Secteur toujours en recherche d’une expérience client unique et exceptionnelle, le secteur du luxe a de plus en plus recours au machine learning et l’intelligence artificielle.
L’industrie du luxe est en pleine transformation digitale. Je n’ai plus besoin d’arpenter l’avenue Montaigne. Ou encore de dégoter une invitation pour un défilé pour pénétrer ce monde autrefois réservé à une élite. La boutique «haut de gamme» n’est plus le principal point de contact entre les marques de luxe et les clients aisés. En particulier pour la génération Y et la génération Z. Celle-ci ont généré à elles seules 85% de la croissance mondiale du luxe selon un rapport Bain & Company en 2017.
Le machine learning modifie la stratégie du luxe
Les marques du luxe se réinventent sur les réseaux sociaux, avec des boutiques intégrées à des services de messagerie comme WeChat. Les maisons de haute couture dévoilent des collections digitales pour des jeux vidéos. Les influenceurs Instagram ont pris le relais des mannequins en tant qu’ambassadeurs des nouveaux produits de luxe. Même en magasin, le digital est venu apporter une nouvelle expérience client pour une démarche plus phygitale. Certaines marques comme Dior ou Prada ont mis sur pied des programmes de réalité virtuelle. L’objectif est une immersion maximum dans l’univers de ces temples du prestige et de l’élégance.
L’apprentissage automatisé du luxe grâce au machine learning
Difficile d’accès hier, le luxe a désormais adopté une stratégie omnicanal. Tout en proposant à ses clients des parcours uniques avec un véritable cachet. En conséquence, le nombre de données clients, données de comportements d’achat, données de contacts a rapidement augmenté. Tout cela assez rapidement pour alimenter des modèles de machine learning ! On a classé et regroupé la clientèle afin de fournir également une expérience d’achat glamour à ses nouveaux clients qui ne sont pas les plus gros dépensiers, mais qui pourraient acheter quelques pièces (à prix réduit) chaque année.
De plus, les marques de luxe doivent aujourd’hui mettre en place des processus, des analyses, des offres, des stratégies bien diversifiées pour la gamme croissante de types de clients qu’elles desservent maintenant. La bonne nouvelle est que le Machine Learning permet ce type de raisonnement. Mais aussi d’exploiter la «nouvelle» quantité de données avec lesquelles elles traitent en fournissant aux analystes commerciaux un niveau élevé de signification, de perspicacité et de granularité.
Une nouvelle forme de relation client
Grâce aux technologies Big Data, il est désormais possible de collecter une énorme quantité de données structurées et non structurées, à partir de n’importe quel type de source. Grâce à l’IA, les profils clients ne sont plus des images périodiques. Cependant, ce sont des flux de données en constante évolution, se mettant à jour en temps réel. Les acteurs du luxe peuvent alors cibler des actions marketing qui reflètent les clients et leur évolution.
Les canaux numériques permettent aux marques d’analyser les comportements de leurs clients. Non seulement sur la base de ce qu’ils achètent mais, encore plus intéressant, sur ce qu’ils n’achètent pas ! Les produits qui sont dans la «wishlist» ou les articles qui étaient dans le panier, puis supprimés avant le paiement fournissent tellement d’informations utiles pour stimuler les stratégies de vente croisée et de regroupement.
Un impact numérique et technologique
En utilisant toutes ces données, d’autres technologies peuvent être élaborés grâce au machine learning et d’intelligence artificielle. De son coté, Louis Vuitton a mis en place un chatbot sur Facebook Messenger. D’autres, on développé la reconnaissance faciale pour identifier un client entrant dans un magasin physique. Ainsi, l’assistant commercial reçoit immédiatement sur son appareil mobile l’historique des achats, les préférences et les suggestions pour offrir l’expérience la plus personnalisée à cette personne spécifique. Ainsi, l’expérience client reste unique et le service sur mesure. C’est une technologie déjà adoptée par des entreprises comme l’Oréal ou encore Sephora. Le shopping vocal est une autre piste étudiée par certains acteurs du secteur.
Ces nouvelles features permettent également de récupérer de nouvelles données dans un cercle vertueux de Big Data. La machine learning est donc un moyen d’améliorer la stratégie produit et la relation client de manière exponentielle pour l’industrie du luxe.
Les sujets qui m’intéressent le plus sont Data, Organisation et Temps Réel !
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