artificielle deviendrait indispensable dans le commerce de détail prendra forme en 2023 – principalement grâce à l’automatisation et à l’IA, ce qui devrait rendre l’expérience d’achat des clients plus rapide, plus facile et plus efficace.
Avec l’aide de l’IA, les détaillants sont en mesure de suivre le comportement et les préférences de leurs clients afin de leur offrir une expérience d’achat personnalisée. Par exemple, les marques peuvent améliorer leurs stratégies marketing en utilisant des données et des informations personnalisées qui donnent un aperçu de la clientèle et fidélisent la clientèle. Les outils basés sur l’IA tels que les assistants virtuels, les chatbots et les systèmes de service client automatisés qui affectent l’interaction avec les clients deviennent de plus en plus populaires – car l’utilisation de l’IA pour le service client permet non seulement d’économiser du temps et de l’argent, mais en même temps de créer une meilleure expérience pour le client. clients. Par exemple, l’IA peut analyser les données clients pour faire des recommandations personnalisées, ajuster le parcours client ou détecter une activité potentiellement frauduleuse.
Outre l’IA, l’automatisation joue également un rôle de plus en plus important. Elle permet surtout de rationaliser les processus et de réduire le travail manuel, mais aussi de gagner du temps et des coûts. Par exemple, le traitement des commandes, le service client et la gestion des stocks peuvent être simplifiés. Dans le même temps, cela augmente également la satisfaction des clients : dans une enquête menée par Euromonitor en novembre 2022, 45 % des professionnels ont déclaré qu’une expérience client numérique positive est essentielle au succès.
2. Nouvelles priorités : Approches durables
La prise de conscience croissante de la durabilité est également stimulée par l’IA et l’automatisation. En 2023, de plus en plus de détaillants adopteront des solutions plus durables, telles que l’utilisation de matériaux recyclés, la réduction des emballages et l’utilisation de technologies économes en énergie. Les entreprises s’efforcent de réduire leur empreinte carbone et d’améliorer leur impact environnemental d’ici 2026 – une courbe d’apprentissage abrupte nécessaire pour répondre au besoin croissant de plus de la moitié des consommateurs en ligne d’arrêter le changement climatique.
Pour diriger une entreprise prospère, il est important d’équilibrer les attentes des actionnaires avec les préoccupations et les exigences des employés, des clients, des fournisseurs, de la chaîne d’approvisionnement et de l’environnement. L’IA ouvre la voie à des informations sur l’impact des pratiques vertes dans un secteur où les émissions de carbone, les performances logistiques et les déchets font inévitablement partie des chaînes de production et d’approvisionnement.
Selon Invescpcor, plus de 60 % des consommateurs retournent et renvoient des articles plus d’une fois sans encourir de frais supplémentaires. Les coûts pèsent plutôt sur les détaillants et sur l’environnement : environ 10 à 20 unités de plus dans chaque devise et des émissions de CO2 élevées.
Les entreprises sont de plus en plus disposées à utiliser des sources d’énergie renouvelables telles que l’énergie solaire et éolienne pour alimenter les sites Web et autres infrastructures numériques, et à utiliser consciemment des matériaux d’emballage et des méthodes d’expédition durables – mais la question demeure : pourquoi les entreprises ne deviennent-elles pas plus durables malgré ce?
Des décisions à long terme plus responsables concernant la production, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et la conformité aux normes de produits découlent de l’intention de les prendre en premier lieu. Nous avons maintenant la capacité et le logiciel d’automatisation pour collecter et organiser les données qui alimentent ces efforts, sans parler de la façon dont cela peut également contribuer à générer des revenus et à fidéliser la clientèle. De plus, ces données peuvent être utilisées pour soutenir la transparence en partageant des informations sur les flux de matériaux et de produits avec les consommateurs.
Adidas se démarque par ses efforts en matière de développement durable. Dans le cadre de son partenariat avec Infinited Fiber Company et le projet ‘New Cotton’ financé par l’UE, la marque de vêtements de sport a recyclé 96 % de tout le polyester utilisé d’ici 2022 et a produit une collection de vêtements avec au moins 60 % de fibres provenant de déchets de coton recyclés et 40 pour cent de coton biologique.
Les organisations s’appuient de plus en plus sur la professionnalisation et le traitement des données alimenté par l’apprentissage automatique pour effectuer la bonne allocation et augmenter les ventes. Dans une autre étape prometteuse, les entreprises peuvent s’efforcer de mettre en place des politiques qui non seulement satisfont les clients et fidélisent les clients dans le métaverse authentique, mais permettent également une vente au détail verte et durable.
3. Modèles DTC et omnicanal
La fusion du direct-to-consumer (D2C) et de l’omnicanal offre aux marques et aux détaillants la possibilité de créer une expérience client unifiée et intégrée. Alors que les demandes des clients continuent d’augmenter dans des domaines tels que la commodité et l’efficacité, il devient de plus en plus important pour les entreprises d’offrir une expérience omnicanal – c’est le seul moyen de rester compétitif à long terme.
Encore une fois, le secret du succès réside dans la collecte et l’utilisation des données. Pour une expérience client individuelle et sur mesure, les données de différents canaux doivent être rassemblées et évaluées – cela inclut, par exemple, les commentaires des clients et les données de vente avec lesquelles les campagnes marketing et les offres de produits peuvent être mieux ciblées.
Les campagnes ne sont plus seulement animées par des idées innovantes, mais également conçues de manière significative par l’IA. Le processus, qui documente les comportements des consommateurs automatisés par l’IA, permet aux détaillants de produire des prédictions précises qui deviennent des modèles lisibles par machine grâce à la reconnaissance, au traitement et à la simulation. Alors que l’IA et l’automatisation deviennent la norme, il devient de plus en plus facile pour les marques et les détaillants d’adopter une approche omnicanal, de créer un modèle D2C et d’automatiser les processus, ce qui se traduit par une expérience d’achat personnalisée, un flux rationalisé et, finalement, une augmentation des ventes et une rentabilité accrue. fils.
Surtout pour l’approche omnicanale, l’IA et l’automatisation forment une combinaison parfaite, car en utilisant la capacité d’apprentissage automatique de l’IA, la tarification est gérée sur différents canaux, en tenant compte de l’historique des achats et de la sensibilité des clients aux prix. L’infrastructure informatique peut également être reconfigurée pour mieux répondre aux exigences de la distribution omnicanale – cela inclut la numérisation de la chaîne d’approvisionnement pour une meilleure efficacité en termes de temps et de coûts.
Ce qui est souvent négligé dans le modèle DTC, c’est que les données et les informations générées sont concentrées en un point central – même si elles sont composées de systèmes différents.
Depuis 2009, Tradebyte s’est imposé comme le leader du marché de la révolution DTC et Marketplace SaaS. En tant qu’intégrateur de confiance pour les marchés de la mode et du style de vie en Europe, la société a travaillé avec plus de 1000 marques, détaillants et fabricants tels que About You, Asics, Guess, Karl Lagerfeld et Puma.
De plus en plus de clients utilisent plusieurs canaux tels que le Web, le mobile et les médias sociaux pour effectuer leurs achats et s’attendent à ce que les détaillants soient toujours joignables et prêts à les aider. Selon Forbes, il est prévu que jusqu’à 75% des marques DTC auront une offre par abonnement d’ici la fin de 2023. Pour atteindre leurs objectifs de revenus et se différencier de la concurrence, les marques doivent se concentrer sur la personnalisation de l’expérience client, en tirant parti des technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Cela permet de proposer aux visiteurs une expérience sur mesure et personnalisée.
Pour répondre à cette attente, de nombreux détaillants se tournent vers le commerce unifié, ce qui signifie qu’ils construisent un réseau de vente au détail à 360 degrés pour obtenir des données plus rapides et plus ciblées via une plate-forme logicielle unique et entièrement intégrée. Cette approche élimine le besoin de rapprocher les données de différents systèmes, ce qui permet d’économiser du temps et des ressources. De plus, les bases de données sont divisées et il est garanti que les données provenant de différentes sources sont stockées de manière sécurisée et intacte dans le système de gestion des marchandises uniforme.
La technologie aide les entreprises à transformer les données en expériences client numériques similaires aux achats dans un magasin physique. Le style d’achat en ligne de la génération Z exige une expérience de plus en plus immersive, avec des visuels et des sons attrayants – les achats en direct et les essais virtuels en sont des exemples. Alors que les frontières de l’expérience en ligne continuent de s’estomper, technologi sert à engager tous les sens – y compris le toucher, l’odorat et même le goût.
Résumé
La vente au détail numérique en 2023 est difficile, mais ouvre toujours la voie pour capitaliser sur les progrès de l’IA, de l’automatisation et de la durabilité. C’est aux entreprises elles-mêmes de relever le défi et de rationaliser leurs opérations de commerce électronique pour offrir une meilleure expérience client et utiliser des outils basés sur les données pour réduire leur impact environnemental.