C’est peut-être une évidence, mais au cours des 15 dernières années, Internet a complètement transformé le secteur de la vente au détail. La rue principale autrefois florissante est sur le déclin alors que de plus en plus de consommateurs échangent l’expérience d’achat contre la commodité et les options supplémentaires offertes par la vente au détail en ligne. La technologie mobile signifie que plus de gens achètent des produits via des applications lors de leurs déplacements, plutôt que de sortir un samedi matin pour explorer les îles et les rails en magasin.
L’espace de vente au détail numérique a connu une multitude d’innovations de rupture au fil des ans, de l’intelligence artificielle (IA) offrant des recommandations personnalisées aux chatbots intelligents qui transforment et optimisent le service client et de nouveaux drones embarqués et la livraison de réalité augmentée : c’est une période passionnante . Malgré ces avancées, la plupart des technologies de recherche encore utilisées par les détaillants et les marques modernes sont à la traîne. Ce sont ces moteurs de recherche qui sont le prochain élément de la sphère de la vente au détail à faire peau neuve.
Les moteurs de recherche aujourd’hui
En ce qui concerne les moteurs de recherche d’aujourd’hui, il y a de gros problèmes de précision. Une analyse Spoon Guru du paysage de la recherche alimentaire a révélé que la plupart des grands supermarchés du monde, y compris Walmart aux États-Unis, Sainsbury’s au Royaume-Uni et Carrefour en France, ne renvoient pas de résultats de recherche précis pour les termes de recherche. comme sans gluten. , faible en sucre ou végétalien. Ces besoins semblent simples, alors imaginez la difficulté de trouver la bonne nourriture si vous avez des exigences plus complexes ou des préférences multiples.
De même, Google, le plus grand moteur de recherche de la planète, n’a pas été à la hauteur lorsqu’il a recherché des besoins spécifiques. Une analyse de la première page des résultats de recherche Google Shopping pour les saucisses végétaliennes a révélé que 19 des 40 produits ne sont pas végétaliens. En fait, deux contenaient même du porc.
Alors, que cuisinez-vous lorsque vous avez un végétalien, un cœliaque et une allergie aux noix pour le dîner ? Ce n’est pas le début d’une mauvaise blague comme vous le soupçonnez sûrement, mais un scénario de la vie réelle.
Le marché de l’épicerie (l’industrie dans laquelle se trouve actuellement la technologie de Spoon Guru) est, bien sûr, un domaine où il ne devrait y avoir aucune marge d’erreur, car pour les personnes souffrant d’allergies et d’intolérances sévères, les conséquences d’une erreur peuvent être fatales. Cependant, quelle que soit la requête de recherche, des articles ménagers aux équipements et vêtements de sport, de nos jours, les consommateurs méritent et devraient finalement pouvoir obtenir des résultats corrects qui correspondent parfaitement à leurs besoins personnels.
La prochaine génération de technologie de recherche
Malgré le grand nombre de produits disponibles, les gens ont encore du mal à trouver ce dont ils ont besoin en raison de métadonnées non structurées et de bases de données déconnectées. Être guidé par l’innovation est crucial pour les détaillants et les marques qui souhaitent survivre au boom numérique, et des changements réactifs sont nécessaires pour répondre à l’évolution des attentes des consommateurs. Les consommateurs veulent une expérience d’arène cohérente et personnalisée. Alors, comment optimisez-vous les capacités de recherche pour correspondre à cela ?
Une combinaison d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique et d’expertise humaine alimente la prochaine génération de technologie de recherche : l’optimisation de la recherche client (CSO). Le secret du système CSO réside dans le balisage et le traitement du langage naturel. Le langage naturel est le plus gros problème rencontré par l’apprentissage automatique, car il est présenté avec des données imparfaites en raison des ambiguïtés et des variables qu’il contient.
La technologie TAGS de Spoon Guru décompose ce langage et le traduit en tags qui peuvent ensuite être attribués et organisés. Sur 24 heures, le système analyse 14 milliards d’étiquettes de données, 2,5 millions d’extraits et plus de 16 millions de mots, classant plus de 180 préférences au sein de l’espace de vente au détail de l’épicerie. CSO traite littéralement des milliards de points de données chaque jour, ouvrant le marché pour faire correspondre plus de produits que jamais aux besoins spécifiques des consommateurs.
Une autre partie importante de CSO est le système humain dans la boucle. L’intégration de l’expérience (dans le cas de Spoon Guru, l’expertise nutritionnelle) avec des algorithmes signifie que les incohérences, les conflits ou les erreurs de classification peuvent être résolus. Cela signifie également que les dernières connaissances scientifiques continuent d’être ancrées dans l’ADN de la technologie.
Tesco a déjà adopté la technologie TAGS dans ses plateformes d’achat numérique, via le bureau et l’application, aidant les acheteurs à trouver plus de produits adaptés à leurs besoins alimentaires, des plus simples aux plus complexes.
Non seulement CSO fournit un meilleur service aux utilisateurs et aux consommateurs, mais en apparaissant dans des recherches ciblées en ligne, il contribuera à renforcer les profils de marque en offrant une plus grande visibilité et en devenant un moteur de revenus clé.
Regarder vers l’avenir
Actuellement, les technologies TAGS et CSO transforment l’industrie de l’épicerie car c’est un domaine où les exigences spécifiques deviennent de plus en plus nécessaires pour le consommateur : 64% de la population mondiale est désormais soumise à une sorte de régime d’exclusion. Avec Tesco, l’un des plus grands détaillants du Royaume-Uni, nous pouvons nous attendre à ce que la technologie devienne une norme établie dans l’industrie.
Finalement, cette technologie peut être étendue et modifiée pour fonctionner dans différents secteurs, du divertissement, de la mode, des sports, de l’hôtellerie, des événements et des animaux de compagnie. Les possibilités de cette technologie transformatrice sont assez vastes.
En tirant parti de la technologie intelligente (et des personnes intelligentes), nous pouvons servir le consommateur multi-préférences moderne, en offrant beaucoup plus de précision, de pertinence et de choix.
