Dans la dernière mise à jour de Google Cloud for Retailers, destinée à la distribution, le Californien introduit notamment une fonction de vérification des stocks en rayon dopée à l’IA. Il fait également évoluer les outils de personnalisation de la recherche de produits sur les sites de e-commerce avec Discovery AI et Recommendation AI. (Photo Walmart DR)
Pour accompagner la transformation des processus de vérification des stocks en magasin dans la distribution et améliorer?? les sites de e-commerce, Google Cloud fournit désormais une fonction de contrôle par l’IA du stock en rayon et la mise à jour de ses services Discovery AI et Recommendation AI. L’absence ou le manque de stocks est un problème préoccupant pour les détaillants. Selon une analyse de NielsenIQ, les rayons vides des grands distributeurs américains leur ont coûté un total de 82 milliards de dollars de ventes ratées pour la seule année 2021. Selon Google Cloud, la solution d’IA sert à optimiser la disponibilité des produits en rayon, donne une visibilité plus précise sur l’état des stocks en rayon à l’instant t et identifie les endroits où des réassorts sont nécessaires.
L’outil repose sur Vertex AI Vision, alimenté par deux modèles d’apprentissage automatique – le détecteur de produits et l’organisateur d’étiquettes -. Il identifie différents types de marchandises à partir des images et du texte visibles décrivant le produit, évitant ainsi aux détaillants de consacrer des ressources à l’entraînement de leurs propres modèles d’IA. En outre, le service utilise également des images prises sous différents angles et sur différents appareils, tels qu’une caméra au plafond, un téléphone mobile ou un robot de magasin, comme l’explique Google dans un communiqué. Ces données sont introduites dans Google Cloud for Retailers. L’entreprise précise la solution, actuellement en phase de test, avec une disponibilité mondiale prévue dans les mois à venir, ne partagera aucune image, ni donnée appartenant aux détaillants avec Google.
Le Français Verteego propose un système similaire, notamment utilisé par Corsica Ferries, Manpower, ou encore Monoprix pour simuler et fiabiliser ses décisions liées aux stocks, améliorer l’implantation de ses promotions en point de vente, ou encore gérer ses prix et le réassort des rayons.
Améliorer l’expérience du e-commerce
Google Cloud for Retailers propose aussi désormais aux distributeurs, des fonctions à base d’IA pour la navigation et la découverte de produits en ligne, dans son service Discovery AI. Un algorithme de machine learning sélectionne l’ordre optimal des produits à afficher une fois que les consommateurs ont choisi une catégorie. C’est l’historique des recherches alimente l’IA pour définir cet ordre des produits pour chacune des pages du site.
Au fur et à mesure qu’il apprend, l’algorithme optimise l’ordre de présentation des réponses pour qu’elles soient plus précises et pertinentes, et donc susceptibles de générer une vente. « Cette technologie de navigation adopte une toute nouvelle approche, s’autoalimentant, apprenant de l’expérience et ne nécessitant aucune intervention manuelle, » explique Google dans son communiqué. Elle devrait, selon le Californien, considérablement augmenter le revenu par visite, réduire les frais liés à la gestion manuelle de plusieurs pages de e-commerce. D’ores et déjà disponible pour tous, la fonction prend actuellement en charge 72 langues.
Des recommandations personnalisées pour les clients
Google Cloud annonce un autre service basé sur l’IA, pour la personnalisation des réponses aux consommateurs en ligne cette fois, au sein de l’offre Recommendation AI. Cette fonction, déjà disponible, est censée faire évoluer le moteur de recherche de produits existants Retail Search service. Elle s’appuie sur un algorithme de machine learning d’identification de modèles de produits. Cette IA étudie les comportements des consommateurs en ligne, comme les clics ou les achats, pour mieux comprendre leurs préférences.L’IA fait ensuite remonter les produits qui correspondent à ces préférences dans les classements de recherche et de navigation pour un résultat personnalisé.
« Les résultats de recherche et de navigation personnalisés d’un acheteur sont basés uniquement sur ses interactions sur le site de commerce électronique de ce détaillant spécifique et ne sont pas liés à l’activité de son compte Google », a tenu à préciser la firme de Mountain View. L’acheteur est identifié soit par un compte qu’il a créé sur le site du détaillant, soit par un cookie first-party sur le site. Des précisions indispensables à l’heure de la prochaine interdiction des cookies tiers, et des régulations de protections de la vie privée dans le monde entier.
Anirban Ghoshal, IDG NS (adapté par Célia Séramour/ED)
