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Oct 29, 2023

Google Cloud dévoile de nouveaux outils d'IA pour les détaillants

Nouvelles fournies par 13 janv. 2023, 08 h 19 HE Partager cet article NEW YORK, 13 janv.

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13 Jan, 2023, 08:19 ET

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NEW YORK, 13 janvier 2023 /PRNewswire/ -- En prévision du NRF 2023, le plus grand événement du secteur de la vente au détail, Google Cloud a présenté aujourd'hui quatre technologies d'IA nouvelles et mises à jour pour aider les détaillants à transformer leurs processus de vérification des rayons en magasin et à améliorer leurs sites de commerce électronique avec des expériences d'achat en ligne plus fluides et naturelles pour les clients.

Une nouvelle solution d'intelligence artificielle de vérification des rayons, basée sur Vertex AI Vision de Google Cloud, utilise la base de données de faits de Google sur les personnes, les lieux et les choses, donnant aux détaillants la possibilité de reconnaître des milliards de produits pour s'assurer que les rayons en magasin sont de la bonne taille et bien approvisionnés. . De plus, dans une mise à jour de ses solutions Discovery AI, Google Cloud a introduit une nouvelle capacité d'IA de personnalisation et une nouvelle fonctionnalité de navigation alimentée par l'IA pour aider les détaillants à mettre à niveau leurs vitrines numériques avec des expériences d'achat plus dynamiques et intuitives. Enfin, la solution Recommendations AI de Google Cloud a lancé de nouvelles fonctionnalités d'apprentissage automatique qui permettent aux détaillants d'optimiser dynamiquement les commandes de produits et les panneaux de recommandations sur leurs pages de commerce électronique et de fournir des suggestions personnalisées pour les achats répétés.

"Les bouleversements de ces dernières années ont remodelé le paysage de la vente au détail et les outils dont les détaillants ont besoin pour être plus efficaces, plus convaincants pour leurs clients et moins exposés aux chocs futurs", a déclaré Carrie Tharp, vice-présidente de la vente au détail et de la consommation chez Google Cloud. "Malgré l'incertitude, le secteur de la vente au détail a d'énormes opportunités. Les leaders de demain seront ceux qui relèveront les défis les plus pressants d'aujourd'hui en magasin et en ligne avec les outils technologiques les plus récents, tels que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique."

Le problème des stocks faibles ou inexistants dans les rayons des magasins est préoccupant pour les détaillants. Selon une analyse NielsenIQ de la disponibilité en rayon, les rayons vides ont coûté aux détaillants américains 82 milliards de dollars en ventes manquées rien qu'en 2021. Alors que les détaillants ont essayé différentes technologies de vérification des rayons pendant des années, leur efficacité a souvent été limitée par les ressources nécessaires pour créer des modèles d'IA fiables pour détecter et différencier les produits, des différentes saveurs de confiture et de gelée aux dizaines de types de brosses à dents.

Désormais disponible en avant-première dans le monde entier, la nouvelle solution de vérification des rayons basée sur l'IA de Google Cloud peut aider les détaillants à améliorer la disponibilité des produits en rayon, offrir une meilleure visibilité sur l'apparence réelle de leurs rayons et les aider à comprendre où les réapprovisionnements sont nécessaires. Basée sur Vertex AI Vision de Google Cloud et optimisée par deux modèles d'apprentissage automatique (un outil de reconnaissance de produits et un outil de reconnaissance de balises), l'IA de vérification des étagères permet aux détaillants de résoudre un problème très difficile : comment identifier des produits de tous types, à grande échelle, en se basant uniquement sur le caractéristiques visuelles et textuelles d'un produit, puis traduisez ces données en informations exploitables.

Les détaillants n'ont pas à consacrer du temps, des efforts et des investissements à la collecte de données et à la formation de leurs propres modèles d'IA. Tirant parti de la base de données de Google contenant des milliards d'entités uniques, l'IA de vérification des étagères de Google Cloud peut identifier les produits à partir d'une variété de types d'images prises sous différents angles et points de vue, une tâche particulièrement difficile. Les détaillants auront un degré élevé de flexibilité dans les types d'images qu'ils peuvent fournir à l'IA de vérification des rayons. Par exemple, un détaillant peut utiliser les images d'une caméra montée au plafond, du téléphone mobile d'un associé ou d'un robot itinérant en magasin chargé de vérifier les rayons.

Désormais en avant-première, cette technologie devrait être généralement disponible pour les détaillants du monde entier dans les mois à venir. Il est important de noter que les images et les données d'un détaillant restent les siennes et que l'IA ne peut être utilisée que pour l'identification des produits et des étiquettes de prix.

Les gens ne savent pas toujours ce qu'ils veulent. C'est pourquoi ils font du lèche-vitrines ou naviguent sur des sites Web, à la recherche d'inspiration.

Pour aider les détaillants à rendre l'expérience de navigation en ligne et de découverte de produits plus moderne, plus rapide, intuitive et satisfaisante pour les acheteurs, Google Cloud a introduit aujourd'hui une nouvelle fonctionnalité de navigation basée sur l'IA dans ses solutions Discovery AI pour les détaillants. La capacité utilise l'apprentissage automatique pour sélectionner la commande optimale de produits sur le site de commerce électronique d'un détaillant une fois que les acheteurs ont choisi une catégorie, comme "vestes pour femmes" ou "ustensiles de cuisine".

Au fil du temps, l'IA apprend la commande de produits idéale pour chaque page d'un site de commerce électronique à l'aide de données historiques, optimisant comment et quels produits sont affichés pour la précision, la pertinence et la probabilité de réaliser une vente. La fonctionnalité peut être utilisée sur une variété de pages de sites de commerce électronique, des pages de navigation, de marque et de destination aux pages de navigation et de collecte.

Historiquement, les sites de commerce électronique ont trié les résultats des produits en fonction de listes de best-sellers de catégorie ou de règles écrites par l'homme, comme la détermination manuelle des vêtements à mettre en évidence en fonction de la saisonnalité. Cette technologie de navigation adopte une toute nouvelle approche, auto-organisée, apprenant de l'expérience et ne nécessitant aucune intervention manuelle. En plus d'améliorer considérablement les revenus par visite, cela peut également faire économiser aux détaillants le temps et les dépenses liés à la gestion manuelle de plusieurs pages de commerce électronique. Le nouvel outil est désormais généralement disponible pour les détaillants du monde entier prenant en charge 72 langues.

Une étude commandée par Google Cloud a révélé que 75 % des acheteurs préfèrent les marques qui personnalisent les interactions et la sensibilisation, et 86 % veulent une marque qui comprend leurs intérêts et leurs préférences.

Pour aider les détaillants à créer des expériences d'achat en ligne plus fluides et intuitives, Google Cloud a introduit aujourd'hui une nouvelle capacité de personnalisation basée sur l'IA qui personnalise les résultats qu'un client obtient lorsqu'il recherche et navigue sur le site Web d'un détaillant. La technologie accélère les capacités de la nouvelle offre de navigation de Google Cloud et de la solution Retail Search existante.

L'IA qui sous-tend la nouvelle capacité de personnalisation est un outil de reconnaissance de modèle de produit qui utilise le comportement d'un client sur un site de commerce électronique, tel que ses clics, son panier, ses achats et d'autres informations, pour déterminer les goûts et les préférences des acheteurs. L'IA déplace ensuite 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. L'acheteur est identifié soit par un compte qu'il a créé sur le site du commerçant, soit par un cookie propriétaire sur le site.

Comme pour toutes les solutions Google Cloud, les clients possèdent et contrôlent leurs données : les informations sur les préférences des clients restent chez le marchand. Cette technologie est désormais généralement disponible pour les détaillants du monde entier.

Les systèmes de recommandation de produits sont désormais un élément essentiel de la stratégie de commerce électronique de tout détaillant pour une bonne raison : les ventes au détail en ligne devraient atteindre plus de 8 000 milliards de dollars d'ici 2026. Cependant, les détaillants ont longtemps eu du mal à déterminer quels panneaux afficher sur leurs sites Web, comment les organiser et comment coordonner un contenu à la fois pertinent et personnalisé. La solution Recommendations AI de Google Cloud utilise l'apprentissage automatique pour aider les détaillants à proposer des recommandations de produits à leurs clients.

Les nouvelles mises à niveau de Recommendations AI, annoncées aujourd'hui, peuvent rendre les propriétés de commerce électronique d'un détaillant encore plus personnalisées, dynamiques et utiles pour les clients individuels. Par exemple, une nouvelle fonctionnalité d'optimisation au niveau de la page permet désormais à un site de commerce électronique de décider de manière dynamique quels panneaux de recommandation de produits afficher de manière unique à un acheteur. L'optimisation au niveau de la page minimise également le besoin de tests d'expérience utilisateur gourmands en ressources et peut améliorer l'engagement des utilisateurs et les taux de conversion.

En outre, une fonctionnalité d'optimisation des revenus récemment ajoutée utilise l'apprentissage automatique pour offrir de meilleures recommandations de produits qui peuvent augmenter les revenus par session utilisateur sur n'importe quel site de commerce électronique. Un modèle d'apprentissage automatique, conçu en collaboration avec DeepMind, combine les catégories de produits, les prix des articles et les clics et conversions des clients d'un site de commerce électronique pour trouver le bon équilibre entre la satisfaction à long terme des acheteurs et l'augmentation des revenus des détaillants. Enfin, un nouveau modèle d'achat à nouveau exploite l'historique d'achat d'un client pour fournir des recommandations personnalisées pour des achats répétés potentiels.

Par rapport aux systèmes de recommandation de base utilisés par les clients de Google Cloud, Recommendations AI a montré une augmentation à deux chiffres des taux de conversion et de clics dans des expériences contrôlées par des détaillants utilisant la technologie. Les nouveaux modèles d'optimisation au niveau de la page, d'optimisation des revenus et de rachat sont désormais disponibles dans le monde entier pour les détaillants.

L'outil d'intelligence artificielle de vérification des étagères de Google Cloud est désormais disponible en avant-première dans le monde entier. Les nouvelles technologies de commerce électronique, y compris la capacité d'IA de personnalisation, la fonction de navigation et les mises à jour de Recommendations AI (modèle d'apprentissage automatique d'optimisation au niveau de la page, modèle d'optimisation des revenus et modèle d'achat à nouveau) sont désormais disponibles dans le monde entier pour les détaillants. Les participants à l'événement NRF peuvent en savoir plus sur les dernières innovations axées sur l'IA pour les détaillants sur le stand de l'événement de Google n° 5607.

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