Cas d'usage · Retail et e-commerce

L'IA pour le retail et l'e-commerce

Des fiches produits complètes, des clients qui trouvent ce qu'ils cherchent, un service client qui tient les pics de saison : l'IA agit là où se jouent la conversion et la marge.

Parlons de votre cas

Vos enjeux

Ce qui compte dans votre métier

La conversion

Une recherche sans résultat ou un filtre qui ne filtre rien, c'est une vente perdue.

La marge

Ruptures, surstocks et retours pèsent directement sur le résultat.

Le coût du service client

Soldes, Noël, retards de livraison : les demandes arrivent toutes en même temps.

Cas d'usage

Ce que l'IA peut vous apporter

Pour chaque cas, l'indicateur qui dira si le système tient ses promesses. Je le mesure sur vos données avant de parler de gains.

Des fiches produits complètes et homogènes

Aujourd'hui: Les attributs arrivent incomplets et dans un format différent selon chaque fournisseur. Les filtres du site ne fonctionnent qu'à moitié.
Avec l'IA: Extraction des caractéristiques depuis les fichiers fournisseurs, fiches techniques et PDF, normalisation dans votre référentiel, puis rédaction de descriptions relues avant publication.

Ce que je mesure : Taux de complétude des attributs, délai de mise en ligne d'une référence.

Une recherche qui comprend vos clients

Aujourd'hui: « Robe légère pour un mariage en été » ne renvoie rien si aucun produit ne contient ces mots exacts.
Avec l'IA: Recherche sémantique qui rapproche la demande des produits par le sens, et analyse des requêtes pour repérer ce que vos clients cherchent sans le trouver. C'est le cœur de SEOCopilot, ancien produit de Beyond1 d'analyse sémantique des recherches Google.

Ce que je mesure : Taux de recherches sans résultat, conversion après une recherche.

Un service client qui répond vite et juste

Aujourd'hui: « Où est ma commande ? », « Comment retourner cet article ? » : des demandes répétitives qui saturent l'équipe en haute saison.
Avec l'IA: Tri et routage automatiques des demandes, projets de réponse fondés sur l'état de la commande et vos conditions générales. Le conseiller valide, les cas sensibles lui sont réservés.

Ce que je mesure : Délai de première réponse, part des demandes résolues sans escalade.

Anticiper la demande

Aujourd'hui: Les commandes aux fournisseurs reposent sur les ventes de l'an dernier et l'intuition des acheteurs.
Avec l'IA: Prévision des ventes par référence et par magasin, qui intègre la saisonnalité, les promotions et les tendances récentes.

Ce que je mesure : Erreur de prévision comparée à votre méthode actuelle, taux de rupture.

Comprendre pourquoi les produits reviennent

Aujourd'hui: Les motifs de retour et les avis clients sont en texte libre, et personne n'a le temps de tout lire.
Avec l'IA: Classement des avis et des motifs de retour par produit et par cause (taille, qualité, description trompeuse), avec des extraits à l'appui.

Ce que je mesure : Taux de retour par motif, avant et après correction des fiches.

Garde-fous

Le cadre de votre secteur, intégré dès la conception

Données clients

Personnalisation fondée sur des données collectées avec le consentement requis par le RGPD.

Prix personnalisés

Un prix ajusté par un traitement automatisé doit être signalé au client (directive Omnibus).

Pas de promesse inventée

Les réponses s'appuient sur vos conditions générales. Remboursements et litiges restent décidés par un conseiller.

Démarche

Par où commencer

1

Cadrer sur vos documents

Un cas d'usage, vos données réelles, et un indicateur de réussite chiffré fixé avant de commencer.
2

Prototyper et mesurer

Un prototype évalué sur un jeu de test construit avec vos équipes : ce qu'il sait faire, et ce qu'il ne sait pas faire.
3

Mettre en production

Journalisation, supervision humaine, documentation : ce qu'il faut pour que le système tienne dans la durée.