L'IA dans le commerce en ligne : 8 opportunités pour le Sports Retail

Ceux qui vendent en ligne des chaussures de course, des raquettes ou des casques de vélo connaissent le problème : les clients* abandonnent souvent l'achat parce qu'ils ne se sentent pas bien conseillés. Souvent, les filtres classiques et les moteurs de recommandation utilisés jusqu'à présent ne sont d'aucune aide. En revanche, les systèmes de recommandation basés sur l'IA reconnaissent en temps réel les modèles de comportement et les intérêts des utilisateurs* et proposent des produits adaptés sur cette base. Adler explique :

Ils peuvent reconnaître à des niveaux beaucoup plus granulaires les relations entre le comportement des utilisateurs* et l'intention d'achat, et ainsi augmenter le taux de conversion. L'IA a le potentiel d'éclipser complètement les méthodes utilisées jusqu'à présent pour les recommandations de produits.

Ainsi, les clients qui ont récemment cherché des chaussures de course reçoivent une recommandation personnelle pour de nouvelles chaussures de course - par exemple avec un confort particulier pour les courses de longue distance, ainsi que des vêtements fonctionnels dans la bonne taille et une nouvelle boisson électrolytique. Le système propose des produits qui ont été ajoutés au panier par d'autres clients ayant un comportement d'achat similaire et prend également en compte les évaluations des clients.

Risque : Des suggestions trop intrusives ou non pertinentes peuvent diminuer la confiance - surtout si les utilisateurs ont l'impression d'être "espionnés".

Les chatbots et les assistants vocaux modernes sont aujourd'hui capables de répondre à des questions standard, de gérer des commandes ou d'initier des retours. Grâce aux progrès de l'IA en matière de traitement du langage naturel (NLP), ils peuvent désormais reconnaître l'intention qui se cache derrière une demande de service et ne réagissent pas uniquement sur la base de mots-clés. Il est ainsi possible de répondre rapidement et de manière fiable à des questions complexes ou même de mener des conversations naturelles basées sur le contexte. Mais cela va encore plus loin : Mavec le commerce vocal. Adler explique :

C'est l'un de ces domaines qui n'a pas évolué de manière essentielle depuis longtemps et qui n'a donc pas vraiment réussi à entrer dans les mœurs. n'a pas encore atteint le grand public. Mais cela aussi va changer avec l'IA.

Les clients ne pourront pas seulement chercher, ajouter au panier et acheter des produits par commande vocale, comme c'est déjà le cas avec "Alexa" d'Amazon. Les agents vocaux auront de plus en plus leur propre identité et auront l'apparence d'une personne physique. Adler ajoute :

Actuellement, le défi est toutefois d'habituer les nouveaux assistants intelligents à 'halluciner', c'est-à-dire à simplement inventer quelque chose par eux-mêmes si la demande est trop imprécise.

Risque : si la technique échoue, par exemple dans le cas de demandes complexes, l'efficacité gagnée par le magasin se transforme rapidement en frustration pour les acheteurs*. Une stratégie hybride combinant l'IA et le support humain améliore considérablement la satisfaction des clients. Une escalade vers de véritables collaborateurs de service devrait donc être garantie.

Gérer les stocks plus efficacement, éviter les surproductions tout en ayant toujours suffisamment de marchandises en stock ? Avec le Machine Learning, le Reinforcement Learning ou le Predictive Analytics, les détaillants peuvent faire de grands progrès dans ce domaine. Adler le montre :

En effet, l'IA ne se contente pas de soutenir l'analyse des tendances, des données de vente et des données saisonnières, mais fournit des prévisions précises pour des décisions proactives.

De plus, l'IA aide à optimiser les chaînes d'approvisionnement - des processus logistiques à la gestion des risques en passant par les délais de livraison. Ainsi, l'analyse prédictive permet de prédire quand quels articles de sport - par exemple les casques de ski pendant la saison d'hiver ou les lunettes de soleil pendant la saison d'été - seront plus demandés dans une région donnée. Cela permet d'adapter les stocks de manière proactive et de donner la priorité aux livraisons dans cette région. Cela permet de mieux planifier les stocks, de réduire les coûts et d'améliorer la disponibilité. L'analyse des évaluations des clients et le comportement des retours peuvent également être pris en compte et influencer l'achat et l'optimisation des stocks.

Risque : l'IA optimise les assortiments en fonction des chiffres de vente. Cela a également pour conséquence que les best-sellers sont privilégiés, tandis que les produits de niche reçoivent moins de visibilité. Il en résulte des assortiments monotones qui, à long terme, peuvent réduire l'attractivité d'une boutique. Adler souligne :

Les détaillants devraient gérer l'IA de manière ciblée afin de garantir un équilibre entre les meilleures ventes et les produits de niche. Les contenus curatés et les recommandations personnalisées aident à préserver la diversité et à surprendre les clients* avec de nouveaux produits. Il est essentiel de contrecarrer délibérément la curation humaine et de promouvoir les produits à longue traîne.

La guerre des prix dans le commerce du sport réduit les marges et nuit à long terme à l'image de marque et à la crédibilité. Adler mise donc sur l'optimisation de la marque à l'aide d'une gestion dynamique des prix avec des algorithmes de prix assistés par IA.

Ainsi, des facteurs tels que la demande, les prix des concurrents, la saisonnalité et les stocks sont analysés en temps réel.

Les prix sont ainsi adaptés de manière flexible et stratégique afin de maximiser le chiffre d'affaires et la marge - tout en restant compétitifs. Adler ajoute :

L'idée n'est pas fondamentalement nouvelle et est déjà appliquée depuis des années dans le cadre de la tarification dynamique avec l'apprentissage automatique. Ce qui est nouveau, c'est la vitesse, la précision et la profondeur des données.

Grâce à des adaptations de prix en temps réel pilotées par l'IA, le prix en ligne des accessoires de vélo, par exemple, peut réagir de manière flexible à la demande, aux stocks et à la concurrence. Cela permet de protéger les marges, notamment lors des pics saisonniers. L'IA permet également d'adapter les offres aux clients de manière encore plus précise.

Risque : des changements de prix fréquents peuvent éveiller la méfiance des clients et nuire à long terme à l'image de la marque. De plus, l'IA peut passer au crible les concurrents en analysant les données relatives aux prix, aux remises, aux meilleures ventes et au comportement des clients* et déclencher ainsi des guerres de prix ciblées par des adaptations de prix dynamiques qui mettent tout le monde sous pression. Adler met en garde :

Au lieu de s'engager exclusivement dans la concurrence des prix, les commerçants devraient miser sur la fidélité des clients, la personnalisation et les produits de qualité. Les consommateurs* sont prêts à payer plus pour la valeur ajoutée et la confiance. Il faut donc trouver un équilibre entre des prix compétitifs et une rentabilité durable.

Une option intéressante, notamment pour les petits commerces de sport dont l'assortiment varie ou qui s'intéressent aux nouveaux venus : au lieu d'effectuer des précommandes importantes, l'IA permet de ne commander dans un premier temps que de petites quantités sur la base d'estimations des besoins. Si le marché réagit positivement, les commandes sont automatiquement renouvelées, ce qui réduit le risque de rupture de stock et de retours. C'est sur ce principe que se basent les histoires à succès de Temu et Shein. Toutefois, ce modèle suppose non seulement des données fiables, mais aussi et surtout des cycles de production rapides et une chaîne d'approvisionnement flexible. Dans ce domaine, le secteur du sport n'en est qu'à ses débuts dans différentes catégories.

Risque : ne fonctionne qu'avec des données fiables et une production flexible. Des prévisions insuffisantes ou imprécises peuvent entraîner des erreurs de commande, ce qui conduit soit à des ruptures de stock, soit à des excédents qui menacent la rentabilité.

Au lieu de lire des milliers d'évaluations une à une, l'IA détecte les points faibles des produits ou du service de manière automatisée. Adler souligne :

Les outils d'IA analysent les évaluations, les critiques et les commentaires des médias sociaux et proposent des suggestions d'amélioration ciblées.

Les détaillants peuvent ainsi réagir beaucoup plus tôt, par exemple lorsqu'une chaussure de randonnée donnée est souvent jugée trop étroite ou que la taille est différente de celle à laquelle on est habitué. Les clients et le taux de retour en profitent également, lorsque les commerçants signalent par exemple déjà pendant le processus d'achat que de nombreux clients ont évalué une chaussure comme étant "trop petite" et recommandent donc l'achat d'une taille supérieure.

Risque : attention aux fausses évaluations générées par l'IA. Celles-ci peuvent certes influencer positivement les décisions d'achat, mais nuisent ainsi à la confiance dans le commerce électronique en général. Adler recommande :

Les commerçants devraient miser sur des mécanismes de contrôle intelligents qui détectent les modèles suspects dans les évaluations.

L'IA générative peut créer des contenus pour des newsletters personnalisées, des posts sur les médias sociaux ou des annonces publicitaires sur la base des données des clients* - en fonction du groupe cible, de la saison ou du type de produit. Elle peut effectuer des tests A/B et identifier la meilleure stratégie pour s'adresser efficacement aux groupes cibles et réduire les pertes de diffusion. Il est ainsi possible, par exemple, de diffuser des campagnes pour la mode sportive durable de manière précise et automatisée. Parallèlement, il est également possible de proposer des rabais ciblés - adaptés à la sensibilité des clients aux prix ou à la marge respective.
Ce sont surtout les petits magasins qui peuvent en profiter. Adler le montre bien :

L'IA offre de nouvelles opportunités, en particulier aux petites entreprises : de nombreux processus qui n'étaient jusqu'à présent réalisables de manière rentable que pour les grands groupes - par exemple l'approche personnalisée des clients, les analyses automatisées ou la gestion intelligente des stocks - sont de plus en plus démocratisés par l'IA. Avec des barrières d'entrée plus basses et des technologies ouvertes, les petits acteurs peuvent également profiter de la performance de l'IA moderne.

Risque : la surautomatisation peut aussi paraître ennuyeuse et arbitraire. Dans le commerce du sport en particulier, l'authenticité est un facteur de succès important et doit être prise en compte dans le marketing.

L'IA peut aider à créer des contenus tels que des descriptions de produits, des textes publicitaires, des vidéos ou des posts sur les médias sociaux non seulement de manière plus efficace, mais aussi en garantissant une plus grande cohérence et une meilleure qualité, en particulier avec de grandes quantités de données. À l'aide de technologies telles que la vision par ordinateur et l'IA générative, il est déjà possible de créer des vidéos de produits animées, de montrer les produits sous différentes perspectives, de mettre en évidence des fonctions ou de simuler des scénarios d'utilisation. Cette production vidéo automatisée permet aux entreprises d'augmenter le taux de conversion, car les vidéos peuvent soutenir la décision d'achat et augmenter la fidélité des clients.

Parallèlement, les coûts élevés des productions vidéo traditionnelles sont considérablement réduits, ce qui constitue un avantage décisif, notamment pour les petits commerçants ou les commerçants disposant de catalogues de produits volumineux.

Autre avantage : l'IA permet non seulement d'économiser du temps et de l'argent, mais elle garantit également que le contenu est optimisé pour les moteurs de recherche.

Risque : en matière de contenu, la créativité et l'émotion ne sont pas les seules qualités importantes, la crédibilité l'est aussi. Les outils d'intelligence artificielle ne peuvent pas encore offrir tout cela de manière fiable. Ici aussi, les concepts hybrides sont une bonne solution.