Les développements numériques et technologiques transforment fondamentalement l’industrie du commerce de détail de luxe. Le modèle de commerce électronique direct au consommateur (DTC), en particulier, remodèle de plus en plus le paysage du shopping de luxe en permettant aux nouveaux entrants de gagner plus facilement des parts de marché. Les règles du jeu changent rapidement pour les marques de luxe traditionnelles.
En parallèle, les attentes des consommateurs aisés évoluent également. Les clients du luxe attendent que leurs interactions en ligne avec une marque correspondent à leur expérience hors ligne de première classe. Les clients n’ont aucune patience pour les filtres défectueux et le balayage continu d’articles non pertinents pour trouver LE produit qu’ils recherchent.
Les acheteurs de luxe veulent une expérience d’achat transparente et personnalisée. C’est notamment le cas des consommateurs Millennials et Gen Z qui commencent souvent leur expérience de découverte des marques en ligne. Ce sont ces mêmes générations de jeunes consommateurs aisés qui sont à l’origine de 85 % de la croissance des ventes mondiales de produits de luxe et qui représentent aujourd’hui plus de 30 % de l’ensemble des dépenses de luxe.
Les marques de luxe reconnaissent progressivement la nouvelle réalité qui les entoure : leurs clients s’attendent à ce que leur expérience irréprochable en magasin soit reproduite en ligne. Ce changement générationnel radical pousse les marques haut de gamme à expérimenter des technologies connectives telles que l’intelligence artificielle (IA).
Pour répondre à l’évolution des goûts des consommateurs, les marques de luxe renforcent leur présence en ligne et testent un certain niveau d’intégration de l’IA dans leurs plates-formes numériques.
Gartner prévoit que 85% des interactions avec les clients seront gérées par l’intelligence artificielle d’ici 2020 et estime que la valeur commerciale mondiale de l’intelligence artificielle atteindra 3,9 trillions d’euros en 2022.
Les marques de luxe augmentent leur présence en ligne et testent un certain niveau d’intégration de l’IA dans leurs plateformes numériques.
La personnalisation alimentée par l’IA est appelée à devenir l’une des forces motrices fondamentales qui remodèlent le commerce électronique de luxe. Cependant, cette opportunité s’accompagne de son lot de défis, notamment autour de la vie privée des utilisateurs.
Big Data et IA
L’analyse d’une grande quantité de données peut faire des merveilles pour les détaillants en ligne. Nous avons déjà vu comment le big data est une opportunité en or pour les marques de luxe.
La plupart des marques de luxe disposent d’une multitude d’informations sur les habitudes comportementales de leurs consommateurs, qui peuvent être collectées et traitées pour acquérir, vendre des produits haut de gamme et des produits croisés aux clients fidèles.
Donner du sens à toutes les données disponibles en produisant des informations exploitables est cependant le véritable défi.
Les marques de luxe ont besoin d’un système de gestion de la qualité.
Par conséquent, certaines marques premium expérimentent désormais des technologies d’intelligence artificielle pour générer et gérer une grande quantité d’informations sur leurs utilisateurs et fournir des recommandations opportunes et personnalisées. La boîte à outils en ligne des spécialistes du marketing de luxe comprend désormais davantage d’informations sur l’identité de leurs clients et sur ce qui pourrait les intéresser à un moment donné.
L’intelligence artificielle permet aux marques de mieux exploiter les données des consommateurs (telles que le profil individuel de l’acheteur, l’historique de navigation, les paniers abandonnés, les achats et les retours) afin de promouvoir les bons produits au moment idéal sur le canal idéal.
L’intelligence artificielle permet aux marques de mieux exploiter les données des consommateurs.
Les marques doivent toutefois faire preuve d’une grande prudence lorsqu’elles collectent et traitent les données personnelles de leurs consommateurs. Les utilisateurs ignorent souvent ou ne savent pas exactement ce qui est collecté et comment cela est utilisé, et les cas de violation de la vie privée sont, malheureusement, légion.
Les marques de luxe doivent être transparentes sur la manière dont elles utiliseront les données personnelles et s’assurer que leur utilisation ne se ferait que de manière opt-in.
La divulgation de la façon dont les entreprises utilisent ces données et la façon de la communiquer sont, malheureusement, encore un grand point d’interrogation pour de nombreuses marques.
Mais les entreprises qui ont la vision et les capacités de générer des informations précieuses sur leurs clients tout en respectant leur vie privée gagneront sur le long terme.
Utiliser l’intelligence artificielle pour la personnalisation en ligne : 4 technologies puissantes qui transforment le commerce électronique de luxe
L’intelligence artificielle ouvre la voie à une expérience de vente en ligne plus personnalisée. L’intervention humaine directe ne sera plus nécessaire pour accompagner les consommateurs à chaque étape de leur parcours d’achat grâce à des outils avancés.
Quatre innovations sont particulièrement pertinentes pour les marques de luxe désireuses de tirer parti des technologies alimentées par l’IA pour atteindre des publics ciblés avec précision et offrir des expériences en ligne personnalisées :
1. Les chatbots
Les chatbots sont des robots de messagerie conçus pour converser et interagir avec les humains.
Les chatbots enrichis d’intelligence artificielle peuvent apporter un soutien supplémentaire à la stratégie de service client des marques.
Si les vendeurs sont un élément essentiel de la stratégie marketing d’une marque de luxe, les chatbots dotés d’une intelligence artificielle commencent à gérer certaines parties de l’expérience du service client de manière moins coûteuse et plus efficace.
Les fonctionnalités de base des chatbots (comme les mises à jour de l’état des commandes, les comparaisons de produits, la disponibilité des stocks) deviennent monnaie courante sur les sites de commerce électronique. Les chatbots peuvent répondre aux questions jour et nuit, mais aussi enregistrer instantanément des informations précieuses sur les clients, comprendre les modèles de comportement et prendre des décisions en temps réel.
Certaines marques de luxe telles que Louis Vuitton, Burberry, Tommy Hilfiger, Dior et Estée Lauder ont déjà mis en œuvre leurs propres chatbots.
Dans le cadre de l’e-commerce, les chatbots peuvent être utilisés pour répondre aux besoins des clients.
Lorsqu’elle est appliquée au secteur de la vente au détail de produits de luxe, l’inclusion de chatbots doit toutefois être adoptée de manière subtile afin de préserver la qualité de service à laquelle les consommateurs aisés sont habitués.
La mise en place d’un chatbot dans une boutique de luxe est une étape importante.
Case in point : Le chatbot Louis Vuitton sur Facebook Messenger
Le chatbot Digital Assistant de Louis Vuitton s’appuie sur la technologie de l’IA pour offrir aux clients une expérience d’achat en ligne plus « sophistiquée, personnalisée, visuelle et conversationnelle pour chaque client via Facebook, où Louis Vuitton compte plus de 23 millions de followers.
Propulsé par mode.ai, le chatbot répond à un large éventail de questions, peut suggérer un article idéal dans le catalogue de produits en ligne de la marque, fournir aux utilisateurs plus d’informations sur l’univers de LV et les aider à résoudre des problèmes logistiques (tels que les instructions d’entretien des produits et l’emplacement des magasins). Le chatbot permet également aux utilisateurs de partager des produits avec leurs amis Facebook et d’obtenir des votes sur ce qu’ils doivent acheter.
En mettant en œuvre le traitement du langage naturel (NLP) dans les chatbots, les entreprises peuvent se connecter avec les clients à l’échelle et d’une manière qui ressemble au langage naturel. Dior, par exemple, utilise des emojis et des GIFs pour créer une conversation plus personnelle et conviviale.
2. Apprentissage automatique
Sous-ensemble de l’intelligence artificielle, le Machine Learning consiste essentiellement à alimenter les machines en données et à les laisser apprendre par elles-mêmes pour faire des prédictions précises. L’apprentissage automatique s’améliore automatiquement grâce à l’expérience. En donnant du sens aux données des clients en temps réel, l’apprentissage automatique peut aider les marques de luxe à offrir des recommandations hautement personnalisées et pertinentes à chaque acheteur individuel.
Case in point : L’Occitane en Provence
La marque de beauté L’Occitane, en partenariat avec Qubit, a mis en place une expérience personnalisée alimentée par l’IA sur mobile.
En combinant l’apprentissage automatique et les données sur le comportement des clients, L’Occitane présente différents produits à chaque utilisateur en fonction de son comportement sur le site. En utilisant un format similaire à l’expérience populaire du flux des médias sociaux, L’Occitane offre une expérience en ligne personnalisée.
Après avoir navigué pendant quelques minutes, une bulle d’information «Nouvelles suggestions pour vous» apparaît. En cliquant sur l’icône, les utilisateurs accèdent à un flux de fiches produits individuelles que les acheteurs peuvent sélectionner pour afficher plus de détails, partager par e-mail ou sur les médias sociaux, ou enregistrer les articles dans leurs «Pics».
L’Occitane est une marque de luxe.
3. Reconnaissance d’images
Les images sont de puissants outils d’engagement. L’être humain traite les images 60 000 fois plus rapidement que le texte.
La reconnaissance d’images fait référence aux technologies qui identifient et détectent un élément ou un attribut dans les images. Grâce aux progrès de l’intelligence artificielle, la précision de la reconnaissance d’images s’est considérablement améliorée ces dernières années. Cela ouvre la porte à de nouvelles applications pour les marques de luxe.
3.1 Reconnaissance faciale et essayage virtuel
La reconnaissance faciale activée par l’IA est en train de changer le visage du commerce de luxe en ligne. Pour les consommateurs aisés qui choisissent d’autoriser la capture d’images de leur visage afin de bénéficier d’une expérience plus personnalisée, l’assurance que ces images ne seraient pas utilisées à d’autres fins est essentielle pour instaurer la confiance.
Case in point : Sephora Visual Artist
Propulsé par la technologie d’IA Modiface, le Visual Artist en ligne de Sephora permet aux clients potentiels de télécharger une photo d’eux-mêmes pour «essayer» du maquillage et faire l’expérience de ce que donneraient divers produits sur eux.
L’application cartographie les caractéristiques uniques de chaque produit.
L’application cartographie les caractéristiques faciales uniques de chaque utilisateur et permet aux utilisateurs d’appliquer virtuellement diverses combinaisons de maquillage (sans dégâts) qui sont intégrées dans l’inventaire de Sephora. Les produits sélectionnés peuvent ensuite être achetés de manière transparente via le mobile.
L’appli Sephora est en outre enrichie de tutoriels vidéo et propose des recommandations personnalisées (comme des suggestions de teintes en fonction de la carnation du client) en temps réel.
3.2 Recherche visuelle
La recherche visuelle est une technologie qui utilise l’IA pour permettre aux utilisateurs de rechercher des produits en téléchargeant simplement les photos d’un article qui attire leur attention – que ce soit dans un magazine, sur les médias sociaux ou auprès d’un passant.
Un moteur de recherche visuelle peut identifier les éléments d’une image et trouver des articles identiques ou similaires dans tout le catalogue d’une marque. Finies les recherches fastidieuses par mots-clés (pensez aux fois frustrantes où vous ne saviez pas comment décrire avec des mots ce que vous vouliez précisément) et les défilements interminables. Les utilisateurs peuvent désormais télécharger une image et se voient automatiquement présenter des articles similaires issus des inventaires des détaillants.
S’appuyant sur l’influence croissante d’Instagram et du commerce mobile pour atteindre les jeunes consommateurs aisés, la recherche visuelle devient une option de découverte de plus en plus précieuse pour les détaillants de luxe en ligne.
Case in point : Neiman Marcus & Farfetch
Utilisant la technologie de recherche visuelle développée par Slyce, le grand magasin de luxe américain Neiman Marcus a lancé son programme « Snap. Find. Shop., une application mobile qui permet aux acheteurs de télécharger des photos d’objets qu’ils aiment dans le monde réel pour trouver des produits similaires dans le catalogue de Neiman Marcus. Les utilisateurs peuvent ensuite acheter facilement les articles qu’ils préfèrent via l’appli.
De même, Farfetch adopte la recherche visuelle avec sa fonctionnalité d’application mobile « See it, Snap it, Shop it. qui permet aux acheteurs de télécharger des photos de n’importe où pour trouver un produit spécifique ou des options similaires. Les utilisateurs peuvent sélectionner leurs propres photos, mais aussi des articles Instagram ou Pinterest.
En s’associant à la startup d’IA Syte pour développer cette fonctionnalité de recherche visuelle in-app, Farfetch espère améliorer la découverte et inciter ses clients à faire des achats sur sa plateforme de commerce électronique.
4. Reconnaissance vocale
La recherche vocale utilise l’IA pour permettre aux acheteurs de rechercher des articles en utilisant la parole. comScore prédit que les recherches vocales représenteront 50 % de toutes les recherches sur le web d’ici 2020.
La reconnaissance vocale est un outil de recherche qui permet aux clients de rechercher des articles en utilisant la parole.
L’intelligence artificielle conversationnelle permet aux clients d’interagir avec les marques de luxe de manière pratique et hautement personnalisée.
Si la technologie vocale et la reconnaissance du langage naturel dans l’IA sont encore des technologies en évolution, elles laissent entrevoir une transition vers le shopping assisté par la voix.
Case in point : Starbucks
Starbucks a lancé sa fonctionnalité d’application mobile « My Starbucks Barista « qui utilise l’IA pour permettre aux clients de passer des commandes par commande vocale ou par messagerie tout en leur suggérant leurs favoris personnels. En exploitant la voix alimentée par l’intelligence artificielle, Starbucks vise à offrir une expérience client plus personnalisée.
Voir l’avenir
L’intelligence artificielle est appelée à changer la donne dans le commerce de détail de luxe. Les possibilités d’intégrer l’IA dans le commerce électronique de luxe sont apparemment infinies. Il est en effet possible d’utiliser l’IA pour la personnalisation à toutes les étapes du parcours client, de la découverte à la caisse.
Pour rester pertinentes, les marques de luxe doivent investir dans des technologies qui améliorent l’expérience de leurs clients. Mais les technologies alimentées par l’IA peuvent être intimidantes pour certains détaillants de luxe et il ne faut pas se laisser distraire par le battage médiatique démesuré qui entoure l’intelligence artificielle.
L’IA n’en est encore qu’à ses débuts. Nous ne faisons qu’effleurer la surface de ce que la technologie peut offrir et des améliorations significatives restent à faire pour anticiper les besoins et les désirs des acheteurs en ligne avant même qu’ils ne les cristallisent dans leur propre esprit.
Cependant, l’IA nous rapproche de la pertinence à l’échelle. En tirant parti de l’intelligence artificielle dès aujourd’hui, les détaillants de luxe peuvent déjà offrir une expérience client en ligne plus personnalisée à chaque client, tout en préservant l’intégrité de leur marque.
Les détaillants de luxe en ligne qui commencent à adopter la bonne application de l’IA pour leur activité ont constaté une croissance des ventes et une augmentation de la fidélité des clients. Mais dans un contexte de réglementation accrue en matière de protection de la vie privée et d’inquiétude des consommateurs quant à la manière dont les marques collectent, stockent et vendent leurs données privées, les marques de luxe doivent faire preuve de réflexion et d’attention dans leur utilisation des technologies d’IA.
