En 2023, la transformation numérique des entreprises est plus que jamais axée sur les données et l'intelligence artificielle. Les tendances actuelles en matière de Data & AI sont en train de remodeler la façon dont les entreprises fonctionnent et interagissent avec leurs clients B2B. Les avancées technologiques dans ce domaine sont devenues un atout majeur pour la réussite des entreprises, leur permettant de mieux comprendre les besoins et les demandes de leurs clients professionnels et de prendre des décisions plus éclairées. 

Les algorithmes d'IA sont également utilisés pour améliorer les processus de production, la logistique, la gestion des stocks et la maintenance prédictive.

L'IA et le machine learning sont utilisés pour des applications telles que l'analyse de données industrielles, l'optimisation des chaînes d'approvisionnement, la détection des anomalies et la prédiction de pannes pour garantir une qualité et une sécurité optimales des produits et services B2B.

Grâce à l'intelligence artificielle (IA) et à une bonne - et juste - exploitation de la data, les marques peuvent personnaliser les expériences d'achat de leurs clients, répondant ainsi  à leurs besoins de manière plus efficace. Les avancées de l'IA ont transformé la façon dont les consommateurs achètent, interagissent avec les marques et reçoivent des informations. Les entreprises leaders dans ce domaine incluent Amazon, Google, Microsoft et IBM.

Selon un article de Forbes publié en octobre dernier, les tendances technologiques du commerce de détail en 2023 sont les suivantes : 

• L’IA 
• Le cloud computing
• La réalité augmentée et virtuelle
• L'Internet des objets (IoT) 
• La blockchain 
• Réseaux ultra-rapides (5G…)

L'IA conversationnelle pour le commerce du détail   

Les chatbots alimentés par ChatGPT dans l'industrie du commerce de détail ont le potentiel de révolutionner la façon dont les détaillants interagissent avec leurs clients, en fournissant une expérience de magasinage plus personnalisée et plus fluide. D’ailleurs, en utilisant ChatGPT, Undiz a pu automatiser des tâches chronophages comme le copywriting, la création de newsletters, la traduction et même fournir des idées novatrices pour présenter des promotions ce qui a permis à l'entreprise de gagner du temps et de réduire les coûts.

Data : Un atout majeur de la transformation à quelques conditions

La data est devenue un atout majeur pour les entreprises qui cherchent à mieux comprendre les besoins de leurs clients et optimiser leur chaîne d'approvisionnement. En adoptant une stratégie data centric et en utilisant des outils d'analyse de données, les organisations peuvent collecter, stocker et analyser des quantités massives d'informations précieuses pour de nombreux départements tels que le processus de vente, la chaîne d'approvisionnement, la logistique et le marketing.

Ces avantages ont été compris par des entreprises telles que Petit Bateau, marque française de vêtements pour enfants et bébés, qui a récemment migré vers Adobe v7 en collaboration avec Epsilon France. De même, Nestlé a commencé à utiliser la CDP de Treasure Data pour unifier les données des consommateurs de ses marques et améliorer l'expérience client.

Emakina, par exemple, propose des solutions innovantes pour aider les entreprises à améliorer leur efficacité opérationnelle et leur expérience client en utilisant des outils d'analyse de données. CWF a mis en place une culture du P&L, des outils de reporting et un Data Lake grâce à Emakina, ce qui permet de prendre des décisions plus avisées et d'être autonomes sur le projet de manière pragmatique.

D'autre part, des plateformes comme Splio offrent des outils pour la gestion de campagnes marketing, la collecte de données clients et l'automatisation des tâches en utilisant l'intelligence artificielle pour gérer la relation client de manière centralisée et automatisée. Cela permet aux entreprises de personnaliser leurs communications avec les clients en utilisant des données telles que les historiques d'achats et les comportements en ligne, tout en réduisant les coûts de main-d'œuvre. 

De plus, l'analyse des données de géolocalisation est devenue essentielle pour comprendre les habitudes de consommation et de déplacement des clients. Precisely, une entreprise qui utilise l'IA pour l'analyse des données de géolocalisation, propose une solution pour croiser ces données avec les mouvements des populations afin de fournir des données démographiques et géographiques précieuses pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées sur le choix d'un site de vente ou sur leur stratégie d'entreprise.

La véracité des données : info ou intox ?

L'utilisation des données est devenue incontournable pour les entreprises. Toutefois, pour garantir leur exactitude et leur fiabilité, il est important de prendre des précautions telles que la vérification et la validation des données collectées. Des outils tels que les logiciels de nettoyage de données, les systèmes de vérification de l'intégrité des données et les programmes de validation de la qualité des données sont disponibles pour aider les entreprises à atteindre cet objectif. Snaplogic propose une plateforme de gestion de données complète pour aider les entreprises à traiter et à analyser leurs données de manière précise et responsable, garantissant ainsi l'intégrité, la sécurité et la confidentialité de leurs données.

Optimiser l’expérience client avec l’algorithme : opportunités et limites

Pour répondre aux attentes des clients et améliorer leur satisfaction, certaines entreprises construisent des algorithmes qui permettent de personnaliser l'expérience client et d'optimiser les processus internes.

Avisia utilise justement  des algorithmes à bon escient ! Analyse des données des clients et identification des tendances du marché constituent le quotidien de cet acteur de référence dans le domaine de la data. Au-delà des solutions personnalisées pour chaque client en fonction de ses besoins et de ses préférences, les algorithmes s’avèrent précieux pour optimiser les processus internes des entreprises et améliorer leur efficacité opérationnelle. Au rendez-vous ? Réduction des coûts et des délais de traitement, tout en améliorant la qualité des services proposés.

Au cœur de sa démarche, Carrefour exploite l'IA pour optimiser l'expérience de ses clients. L'enseigne propose des offres personnalisées basées sur l'analyse de leurs données, mais elle ne s'arrête pas là. En effet, elle a récemment lancé un « bouton anti-inflation » pour aider ses clients à économiser en ces temps de hausse des prix. Ce dispositif est testé depuis quelques semaines sur le site web de Carrefour et permet de proposer aux clients une alternative « équivalente et moins chère » au produit sélectionné. En un simple clic, entre deux et six alternatives sont proposées grâce à des algorithmes qui évaluent la substituabilité entre deux références afin de rester très proche du besoin des clients.

Pour aller encore plus loin, Carrefour a utilisé ChatGPT et l'IA générative pour répondre aux questions fréquentes de ses clients sur la façon de mieux manger et de dépenser moins sur son site web. Selon l'enseigne, l'IA est un outil concret pour la personnalisation des achats, l'optimisation des assortiments et la réduction du gaspillage, toujours dans le but de mieux servir ses clients.

Performance et flexibilité pour le stockage de données en cloud

L'adoption de l'IA par les entreprises nécessite des compétences spécialisées et, souvent, une compréhension approfondie des algorithmes, représentant un investissement important. Cependant, il existe d'autres solutions de stockage de données en cloud telles que Snowflake, une plateforme de data warehousing cloud native adaptée aux entreprises de toutes tailles. Cette plateforme utilise une architecture de base de données distribuée permettant un stockage des données dans des nœuds de traitement distincts, ce qui facilite leur agrégation pour des analyses ultérieures. Snowflake est également doté d'une caractéristique unique permettant de séparer les calculs et le stockage, avec une prise en charge de plusieurs langages de requête, tels que SQL, Python et R, grâce à son architecture multi-cluster. L'utilisation de ces plateformes dépend des besoins spécifiques des entreprises en termes de performances, de coûts et de fonctionnalités.