Comment l'AIoT transforme le commerce de détail :magasins plus intelligents, meilleur service et chaînes d'approvisionnement optimisées

Le secteur de la vente au détail n'a pas été à l'abri de la prolifération d'appareils et de capteurs compatibles IoT dans les magasins, les canaux de service client, les entrepôts et la chaîne d'approvisionnement. Désormais, les détaillants s'appuient sur l'intelligence artificielle pour mieux exploiter ces données.

Ainsi, l'intelligence artificielle des choses (AIoT) apparaît comme un élément crucial pour les détaillants. Pourquoi? La combinaison de l'IA avec les données des appareils IoT aide les détaillants à réinventer l'expérience en magasin, à améliorer la prestation de services et à maintenir la visibilité des produits à tous les niveaux opérationnels.

Dans le rapport thématique Global Data IoT in Retail and Apparel, l'intégration croissante de l'IA dans les produits et services IoT dans le commerce de détail est inévitable et se produit déjà :"Les couches clés de la chaîne de valeur IoT sont la physique, la connectivité, les données, les applications et les services. Bien que ces couches soient logiquement discrètes, les solutions IoT à grande échelle voient ces frontières logiques s'estomper considérablement.

Par exemple, même s’il restera une couche de données clairement identifiable vers le haut de la pile, une proportion croissante du traitement des données s’effectue à l’intérieur et à la périphérie du réseau. Le développement accéléré de l’IA générative, en particulier ChatGPT, a accru la pertinence de l’IA dans toutes les couches de l’IoT. Par conséquent, un nombre croissant de produits et services IoT intègrent l'IA dans leurs capacités, en particulier sur les interfaces orientées client.

La sélection d'événements produit des résultats et des solutions en temps réel

Un routage précis via le streaming d'événements permet aux systèmes d'être plus sélectifs dans ce qui est analysé par l'IA afin qu'il soit à la fois moins cher et plus réactif aux événements. Un événement représente un changement d'état ou une mise à jour, comme un article placé dans un panier, une demande de carte de fidélité soumise ou une commande prête à être expédiée.

Les événements sont « publiés » avec un sujet qui indique de quoi ils traitent, et les systèmes peuvent « s'abonner » pour recevoir tous les événements sur des sujets pertinents. Les systèmes d'IA reçoivent des événements pour produire des résultats en temps réel qui permettent de déclencher automatiquement des solutions/actions en temps réel, mais ce flux de données fournit également un flux d'apprentissage constant, soit par ingestion dans une base de données vectorielle, soit en affinant le modèle lui-même.

Séduisez les parties prenantes avec des cas d'utilisation intelligents

De nombreuses premières applications de l’IA dans le commerce de détail se concentreront probablement sur l’IA générative (Gen-AI) et les grands modèles linguistiques (LLM). Ceux-ci peuvent être utilisés pour des interactions directes avec les clients via les applications du magasin, des interactions avec le service client omnicanal et même pour aider les travailleurs de l'entrepôt.

Mais l’un des plus gros problèmes de l’IA actuelle basée sur le LLM est qu’elle est relativement coûteuse et lente. Le simple fait de transférer des données IoT vers un LLM pour les traiter deviendra rapidement lourd et très coûteux. Les plus grands avantages de la convergence de l'IA et de l'IoT dans le commerce de détail seront réalisés par les organisations de vente au détail identifiant des cas d'utilisation intelligents pour offrir des avantages aux clients, aux membres du personnel et à l'entreprise dans son ensemble.

… et laissez les avantages parler d'eux-mêmes

Les flux IoT permettant des événements peuvent apporter des avantages aux clients du commerce de détail et aux employés en magasin, via les canaux de service client et même dans l'entrepôt.

Voici trois cas d'utilisation dans lesquels la convergence de l'IA et de l'IoT dans le commerce de détail, soutenue par le streaming d'événements, peut faire une réelle différence.

1) Présentation de l'ouvrier d'usine connecté

Dès l’entrepôt, l’IA peut faciliter la gestion des exceptions pour les ouvriers d’usine. La plupart des détaillants utilisent désormais une sorte d'appareil mobile ou de tablette dans les opérations d'entreposage, et ceux-ci sont pris en charge par des appareils IoT sur le terrain pour la surveillance des stocks et d'autres tâches liées aux stocks.

Tous ces éléments offrent une multitude d’avantages potentiels grâce auxquels l’IA peut tirer de nouvelles informations et résoudre des problèmes potentiels. Par exemple, une solution Gen-AI pourrait fournir à tous les travailleurs un moyen extrêmement simple de signaler des problèmes, des incidents/quasi-accidents ou des idées d'efficacité. Il s'agit d'informations qualitatives, mais une IA basée sur le LLM peut ensuite examiner, trier, regrouper et fournir des conseils sélectionnés à la direction.

Intervention d'urgence en temps réel pour assurer la sécurité des opérations

Dans une situation d’urgence, par exemple, il est également possible d’augmenter considérablement la vitesse à laquelle les organisations peuvent réagir en temps réel dans l’entrepôt ou dans l’usine. Disposer d'un système événementiel pour fournir les informations et d'une IA pour les transcrire, les examiner, puis les présenter à la personne concernée dès que possible pourrait améliorer la sécurité, le temps et l'argent dans l'usine.

Ici, le maillage d'événements peut relier de nombreux agents d'IA, chacun étant adapté à un ensemble spécifique d'événements. Cela peut être aussi simple que de s'abonner à tous les événements contenant de l'audio brut et d'utiliser un modèle de synthèse vocale pour créer la transcription, qui est ensuite publiée dans le maillage. Tous ces composants communiquent de manière asynchrone via le maillage d'événements en utilisant une messagerie garantie pour garantir qu'aucun événement ne peut être perdu pendant le transport et qu'ils sont transmis à la personne ou à l'appareil approprié pour déclencher une réponse d'urgence.

2) Mieux comprendre les préférences des clients pour personnaliser l'expérience d'achat

L'AIoT permet aux détaillants de tirer parti intelligemment des données en magasin et des données clients pour offrir des expériences d'achat hautement personnalisées. En utilisant l'IA pour analyser les données client des appareils IoT, les détaillants peuvent adapter les recommandations de produits, les offres et même les expériences en magasin aux préférences individuelles. Prenons l'exemple de la mise à disposition d'un assistant du service client en magasin qui sait où se trouve le client et, plus important encore, où se trouve tout le reste.

Par exemple, un client pourrait indiquer à l’application du magasin qu’il cherche à construire une clôture. Ils n'ont plus besoin d'attendre que le représentant de la quincaillerie leur indique où se trouve le produit dont ils ont besoin et lequel ils doivent utiliser. Au lieu de cela, un assistant IA utiliserait les informations spécifiques au magasin pour fournir une réponse adaptée aux besoins de chaque client. Il consulterait ses bases de données, répondrait intelligemment à la requête et dirait : OK, maintenant que nous avons déterminé le type de matériaux dont vous avez besoin, promenons-nous dans le magasin et trouvons-les.

Maximiser l'expérience client front-end nécessite le déplacement des données back-end

Être capable de répondre à ces demandes rapidement, avec précision et efficacité signifie un événement permettant toutes les informations boursières et le traitement de l'IA. Les clients doivent savoir en temps réel si les matériaux dont ils ont besoin sont disponibles, ce qui nécessiterait également l'utilisation contextuelle de capteurs en magasin pour les diriger vers la zone du magasin afin de trouver leurs produits.

Une approche basée sur les événements pour intégrer à la fois ces données d'appareil et le traitement de l'IA utiliserait un maillage d'événements (un réseau de courtiers d'événements interconnectés qui permet la distribution d'informations sur les événements entre les applications, les services cloud et les appareils) pour permettre un traitement en temps réel et des informations prédictives. Une fois achetés, les événements peuvent également inclure une documentation back-end et des instructions expliquant au client comment créer le projet dont il a besoin à son retour chez lui.

3) Un agent Copilot de confiance émerge dans le centre de contact

Les centres de contact client modernes sont désormais dotés d'un copilote IA conçu pour un meilleur service client. Microsoft Copilot, par exemple, est désormais inhérent à Microsoft 365 et étend les canaux des centres de contact existants avec l'IA générative pour améliorer les expériences de service et augmenter la productivité des agents.

L'IA peut aider à traiter les appels enregistrés ou en temps réel au service client pour mettre en évidence tout problème grave nécessitant une assistance d'urgence. Notez qu'il ne s'agit pas de l'IA qui remplace le responsable du support client, mais qui réagit aux problèmes survenus lors d'un appel interhumain pour fournir un contexte en temps réel sur le client et le problème qu'il rencontre.

IA activée par les événements pour ajouter davantage de contexte aux représentants du service client

En activant ce copilote d'IA et en l'associant aux nombreux points de données du processus de service client (données CRM pour l'historique des clients, type d'appareil/canal à partir duquel ils communiquent, scripts/protocoles de service client et rapports BI), les organisations peuvent fournir de nouveaux niveaux d'informations en temps réel au représentant du service client.

Les agents IA peuvent s'abonner à un ensemble restreint d'événements, fournir un modèle d'invite spécifique à cet abonnement, puis utiliser un LLM pour améliorer l'événement avec des informations supplémentaires. Par exemple, effectuer une analyse des sentiments sur les interactions des utilisateurs pour identifier les clients ayant des problèmes qui doivent être acheminés vers un expert, un client prêt pour une vente incitative, ou synthétiser de nouveaux événements en fonction de la combinaison des données accumulées.

Le commerce connecté crée un avenir de vente au détail plus intelligent

La combinaison de l’IA et de l’IoT dans le secteur de la vente au détail représente un changement transformateur dans la manière dont les détaillants peuvent exploiter la technologie et les données dont ils disposent. Une stratégie basée sur les événements est un élément essentiel de ce processus et aidera les organisations de vente au détail à améliorer l'expérience client, à rationaliser les opérations et à responsabiliser les employés, de l'usine au magasin et au centre de contact.