Surmonter l’hésitation face au choix : comment l’IA transforme la découverte de produits dans la mode

On a tous connu ça… parcourir le site d’une marque de mode branchée et se retrouver face à des milliers et des milliers de produits. Il y a tellement de choix – que choisir ?

Tout le monde l’a vécu : la paralysie du choix. Face à une telle profusion d’options, on finit par abandonner son panier.

Marques de mode : c’est le moment d’agir ! Vous perdez des ventes. L’IA peut vous aider.

Les consommateurs sont submergés par le numérique

La mode a toujours évolué assez rapidement, mais les nouvelles marques de vente directe au consommateur comme Shein ont considérablement accéléré le rythme.

Le volume impressionnant de nouveaux produits qui débarquent sur les plateformes numériques est tout simplement stupéfiant, les estimations suggérant que Shein à elle seule ajoute jusqu’à 10 000 nouveaux articles chaque jour.

Cette approche ultra-rapide de la mode a transformé le paysage du shopping numérique pour les consommateurs.

Les consommateurs sont bombardés d’options sur de multiples canaux, du commerce électronique traditionnel aux boutiques en ligne sur les réseaux sociaux, ce qui entraîne une lassitude numérique.

Les gens n’ont tout simplement pas le temps de parcourir chaque fiche produit pour trouver le ou les deux articles qu’ils recherchent.

Les données de McKinsey confirment cette affirmation. Environ 74 % des consommateurs abandonnent leurs achats face à un choix trop vaste, tandis que 80 % sont insatisfaits de leur expérience de recherche en ligne.

De toute évidence, les marques doivent revoir la manière dont leurs consommateurs découvrent leurs produits.

L’IA – la nouvelle façon de découvrir des produits ?

De la même manière que les entreprises utilisent l’IA pour trier d’énormes quantités de données, les marques peuvent déployer cette technologie pour améliorer la visibilité des résultats de recherche sur leurs sites web.

Le principe est simple. L’IA agit comme un assistant d’achat personnel, comprenant le contexte et les préférences pour proposer rapidement des produits pertinents.

Les systèmes de recherche traditionnels s’appuient sur des correspondances exactes de mots-clés, passant souvent à côté des nuances de la terminologie de la mode et des styles tendance.

La découverte par l’IA va encore plus loin. Par exemple, elle peut comprendre qu’un acheteur recherchant une « robe d’invitée pour un mariage d’été » peut également être intéressé par des « tenues de cérémonie » ou des « robes habillées », même s’il n’a pas utilisé ces termes précis.

Les acheteurs peuvent simplement saisir des mots-clés et l’IA parcourra les annonces d’une marque pour afficher tous les articles pertinents.

Avec le temps, cette technologie s’adaptera également aux habitudes de navigation de chaque client, en tirant des leçons de leurs interactions pour fournir des résultats de plus en plus personnalisés.

Dans ce contexte, il n’est pas surprenant que 50 % des dirigeants du secteur de la mode considèrent la découverte de produits comme le principal cas d’utilisation de l’IA, ni que 82 % des clients souhaitent que l’IA réduise leur temps de recherche.

Relier le parcours client aux décisions relatives aux stocks

Un élément moins souvent évoqué dans tout cela, c’est que l’IA peut aussi changer la façon dont les responsables merchandising travaillent en coulisses.

Chaque interaction client représente en réalité une information précieuse que les marques peuvent utiliser pour orienter leurs décisions en matière de gestion des stocks.

Lorsqu’une personne effectue une recherche sur le site d’une marque, elle indique précisément à cette dernière ce qu’elle souhaite.

Ces recherches pourraient révéler des tendances émergentes, des variations saisonnières de la demande ou des lacunes dans la gamme de produits actuelle de la marque.

Combinez ces informations avec les données d’achat et ces signaux deviennent de puissants indicateurs de la demande future.

Concernant l’évolution de la demande, le commerce social a quelque peu compliqué la situation pour les marques.

Des plateformes comme TikTok ont ​​créé une nouvelle réalité où une simple publication virale peut inciter des milliers de personnes à rechercher des produits spécifiques.

Bien que cela puisse s’avérer très rentable pour les marques, un problème se pose : la planification traditionnelle des stocks ne peut pas suivre le rythme de ces pics de demande soudains et explosifs.

En réalité, les marques de mode du monde entier se sont retrouvées avec 2,5 à 5 milliards d’articles en surplus ( d’une valeur de 140 milliards de dollars ) en 2023 en raison de mauvaises pratiques de gestion des stocks.

C’est un signe clair que les marques doivent changer leur façon de prévoir et de gérer leurs niveaux de stock.

Copilote – le nouvel assistant merchandising de la mode

Pour remédier à cela, des outils d’IA comme Copilot peuvent être déployés pour fonctionner de manière transparente au sein des ERP de mode comme celui de K3 sur Dynamics 365.

Copilot n’est pas un simple outil de planification, c’est un assistant IA qui comprend l’interaction entre le comportement des clients et la gestion des stocks.

Les responsables commerciaux peuvent désormais dialoguer naturellement avec leurs données.

Au lieu de passer péniblement à éplucher des tableurs, ils peuvent poser des questions simples comme : « Quelles couleurs de robes d’été devrions-nous privilégier dans nos magasins londoniens ? »

Copilot analyse les données de ventes historiques, les tendances actuelles et les préférences régionales afin de fournir des recommandations claires que les responsables commerciaux peuvent utiliser.

Cette capacité s’avère particulièrement précieuse pour gérer les pics de demande générés par les médias sociaux.

Copilot peut détecter les schémas inhabituels dans l’activité de recherche et signaler automatiquement les tendances potentielles, donnant ainsi aux équipes de merchandising le temps d’ajuster les niveaux de stock avant que la demande ne dépasse l’offre.

Transformez l’indécision en atout

La paralysie décisionnelle n’est pas un phénomène nouveau, mais l’IA nous donne enfin les outils pour la combattre efficacement.

En reliant le comportement des clients à une gestion des stocks plus intelligente, les marques peuvent offrir un large choix sans submerger les consommateurs.

La clé réside dans la capacité à faire en sorte que ces vastes catalogues de produits profitent à la fois aux clients et aux marques.

La découverte assistée par l’IA aide les clients à trouver exactement ce qu’ils recherchent, tandis que des outils comme Copilot garantissent la disponibilité de ces produits au moment et à l’endroit où ils sont nécessaires.

Il s’agit d’une double approche qui transforme un choix ayant un impact négatif sur les résultats financiers en un choix ayant un impact positif.

Il en résulte moins de chariots abandonnés, moins de stocks excédentaires et, au final, des marges bénéficiaires plus importantes.

Vous souhaitez en savoir plus sur les solutions K3 et Copilot ? N’hésitez pas à nous contacter dès aujourd’hui.